# 低代码智能体平台 - 完整技术方案

## 📋 目录

1. [项目概述](#一项目概述)
2. [系统架构设计](#二系统架构设计)
3. [核心功能模块](#三核心功能模块)
4. [技术实现细节](#四技术实现细节)
5. [项目结构设计](#五项目结构设计)
6. [数据库设计](#六数据库设计)
7. [API设计](#七api设计)
8. [开发计划](#八开发计划)
9. [部署方案](#九部署方案)
10. [安全与扩展](#十安全与扩展)
11. [开发指南](#十一开发指南)
12. [附录：关键代码示例](#十二附录关键代码示例)

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## 一、项目概述

### 1.1 项目背景

低代码智能体平台旨在让非技术用户通过可视化拖拽的方式，快速构建和部署AI智能体，降低AI应用开发门槛，提高开发效率。

### 1.2 核心价值

- **零代码/低代码**：通过可视化界面配置智能体，无需编写代码
- **快速部署**：一键部署到多种环境（云服务、本地、边缘设备）
- **灵活扩展**：支持自定义组件和插件机制
- **多模型支持**：集成主流AI模型（OpenAI、Claude、本地模型等）
- **工作流编排**：支持复杂的工作流设计和执行
- **Agent协作**：支持多Agent协作和工具链管理

### 1.3 目标用户

- 产品经理和业务人员
- 初级开发者
- 企业数字化转型团队
- AI应用开发者

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## 二、系统架构设计

### 2.1 整体架构

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    前端层 (Frontend)                      │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │  可视化编辑器  │  │  智能体管理   │  │  监控面板     │  │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          │ HTTP/WebSocket
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    API网关层 (Gateway)                    │
│           认证、限流、路由、负载均衡                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   业务服务层 (Services)                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐│
│  │智能体引擎 │  │工作流引擎 │  │模型管理   │  │数据管理   ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘│
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐│
│  │任务调度   │  │日志监控   │  │用户管理   │  │权限管理   ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   数据存储层 (Storage)                     │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐│
│  │PostgreSQL│  │  MongoDB │  │  Redis   │  │ MinIO    ││
│  │(元数据)   │  │(文档存储) │  │(缓存)    │  │(文件)    ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   外部服务层 (External)                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐│
│  │ OpenAI   │  │ Claude   │  │ 本地模型  │  │ 其他API  ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 2.2 技术栈选型

#### 前端技术栈（推荐：Vue 3）

- **框架**: Vue 3 + TypeScript + Vite
- **状态管理**: Pinia
- **UI组件库**: Element Plus / Ant Design Vue
- **工作流可视化**: Vue Flow
- **HTTP客户端**: Axios
- **WebSocket**: Socket.io Client
- **路由**: Vue Router
- **表单验证**: VeeValidate
- **代码编辑器**: Monaco Editor（用于代码生成器）

#### 后端技术栈（推荐：Python FastAPI）

- **API框架**: Python FastAPI
- **任务队列**: Celery + Redis
- **缓存/队列**: Redis
- **数据库**: PostgreSQL
- **ORM**: SQLAlchemy
- **数据验证**: Pydantic
- **Agent框架**: LangChain
- **RAG框架**: LlamaIndex（可选）
- **向量数据库**: ChromaDB（可选）
- **WebSocket**: FastAPI WebSocket
- **API文档**: Swagger/OpenAPI

#### 数据库

- **关系型数据库**: PostgreSQL（元数据、配置）
- **文档数据库**: MongoDB（日志、非结构化数据，可选）
- **缓存**: Redis（会话、缓存、消息队列）
- **对象存储**: MinIO / AWS S3（文件存储）

#### 基础设施

- **容器化**: Docker + Docker Compose
- **反向代理**: Nginx
- **编排**: Kubernetes（生产环境）
- **监控**: Prometheus + Grafana
- **日志**: ELK Stack（可选）
- **CI/CD**: GitHub Actions / GitLab CI

