这两天接了两个AI的项目，

第一个做知识库然后可以AI提问，完美打造个人的AI知识库。

开发周期六周，技术栈Spring Boot + Vue 3 + Python FastAPI + MySQL + Elasticsearch +MinIO + Ollama，费用5万。

然后还接了一个AI客服系统，客户是做电商的，要求的场景比较多，有引导购物、退货、政策解读、产品介绍等等，开发周期2个月，开发费用8万，技术栈采用的是基于 Dify + 多 Agent + RAG + 国产大模型架构。

原来他们有15个客服，有了AI客服系统后，预计需要2个客服。

AI真的改变了各行各业，各种AI定制的开发单，我们持续搞起。帮助各种公司提高工作效率。

奥利给。

作为程序员也必须拥抱AI，现在claude和gemini真的太猛了。我们的开发效率体提高了2倍。

目前我们已经开发了近百个行业、近千个系统。强大的技术团队是服务的第一步！

今天给大家介绍一款非常强悍的AI工作流系统，对表的是Coze和Dify。

技术栈采用的是：

• 后端

  ：JDK 17 + SpringBoot v3 + Agents Flex + MyBatis Flex + Redis + Quartz

• 前端

  ：Vue 3 + pnpm + Element Plus + Vue Router

系统的界面截图：

系统的功能需求：

这是系统的“骨架”，负责定义“工作流长什么样”。

1. 可视化流程编排：

• 触发器：定时触发、Webhook触发、邮件触发、文件上传触发等。

• AI/LLM节点：调用大模型进行文本生成、总结、分类、情感分析等。

• 工具节点：调用外部API（如搜索引擎、计算器、数据库查询、企业内部系统）。

• 逻辑控制：条件判断（IF-ELSE）、循环（FOR-EACH）、分支并行、数据聚合。

• 数据处理：数据清洗、格式转换（JSON/XML/CSV）、数据映射。

• 人工节点：需要人工审核、确认或补充信息时暂停流程。

• 输出节点：发送邮件、钉钉/企微通知、更新数据库、生成文件。

• 提供拖拽式的画布，支持低代码/无代码配置。

• 节点类型：

2. 版本管理：

• 支持对工作流进行版本控制，可以随时回滚到历史版本，保证生产环境的稳定性。

3. 模板市场：

• 预置常见的AI应用场景模板，例如：客服工单自动分类、合同审核摘要、周报自动生成等，降低用户上手门槛。

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二、 AI能力集成与模型管理

这是系统的“大脑”，决定了AI工作的效果。

1. 多模型适配：

• 支持接入多种主流模型：OpenAI、Claude、Gemini、通义千问、文心一言等，允许用户根据成本、效果、速度自由选择。
• 支持本地部署的开源模型，满足数据隐私要求。

2. 提示词工程：

• 支持编写复杂的Prompt（提示词），并支持将流程中的动态变量（如用户输入、数据库字段）注入到Prompt中。
• 内置Prompt优化测试功能，帮助用户调试输出效果。

3. 知识库/RAG增强：

• 向量化：支持将私有文档（PDF、Word、TXT）上传并向量化存储。
• 召回：在执行AI节点时，能自动检索相关知识并附带到Prompt上下文中，让AI回答更准确（减少幻觉）。

4. 工具调用：

• 支持Function Calling，让AI模型能够调用外部工具（如查天气、查库存），并将返回结果作为下一步思考的依据。

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三、 数据与集成

这是系统的“血脉”，负责数据流动和与外部世界交互。

1. 多种数据源连接：

• 支持连接主流数据库（MySQL、PostgreSQL）、API（RESTful）、消息队列（Kafka）、云存储（OSS/S3）。

2. 数据预处理与清洗：

• 在数据进入AI之前，支持正则表达式替换、敏感信息脱敏、文本切片等功能。

3. 变量上下文：

• 工作流中的所有节点共享一个“上下文”，前一个节点的输出可以作为后一个节点的输入，支持复杂的数据流转。

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四、 监控、日志与调试

这是系统的“眼睛”，确保系统稳定运行并快速排查问题。

1. 全链路日志：

• 记录每一个节点的输入、输出、执行耗时、Token消耗。
• 关键：记录AI的原始输出，方便审计和排查AI幻觉问题。

2. 运行监控：

• 实时监控工作流的执行状态（成功/失败/运行中）。
• 设置告警规则，当失败率过高或延迟过大时发送通知。

3. 沙箱调试：

• 支持在编辑工作流时，输入模拟数据进行单次运行测试，查看每一步的中间结果，帮助用户验证逻辑。

4. 成本分析：

• 统计每次工作流执行消耗的Token数量及对应的费用，帮助用户进行成本控制。

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五、 管理与辅助功能

这是系统的“躯干”，支撑系统良好运行。

1. 用户与权限管理：

• RBAC权限模型，区分管理员、开发者、普通使用者。控制谁能创建、修改、执行、查看工作流。

2. 任务队列与并发控制：

• 处理高并发请求，支持异步执行（耗时任务后台跑）和同步执行（即时返回结果）。
• 限流控制，防止AI接口费用超支或触发供应商限流。

3. 人工审核界面：

• 当流程流转到“人工节点”时，提供一个简洁的任务列表和操作界面，让审核员查看AI处理结果并做出“通过/驳回/修改”的决策。

AI工作流与传统工作流的区别是什么呢？

在梳理需求时，需特别注意以下几点是AI工作流的特有需求：

• 不确定性处理：传统流程是确定性的，AI输出是概率性的。系统需要设计“置信度阈值”或“人工兜底”机制。
• 成本与延迟：AI调用通常较慢且贵，系统设计上要考虑异步化、缓存策略。
• 可解释性：用户需要知道AI为什么做出这个决定，所以日志和Prompt追溯非常重要。

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