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LangGraph 的核心思想是基于状态的工作流。所有节点(函数)通过一个共享的State对象传递数据。original_text: str # 原始输入文本chunks: List[str] # 切分后的文本块summaries: List[str] # 每个文本块的摘要planning_tree: Dict # 文章结构树(JSON)final_output: str # 最终生成的报告vec
《AI编程提效的关键:建立系统化工作流而非随机提问》 摘要:许多程序员使用AI编程工具时效率提升不明显,核心问题在于使用方式仍停留在碎片化提问阶段。文章指出四个常见误区:提问范围过大、忽视上下文理解、缺少验收标准、未形成固定流程。真正有效的AI编程应遵循四步法:1)先交代完整项目背景;2)让AI进行任务拆解而非直接编码;3)限定AI解决局部问题;4)设置明确验收标准。AI的最大价值在于缩短理解、拆
探讨鲸剪 WhaleClip怎么样,本文从工程化工作流角度深度对比5款主流AI智能剪辑工具,结论是鲸剪在批量处理与CLI自动化衔接上更具优势。
本文提供了2026年Windows平台下ComfyUI的完整安装指南及GrsAI插件配置教程。主要内容包括:1)ComfyUI三种安装方式(桌面版/便携版/命令行);2)GrsAI插件的三种安装方法及API密钥配置;3)新增的批量图片生成功能(单次1-12张);4)不同AI绘图模型的资费标准与特性对比;5)常见问题解决方案。教程配套资源已整合至统一网盘,适用于NVIDIA显卡用户快速部署AI绘图工
探讨ai剪辑视频哪个最好用,本文从工程化工作流视角横评5款主流工具。结论:若需CLI批处理与口播自动化,鲸剪 WhaleClip 的流水线适配度最高。
 最近我在整理一个本地开源工具:OpenArticleHub 开源
江苏千桐科技自主研发的开源智能体构建平台qKnow近日获评Gitee“最有价值开源项目”(GVP)。该平台聚焦企业知识智能化痛点,提供开箱即用的智能体构建能力,打通知识沉淀到AI决策全链路。qKnow与开源数据中台qData协同,为不同规模企业提供低成本AI落地方案,已在水利防汛、政务问答等场景验证效率提升。目前项目GitHub Star数超560,未来将拓展多模态处理、智能体协同等功能。开发者可
qKnow智能体构建平台开源版v2.2.2发布,聚焦行业化落地与体验优化:新增泵站行业全链路演示数据,覆盖知识库、知识图谱到应用闭环,实现零配置体验;优化UI交互设计,重构导航视觉层次并增加动态Logo,提升企业级产品质感;修复模型市场返回定位、知识文件解析状态等系统稳定性问题。该版本通过行业样板+交互升级+性能加固三重改进,帮助开发者快速验证垂直场景的AI应用价值。
针对“ai绘画十二生肖”等批量配图需求,本文解析5款主流AI绘画工具的工作流。若需配图与剪辑批处理一体化,鲸剪 WhaleClip 的矩阵产能优势显著。
这篇面向想构建可靠 Agent 工作流的后端和 AI 应用开发者,但不会把“LangGraph 工作流:让 Agent 从脚本变成可控系统:线上排查时才会暴露的细节”写成概念清单。我会按工程化实践教程的思路,把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看,顺便讲几个容易忽略的取舍。这次我会从“从线上问题排查切入,重点写风险、监控和回滚”展开,换一组场景和例子来讲。
在AI 编程实战的第四个项目中: 我们搭建了一套全栈电商网站。该项目包含用户端商城和管理后台功能,覆盖前端页面、后端接口、数据库设计、业务逻辑全流程,是一个功能完整的电商网站,采用前后端分离架构开发。还记得,这个项目,在开发之初,我们给它的定位吗?我们需要一个贴近真实业务的完整实战项目,把它作为后续学习AI 智能体、AI 测试的专用演练靶场。