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## 三、核心功能模块

### 3.1 低代码工作流设计器

#### 功能特性

- **可视化拖拽**: 支持拖拽添加功能节点
- **连线配置**: 可视化配置节点间的数据流
- **属性面板**: 动态配置节点参数
- **实时预览**: 实时查看智能体执行效果
- **版本管理**: 支持版本回滚和对比
- **工作流验证**: 实时验证工作流逻辑

#### 节点类型

1. **输入节点**
   - 文本输入
   - 文件上传
   - API调用
   - 数据库查询

2. **处理节点**
   - **模板节点**: 调用AI模型（GPT、Claude等）
   - **条件节点**: 条件判断和分支
   - **数据节点**: 数据转换和处理
   - **Agent节点**: 执行智能Agent
   - **循环节点**: 循环处理

3. **输出节点**
   - 文本输出
   - 文件下载
   - API响应
   - 数据库写入
   - 消息推送

4. **工具节点**
   - HTTP请求
   - 数据库操作
   - 文件操作
   - 定时任务
   - Webhook

### 3.2 智能Agent平台

#### 功能要求

- **Agent角色定义**: 配置Agent的角色、能力和目标
- **工具链管理**: 管理Agent可用的工具
- **Agent工作流编排**: 将Agent集成到工作流中
- **多Agent协作**: 支持多个Agent协同工作
- **Agent执行监控**: 实时监控Agent执行状态
- **Agent性能分析**: 分析Agent执行效果

#### 技术实现

- 集成 LangChain Agent框架
- 支持多种Agent类型（ReAct、Plan-and-Execute等）
- 工具注册和管理系统
- Agent执行状态实时推送（WebSocket）
- 执行日志和结果存储

### 3.3 工作流执行引擎

#### 核心能力

- **工作流执行**: 按照可视化配置执行智能体流程
- **异步处理**: 使用Celery处理长时间运行的任务
- **实时状态推送**: WebSocket实时推送执行状态
- **错误处理**: 自动重试和错误恢复机制
- **并发控制**: 支持多实例并发执行
- **资源管理**: CPU、内存、API调用限制

#### 执行流程

```
1. 解析工作流配置（JSON格式）
2. 构建执行图（DAG - 有向无环图）
3. 拓扑排序确定执行顺序
4. 按序执行节点（支持并行执行独立节点）
5. 传递数据上下文
6. 记录执行日志
7. 返回结果
```

### 3.4 模型管理模块

#### 功能

- **模型接入**: 支持多种AI模型提供商
- **API密钥管理**: 安全的密钥存储和管理（加密存储）
- **模型切换**: 运行时动态切换模型
- **成本统计**: 记录API调用成本和用量
- **限流控制**: 防止API调用超限

#### 支持的模型

- **OpenAI**: GPT-4, GPT-3.5, Embeddings
- **Anthropic**: Claude 3
- **本地模型**: Ollama, vLLM
- **其他**: 百度文心、阿里通义等

### 3.5 数据管理模块

#### 功能

- **数据源配置**: 连接多种数据源
- **数据预览**: 查看数据源内容
- **数据转换**: 数据清洗和转换
- **数据缓存**: 提高查询性能

#### 支持的数据源

- 关系型数据库: MySQL, PostgreSQL, SQL Server
- NoSQL: MongoDB, Redis
- 文件: CSV, Excel, JSON
- API: RESTful, GraphQL
- 云存储: AWS S3, 阿里云OSS

### 3.6 部署管理模块

#### 功能

- **一键部署**: 将智能体部署到不同环境
- **环境管理**: 开发、测试、生产环境
- **版本控制**: 版本发布和回滚
- **监控告警**: 实时监控和异常告警
- **扩缩容**: 根据负载自动扩缩容

#### 部署方式

- **API服务**: 提供RESTful API接口
- **Web应用**: 嵌入到现有Web应用
- **移动端**: 提供移动端SDK（未来）
- **边缘设备**: 支持边缘计算部署（未来）

