大佬们求助搭建自动化测试workflow框架的选型

langgraph可以的，简单点就dify也能

你的需求是什么呢？在什么场景跑自动化测试？

就比较固定的自动化流程，从启脚本到登录到一些行为，再穿插着中间的一些数据采集。主要是用于回归老流程用的

老流程是怎么实现的？原本的自动化测试使用什么框架？数据采集是新增操作吗？

老流程属于半自动半手工的自研框架，数据采集行为基本上都是手动执行的。

主要langgraph缺少可视化的编排流程，想把编排做的简单一些，都可以用

可视化编排那就dify、n8n、扣子呗，但是这里版本维护啥的比较难受智能拷贝一个出来啥的，其次就是比较麻烦的可能略有难度实现起来

可视化是你的刚需吗？你理想的编排粒度有多细？在我的项目有固定流程的流水线（版本控制->自动化测试->打包出版本），每个过程原本就有写好的脚本，没有ai之前通过jenkins连接起来。ai加入之后作用就是作为智能编排根据现场情况灵活处理各种情况，入口就是一个claude code，没有使用任何框架。

是的，佬您说的这套实现起来确实比较复杂，我想的是能够用一些开源的工具两周左右搭出来可以用的环境

如果自动化过程需要多路选择且状态非常复杂，同时需要稳定运行+无人值守，才需要上langgraph这种框架，如果整个过程都是无状态的，还是需要稳定运行+无人值守，可以考虑langchain

不是我的意思是如果是比较负责的流程用这些平台实现有一定难度框架就比较随意了，这些平台拉个包就能启动了相对简单

可视化是刚需的，我的编排粒度可能就是每个步骤，比如登录、打开页面、点击xxx这种，但是中间会穿插着检查服务器性能负载这种

可视化指的是编排可视化还是整个过程需要可视化？

两部分都需要，编排可以通过拖拽拼接实现，过程可以通过可视化知道流程到哪了，以及出问题是哪个节点导致的

，我想的是能够用一些开源的工具两周左右搭出来可以用的环境

之后打算自己长期维护吗，还是说开发一次交给别人使用

还有关键问题，你原本的半自动半手工的自研框架是什么技术栈，python/js?

基本上是自己来维护了，而且使用的范围也不是很大，就一个不到10人的小团队用

python做的，比较轻量级的框架