这是一个自动化程度很高且具备交互能力的员工管理脚本。它不仅让 AI 去后台数据库操作数据(Add/Search/Edit),还通过前端卡片(Render)与用户沟通,并在关键环节(Input Phone)请求人类干预。根据你提供的代码片段,这是一个典型的**声明式工作流(Declarative Workflow)**定义。这种结构通常用于大模型编排框架(如 LangGraph, Flowise,
这篇面向想构建可靠 Agent 工作流的后端和 AI 应用开发者,但不会把“LangGraph 工作流:让 Agent 从脚本变成可控系统”写成概念清单。我会按工程化实践教程的思路,把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看,顺便讲几个容易忽略的取舍。回到“LangGraph 工作流:让 Agent 从脚本变成可控系统”这个主题,最重要的不是把名词背全,而是知道它该放在什么场景里用。能跑起来的小项目
摘要: Dify是一个开源可视化AI应用开发平台,通过Docker可快速部署,支持5分钟搭建带知识库的聊天机器人,并利用Workflow工作流实现复杂AI流水线编排。文章对比了Dify与LangChain的优劣,强调Dify在原型开发中的高效性,并详细演示了RAG知识库集成、Workflow节点操作(如LLM调用、代码执行等)及v3.10企业级新特性(如OpenTelemetry追踪、K8s扩缩容
本文介绍如何利用扣子Coze搭建自动化邮件处理工作流,帮助跨境电商等高频邮件场景提升效率。教程分三步:1)创建工作流,配置获取邮件、AI智能回复(需自定义业务提示词)、自动发送三个核心节点;2)测试环节需开启163邮箱SMTP服务获取授权码;3)建议扩展功能方向包括接入知识库或邮件分类处理。该方案能自动完成物流查询等标准化邮件回复,显著减少人工操作。
摘要:使用ComfyUI调用SD大模型时程序报错,检查发现是extra_model_paths.yaml文件第9行格式错误。虽然完全按照教程操作,但因YAML语法规范要求冒号后必须加空格,而配置文件中地址缺少空格导致解析失败。修正格式后问题解决,凸显了YAML对空格严格要求的特性。(98字)
本文介绍了利用扣子Coze平台制作AI养生动画视频的完整工作流程。从登录平台创建任务流开始,详细说明了文本处理、AI生成提示词、批量配音、图片视频生成等11个步骤的操作方法,并附有参数设置技巧。工作流最后通过剪映小助手插件完成视频合成,文中提供了测试方法和优化建议。整个制作过程仅消耗平台积分(约1800积分/条),作者还分享了提示词和代码的网盘资源(夸克网盘无提取码),但强调仅供学习禁止商用。该教
这篇面向关注 AI 编程工具和自动化开发流程的程序员,但不会把“Hermes 上手指南:AI 编程工作流的新选择”写成概念清单。我会按工具评测 + 实战教程的思路,把它放到真实开发、学习路线和求职准备里看,顺便讲几个容易忽略的取舍。回到“Hermes 上手指南:AI 编程工作流的新选择”这个主题,最重要的不是把名词背全,而是知道它该放在什么场景里用。能跑起来的小项目、说得清楚的技术取舍、能展示的结
告别重复对话,本文带你利用 `.claude` 目录将 AI 辅助开发升级为工程化工作流。你将掌握如何构建可复用的“技能包”,通过 Git 管理上下文,把临时聊天转化为团队资产。一键注入项目规范,让你的开发效率倍增 🚀。
自然语言 → Agent → JSON → 可视化图:工作流的构建方式从手动编辑变成了对话生成。
让 AI Agent先看清需求、规划路线、跑通测试,再稳稳交付