### 3.7 用户权限模块

#### 功能

- **用户管理**: 用户注册、登录、信息管理
- **角色权限**: RBAC权限控制
- **团队协作**: 多人协作开发
- **资源隔离**: 不同用户/团队资源隔离
- **操作审计**: 记录所有操作日志

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## 四、技术实现细节

### 4.1 工作流执行引擎设计

#### 核心算法

1. **DAG构建**: 将节点和边转换为有向无环图
2. **拓扑排序**: 确定节点执行顺序
3. **并行执行**: 识别可并行执行的节点
4. **数据流管理**: 节点间数据传递和类型转换

#### 关键技术点

- 使用异步编程提高并发性能
- 使用消息队列处理长时间任务
- 实现节点执行结果缓存
- 支持断点续传和状态恢复

### 4.2 可视化编辑器实现

#### 技术选型

- **Vue Flow**: 基于Vue 3的流程图库
- **节点自定义**: 支持自定义节点样式和行为
- **连线验证**: 验证连线的有效性
- **实时同步**: WebSocket实时同步多人编辑

#### UI布局

- **左侧**: 节点工具箱（可拖拽的节点类型）
- **中间**: 画布区域（工作流可视化编辑）
- **右侧**: 节点配置面板（选中节点时显示）
- **顶部**: 工具栏（保存、运行、预览等）
- **底部**: 执行日志和状态栏

### 4.3 Agent集成方案

#### LangChain集成

- 使用LangChain的Agent框架
- 支持多种Agent类型（ReAct、Plan-and-Execute等）
- 工具注册和管理
- 提示词模板管理

#### 工具系统

- 工具注册机制
- 工具参数验证
- 工具执行结果缓存
- 工具执行日志记录

---

## 五、项目结构设计

### 5.1 前端项目结构

```
frontend/
├── src/
│   ├── api/              # API接口封装
│   ├── assets/           # 静态资源
│   ├── components/       # 公共组件
│   │   ├── WorkflowEditor/    # 工作流编辑器
│   │   ├── NodePanel/         # 节点配置面板
│   │   ├── AgentConfig/       # Agent配置组件
│   │   └── CodeGenerator/     # 代码生成器
│   ├── composables/      # 组合式函数
│   ├── layouts/          # 布局组件
│   ├── router/           # 路由配置
│   ├── stores/           # Pinia状态管理
│   │   ├── workflow.ts   # 工作流状态
│   │   ├── agent.ts     # Agent状态
│   │   └── user.ts      # 用户状态
│   ├── types/            # TypeScript类型定义
│   ├── utils/            # 工具函数
│   └── views/            # 页面组件
│       ├── WorkflowDesigner.vue
│       ├── AgentStudio.vue
│       └── CodeGenerator.vue
├── public/
└── package.json
```

### 5.2 后端项目结构

```
backend/
├── app/
│   ├── api/              # API路由
│   │   ├── workflows.py  # 工作流API
│   │   ├── agents.py    # Agent API
│   │   └── executions.py # 执行API
│   ├── core/             # 核心功能
│   │   ├── config.py     # 配置
│   │   ├── security.py   # 安全
│   │   └── database.py   # 数据库
│   ├── models/           # 数据模型
│   │   ├── workflow.py
│   │   ├── agent.py
│   │   └── execution.py
│   ├── services/         # 业务逻辑
│   │   ├── workflow_engine.py  # 工作流引擎
│   │   ├── agent_service.py    # Agent服务
│   │   └── code_generator.py   # 代码生成
│   ├── tasks/            # Celery任务
│   │   ├── workflow_tasks.py
│   │   └── agent_tasks.py
│   ├── websocket/        # WebSocket处理
│   └── utils/            # 工具函数
├── tests/                # 测试
├── alembic/              # 数据库迁移
├── requirements.txt
└── main.py
```

---

## 六、数据库设计

### 6.1 核心表结构

#### 用户表 (users)

```sql
CREATE TABLE users (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    username VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
    password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
    role VARCHAR(20) DEFAULT 'user',
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```

#### 智能体表 (agents)

```sql
CREATE TABLE agents (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    description TEXT,
    workflow_config JSONB NOT NULL,
    version INTEGER DEFAULT 1,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'draft',
    user_id UUID REFERENCES users(id),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE INDEX idx_agents_user_id ON agents(user_id);
CREATE INDEX idx_agents_status ON agents(status);
```

#### 执行记录表 (executions)

```sql
CREATE TABLE executions (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    agent_id UUID REFERENCES agents(id),
    input_data JSONB,
    output_data JSONB,
    status VARCHAR(20) NOT NULL,
    error_message TEXT,
    execution_time INTEGER,
    task_id VARCHAR(100),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE INDEX idx_executions_agent_id ON executions(agent_id);
CREATE INDEX idx_executions_status ON executions(status);
CREATE INDEX idx_executions_created_at ON executions(created_at);
```

#### 模型配置表 (model_configs)

```sql
CREATE TABLE model_configs (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    provider VARCHAR(50) NOT NULL,
    model_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    api_key VARCHAR(500) NOT NULL,  -- 加密存储
    base_url VARCHAR(255),
    user_id UUID REFERENCES users(id),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE INDEX idx_model_configs_user_id ON model_configs(user_id);
```

#### 工作流表 (workflows)

```sql
CREATE TABLE workflows (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    description TEXT,
    nodes JSONB NOT NULL,
    edges JSONB NOT NULL,
    version INTEGER DEFAULT 1,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'draft',
    user_id UUID REFERENCES users(id),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```

---

## 七、API设计

### 7.1 RESTful API规范

#### 智能体管理

```
GET    /api/v1/agents              # 获取智能体列表
POST   /api/v1/agents              # 创建智能体
GET    /api/v1/agents/:id          # 获取智能体详情
PUT    /api/v1/agents/:id          # 更新智能体
DELETE /api/v1/agents/:id          # 删除智能体
POST   /api/v1/agents/:id/deploy   # 部署智能体
POST   /api/v1/agents/:id/stop     # 停止智能体
```

#### 工作流管理

```
GET    /api/v1/workflows           # 获取工作流列表
POST   /api/v1/workflows           # 创建工作流
GET    /api/v1/workflows/:id       # 获取工作流详情
PUT    /api/v1/workflows/:id       # 更新工作流
DELETE /api/v1/workflows/:id       # 删除工作流
POST   /api/v1/workflows/:id/execute # 执行工作流
```

#### 执行管理

```
POST   /api/v1/agents/:id/execute  # 执行智能体
GET    /api/v1/executions          # 获取执行记录
GET    /api/v1/executions/:id      # 获取执行详情
DELETE /api/v1/executions/:id     # 删除执行记录
```

#### 模型管理

```
GET    /api/v1/models              # 获取模型列表
POST   /api/v1/models              # 添加模型配置
PUT    /api/v1/models/:id          # 更新模型配置
DELETE /api/v1/models/:id          # 删除模型配置
```

### 7.2 WebSocket API

```
连接: ws://host/api/v1/ws
事件:
- workflow.execute.start    # 执行开始
- workflow.execute.progress  # 执行进度
- workflow.execute.complete # 执行完成
- workflow.execute.error    # 执行错误
```

### 7.3 API响应格式

```json
{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {},
  "timestamp": "2024-01-01T00:00:00Z"
}
```

---

## 八、开发计划

### 8.1 第一阶段：MVP (最小可行产品) - 4周

**目标**: 实现核心功能，支持基本的智能体创建和执行

**任务清单**:
- [ ] 项目初始化和基础架构搭建
- [ ] 用户认证和权限系统
- [ ] 基础可视化编辑器（节点拖拽、连线）
- [ ] 核心节点实现（输入、LLM、输出）
- [ ] 智能体执行引擎
- [ ] OpenAI模型集成
- [ ] 基础API接口
- [ ] 简单的前端界面