2026年AI编程助手必备Skills精选 本文精选2026年最值得安装的Codex Skills,分为六大类: 元能力类:包括Skill Creator(自动生成工作流)、Find Skills(自动搜索安装工具)、Learning Opportunities(主动识别学习点) 工程化开发类:重点推荐Superpowers(强制TDD开发框架)和Brooks Review(基于经典书籍的代码审查
《Dify低代码平台开发避坑指南》总结了新手开发者在使用Dify平台时常见的问题及解决方案。文章从模型配置、知识库搭建、工作流编排到API扩展四个核心环节展开,重点分析了模型兼容性、知识库文档切分、代码节点执行等典型问题的成因,并给出具体优化建议。针对生产环境部署,提供了FastAPI扩展模板和性能调优方案。最后建议开发者遵循循序渐进的学习路径:从基础对话应用开始,逐步掌握知识库问答、工作流编排等
摘要:上海交大ARIS论文提出了一种基于多智能体对抗协作的自主研究框架,为独立开发者构建"睡眠工作流"提供了新思路。文章指出传统AI工作流失败的三大原因:幻觉问题、缺乏经验积累和审查机制不足。ARIS通过"Claude执行+GPT审查"的跨模型对抗机制,实现了8小时内4轮自修正,评分提升50%。作者提炼出5个落地步骤:1)明确适合睡眠执行的任务类型;2)搭建最小跨模型对抗配置;3)用Markdow
2026 年被业内称为 AI 智能体元年:不再是实验室概念,而是真正能自动干活、长记忆、连软件、可本地部署的生产力工具。国外服务大多被墙,难找测评满天飞,真实体验很少我花了 3 周,实测 20 + 款,从稳定性、功能、国内可访问、免费程度、上手难度五个维度,筛出 10 款真正值得用的爆火智能体,并附上国内直达链接,开箱即用 —— 其中字节 Coze 智能体(私藏优质口子)排第一,免费稳定、国内直连
场景描述由于项目初期没有去集成工作流,现由于业务需要,需要集成之。目前市面上开源的工作流有JBPM,ACTIVITI,FLOWABLE 三个,JBPM是早期的产物,秉着【用新不用旧】原则,JBPM直接被淘汰,再尝试使用FLOWABLE时发现资料太少。最后选择了ACTIVITI。目前ACTIVITI有5.x,6.x ,7.x三个版本,笔者这里整合的是6.x。以下所有的代码都是基于6.x。...
🏆本文收录于《滚雪球学SpringBoot 3.x》,专门攻坚指数提升,本年度国内最系统+最专业+最详细(永久更新)。
很多 100 人以下企业纠结要不要上 OA。本文不按人数一刀切,而是从审批频率、跨部门协作、老板可视化、移动办公、数据沉淀和二开能力出发,分析小公司什么时候适合 SaaS,什么时候适合评估 RuoyiOffice 这类开源架构 OA 平台。
你是否遇到过这种情况:用AI写的论文/文章,总感觉有一股“AI味”,用检测工具一查,AIGC率过。每次都要手动粘贴、重复命令、等回复...现在,一个帮你搞定所有步骤。
RevuAI创新性地采用多智能体协作机制提升软件评审质量,通过三种模式满足不同场景需求:快速模式提供高效扫描,协作模式整合多视角分析,辩论模式实现深度对抗评审。平台基于LangChain/LangGraph构建智能体编排系统,集成知识库增强评审上下文,采用SSE技术实现流畅的交互体验。该系统有效解决了传统评审存在的人力有限、视角单一等问题,使AI评审从单一判断升级为多角色协同工作,显著提升评审的全
当大语言模型被集成到业务系统中时,工作流是一种可选的架构模式。工作流用预定义的方式编排大语言模型与工具的协作关系,执行路径固定、步骤可控,适合确定性高、步骤明确的任务。
文章摘要:code-minions 是一个AI研发流程自动化工具,旨在解决AI工具孤岛化问题。它通过YAML定义工作流,用Skill装配能力,通过MCP对接外部系统。其五层架构包括CLI层、Workflow Engine、Skill Runtime、能力基座等核心模块。DAG Runner实现拓扑排序执行和for_each展开,支持失败恢复。Skill Loader通过SKILL.md规范管理技能