### 8.2 第二阶段：功能完善 - 6周

**目标**: 完善功能，提升用户体验

**任务清单**:
- [ ] 更多节点类型支持（条件、循环、Agent等）
- [ ] 工作流版本管理
- [ ] 数据源管理
- [ ] 执行日志和监控
- [ ] 错误处理和重试机制
- [ ] 性能优化
- [ ] 单元测试和集成测试

### 8.3 第三阶段：高级功能 - 6周

**目标**: 添加高级功能和优化

**任务清单**:
- [ ] 多模型支持（Claude、本地模型）
- [ ] LangChain Agent集成
- [ ] 团队协作功能
- [ ] 模板市场
- [ ] 插件系统
- [ ] 高级监控和告警
- [ ] 部署管理
- [ ] 文档和教程

### 8.4 第四阶段：生产就绪 - 4周

**目标**: 优化和准备生产环境

**任务清单**:
- [ ] 性能优化和压力测试
- [ ] 安全审计
- [ ] 完整的文档
- [ ] 部署脚本和CI/CD
- [ ] 用户培训材料
- [ ] 生产环境部署

**总开发周期**: 20周（约5个月）

---

## 九、部署方案

### 9.1 开发环境

```yaml
# docker-compose.dev.yml
version: '3.8'

services:
  frontend:
    build: ./frontend
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - ./frontend:/app
    environment:
      - VITE_API_URL=http://localhost:8000

  backend:
    build: ./backend
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./backend:/app
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db:5432/workflow
      - REDIS_URL=redis://redis:6379
    depends_on:
      - db
      - redis

  celery:
    build: ./backend
    command: celery -A app.core.celery_app worker --loglevel=info
    volumes:
      - ./backend:/app
    depends_on:
      - db
      - redis

  db:
    image: postgres:15
    environment:
      - POSTGRES_DB=workflow
      - POSTGRES_USER=user
      - POSTGRES_PASSWORD=pass
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

  redis:
    image: redis:7-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data

volumes:
  postgres_data:
  redis_data:
```

### 9.2 生产环境

- **容器化**: Docker镜像
- **编排**: Kubernetes
- **负载均衡**: Nginx / Traefik
- **数据库**: 主从复制 + 读写分离
- **缓存**: Redis集群
- **监控**: Prometheus + Grafana
- **日志**: ELK Stack

---

## 十、安全与扩展

### 10.1 安全考虑

#### 数据安全
- API密钥加密存储（使用AES加密）
- 敏感数据传输加密（HTTPS）
- 数据库访问控制
- 定期备份

#### 访问控制
- JWT token认证
- RBAC权限控制
- API限流（使用Redis实现）
- IP白名单（可选）

#### 代码安全
- 依赖漏洞扫描
- 代码审查
- 安全测试
- 输入验证和SQL注入防护

### 10.2 扩展性设计

#### 水平扩展
- 无状态服务设计
- 使用消息队列解耦
- 数据库读写分离
- 缓存层减少数据库压力

#### 插件系统
- 支持自定义节点开发
- 插件市场
- 版本管理
- 安全沙箱

---

## 十一、开发指南

### 11.1 开发环境配置

#### 前端开发环境

```bash
# 安装 Node.js (推荐 v18+)
# 安装 pnpm
npm install -g pnpm

# 安装依赖
cd frontend
pnpm install

# 启动开发服务器
pnpm dev

# 运行测试
pnpm test

# 构建生产版本
pnpm build
```

#### 后端开发环境

```bash
# 安装 Python (推荐 3.11+)
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装依赖
cd backend
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件

# 运行数据库迁移
alembic upgrade head

# 启动开发服务器
uvicorn app.main:app --reload

# 启动 Celery Worker
celery -A app.core.celery_app worker --loglevel=info

# 运行测试
pytest
```

### 11.2 代码规范

#### 前端
- 使用 ESLint + Prettier 统一代码风格
- 遵循 Vue 3 组合式 API 最佳实践
- 使用 TypeScript 严格模式
- 组件命名使用 PascalCase
- 文件命名使用 kebab-case

#### 后端
- 遵循 PEP 8 Python 代码规范
- 使用类型提示（Type Hints）
- 使用 Pydantic 进行数据验证
- API 路由使用 RESTful 规范
- 函数和类添加文档字符串

### 11.3 Git 工作流

- 使用 Git Flow 或 GitHub Flow
- 提交信息遵循 Conventional Commits
- 代码审查（Code Review）必须
- 主分支保护，禁止直接推送

### 11.4 测试策略

#### 单元测试
- **前端**: 使用 Vitest 进行组件测试
- **后端**: 使用 pytest 进行单元测试

#### 集成测试
- API 集成测试
- 数据库交互测试
- Celery 任务执行测试
- WebSocket 通信测试

#### 端到端测试
- 使用 Playwright 或 Cypress
- 测试完整用户流程
- 测试工作流创建和执行

---

## 十二、附录：关键代码示例

### 12.1 工作流执行引擎（Python）

```python
# app/services/workflow_engine.py
from typing import Dict, Any, List
import asyncio
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.agents import initialize_agent

class WorkflowEngine:
    def __init__(self, workflow_id: str):
        self.workflow_id = workflow_id
        self.llm = OpenAI(temperature=0.7)
        self.nodes = []
        self.edges = []

    async def execute_node(self, node: Dict[str, Any], input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """执行单个节点"""
        node_type = node.get('type')
        
        if node_type == 'template':
            # 模板节点：调用AI模型
            prompt = self.build_prompt(node, input_data)
            result = await self.llm.agenerate([prompt])
            return {'output': result.generations[0][0].text}
        
        elif node_type == 'condition':
            # 条件节点：判断分支
            condition = node.get('condition')
            result = self.evaluate_condition(condition, input_data)
            return {'output': result, 'branch': 'true' if result else 'false'}
        
        elif node_type == 'data':
            # 数据节点：数据转换
            mapping = node.get('mapping')
            result = self.transform_data(input_data, mapping)
            return {'output': result}
        
        elif node_type == 'agent':
            # Agent节点：执行Agent
            agent = initialize_agent(
                tools=node.get('tools', []),
                llm=self.llm,
                agent="zero-shot-react-description"
            )
            result = await agent.arun(node.get('task'))
            return {'output': result}
        
        else:
            raise ValueError(f"Unknown node type: {node_type}")

    async def execute(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """执行完整工作流"""
        workflow = self.load_workflow()
        self.nodes = workflow['nodes']
        self.edges = workflow['edges']
        
        # 构建执行图
        execution_graph = self.build_execution_graph()
        
        # 按拓扑顺序执行
        results = {}
        node_outputs = {'start': input_data}
        
        for node_id in execution_graph:
            node = self.get_node_by_id(node_id)
            node_input = self.get_node_input(node_id, node_outputs)
            result = await self.execute_node(node, node_input)
            results[node_id] = result
            node_outputs[node_id] = result['output']
        
        return results
```

### 12.2 工作流编辑器（Vue 3）

```vue
<!-- src/components/WorkflowEditor/WorkflowEditor.vue -->
<template>
  <div class="workflow-editor">
    <VueFlow
      v-model="nodes"
      v-model:edges="edges"
      :node-types="nodeTypes"
      @node-click="onNodeClick"
    >
      <Background />
      <Controls />
      <MiniMap />
    </VueFlow>
    
    <NodeConfigPanel
      v-if="selectedNode"
      :node="selectedNode"
      @save="handleNodeSave"
      @close="selectedNode = null"
    />
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref } from 'vue'
import { VueFlow, useVueFlow, Background, Controls, MiniMap } from '@vue-flow/core'
import NodeConfigPanel from './NodeConfigPanel.vue'
import { useWorkflowStore } from '@/stores/workflow'

const workflowStore = useWorkflowStore()
const { nodes, edges } = useVueFlow()
const selectedNode = ref(null)

const nodeTypes = {
  start: StartNode,
  template: TemplateNode,
  condition: ConditionNode,
  data: DataNode,
  agent: AgentNode,
  end: EndNode
}

const onNodeClick = (event: NodeClickEvent) => {
  selectedNode.value = event.node
}

const handleNodeSave = (nodeData: any) => {
  workflowStore.updateNode(nodeData)
  selectedNode.value = null
}
</script>
```