工作流自动化很火,但普通团队真正该先学的不是把流程做大,而是先做通一个输入清晰、输出稳定、可检查可回退的单一闭环流程。
深度解析 Claude Code Routines,带你领略 AI 编程工作流的自动化革命。本文揭秘其如何通过上下文注入与指令规划,帮你告别重复劳动,将 AI 从工具升级为靠谱的协作伙伴 🚀。
在V5.0版本中,对流程设计进行了改造重塑,为方便用户的流程开发体验,对新版本的流程引擎做了功能整合,提供了更加直观易用的流程设计工具,方便用户设计操作,轻松构建复杂的业务流程。基于模型驱动开发的思想,通过数据实体、属性、关系等数据配置响应业务需求变化,提供了在线的数据库实体建模,支持单表、一对一、一对多关系。包括多角色门户、登录认证、组织管理、角色授权、表单设计、流程设计、页面配置、报表设计、门
2026年的BPM市场正经历一轮深刻的洗牌。根据Gartner最新发布的《全球BPM市场预测报告》,全球BPM市场规模预计在2026年达到280亿美元,同比增长14.3%。越来越多的企业发现,流程管理已经从“锦上添花”变成了“生存刚需”——审批流转只是起点,真正拉开差距的是系统集成能力、流程编排灵活性,以及AI技术的落地速度。BPM软件不再仅仅是一个流程工具,而是企业实现数字化转型的核心平台。那么
作为一名AI/ML工程师,之前为为了采集高质量的SERP数据用于LLM训练,我踩过无数坑。最惨的一次,我花了3天写的SERP爬虫,刚跑了1小时就被Google封了IP,之前采集的几百条数据全部作废;后来我又尝试轮换代理、模拟真人行为,可Google的反爬算法更新太快,爬虫维护成本比采集数据本身还高。直到我发现可以直接对接Dify工作流,不用再手动维护爬虫、处理反爬,这才彻底解决了SERP + LL
Coze(扣子)是字节跳动推出的AI智能体开发平台,定位为“字节版GPTs”,核心价值是零代码、可视化搭建AI智能体。平台提供插件库(搜索、天气、企查查等)、工作流(拖拽式编排)、知识库(RAG检索)、数据库(结构化存储)等核心功能,支持多模态(文生图、语音合成、视频生成)和Multi-Agent多智能体协作。用户通过配置提示词、添加工作流即可创建智能体,一键发布到飞书、微信、抖音等渠道。同时提供
OpenClaw + kookeey 动态代理IP:搭建亚马逊电商数据采集与飞书 AI 自动化工作流
本文全面解析扣子Coze平台的两大核心功能——扣子AI(智能助手)和扣子编程(开发工具)。详细介绍了低代码开发智能体的步骤(创建智能体→添加工作流→发布),以及VibeCoding自然语言编程的便捷性。同时讲解了关键术语如智能体、工作流、技能等概念,并演示了扣子AI的三大实用功能:技能系统、长期计划和AgentWorld。根据用户需求,建议普通用户学习扣子AI,职场人士掌握低代码开发,开发者则专研
摘要:本文介绍利用扣子Coze平台5分钟快速制作萌宠吐槽播客视频的简易流程。通过图像生成节点创建卡通写实风格的宠物播客场景,配合大模型节点生成动态提示词,严格限定8秒一镜到底的台湾腔对话视频格式,包含角色动作、配音等细节设置。测试阶段输入简短文案即可生成视频,建议在剪映添加字幕后进行原创优化(如修改宠物形象、文案等)以避免同质化。该工作流操作简单,适合新手快速制作搞笑萌宠短视频。
以智能保险理赔问答为例:用户提交理赔问题——> AI 预测答复——>高敏感问题调用 HITL 人工坐席协助。
OpenClaw多代理协作框架通过专业化分工和任务分解策略,有效解决了单一AI代理的局限性。该框架支持主从、对等、流水线和层级四种协作模式,适用于不同复杂度的业务场景。核心设计包括:主代理负责任务分解与结果整合,从代理执行专业子任务;对等模式通过协商机制达成共识;流水线模式实现高效数据流转;层级模式匹配组织架构。任务分解遵循独立性、原子性等原则,最大化并行处理能力。OpenClaw为企业级AI应用