### 12.3 FastAPI工作流API

```python
# app/api/workflows.py
from fastapi import APIRouter, Depends, WebSocket
from sqlalchemy.orm import Session
from app.core.database import get_db
from app.services.workflow_engine import WorkflowEngine
from app.tasks.workflow_tasks import execute_workflow_task
from app.models.workflow import Workflow

router = APIRouter(prefix="/api/workflows", tags=["workflows"])

@router.post("/")
async def create_workflow(workflow_data: dict, db: Session = Depends(get_db)):
    """创建工作流"""
    workflow = Workflow(**workflow_data)
    db.add(workflow)
    db.commit()
    return {"id": workflow.id, "status": "created"}

@router.post("/{workflow_id}/execute")
async def execute_workflow(workflow_id: str, input_data: dict, db: Session = Depends(get_db)):
    """执行工作流"""
    task = execute_workflow_task.delay(workflow_id, input_data)
    return {"task_id": task.id, "status": "pending"}

@router.get("/executions/{task_id}")
async def get_execution_status(task_id: str):
    """获取执行状态"""
    from app.core.celery_app import celery_app
    task = celery_app.AsyncResult(task_id)
    return {
        "task_id": task_id,
        "status": task.status,
        "result": task.result if task.ready() else None
    }

@router.websocket("/executions/{task_id}/ws")
async def websocket_execution_status(websocket: WebSocket, task_id: str):
    """WebSocket实时推送执行状态"""
    await websocket.accept()
    while True:
        status = get_task_status(task_id)
        await websocket.send_json(status)
        await asyncio.sleep(1)
```

### 12.4 Celery任务定义

```python
# app/tasks/workflow_tasks.py
from celery import Task
from app.core.celery_app import celery_app
from app.services.workflow_engine import WorkflowEngine
from app.websocket.manager import WebSocketManager

@celery_app.task(bind=True)
def execute_workflow_task(self, workflow_id: str, input_data: dict):
    """执行工作流任务"""
    try:
        engine = WorkflowEngine(workflow_id)
        
        # 更新任务状态
        self.update_state(state='PROGRESS', meta={'progress': 0})
        
        # 执行工作流
        result = asyncio.run(engine.execute(input_data))
        
        # 通过WebSocket推送结果
        WebSocketManager.broadcast(workflow_id, {
            'status': 'completed',
            'result': result
        })
        
        return result
    except Exception as e:
        # 错误处理
        WebSocketManager.broadcast(workflow_id, {
            'status': 'failed',
            'error': str(e)
        })
        raise
```

### 12.5 常见问题解决

#### 工作流执行超时
- 使用 Celery 异步任务处理
- 增加任务超时时间配置
- 优化节点执行逻辑
- 实现任务分片执行

#### WebSocket 连接断开
- 实现自动重连机制
- 使用心跳检测保持连接
- 增加连接池管理
- 处理网络异常情况

#### 前端性能问题
- 使用虚拟滚动
- 实现节点懒加载
- 优化 Vue Flow 渲染
- 使用 Web Workers 处理计算

---

## 十三、成本估算

### 13.1 开发成本
- 开发人员: 3-5人
- 开发周期: 4-6个月
- 测试人员: 1-2人

### 13.2 基础设施成本 (月)
- 云服务器: $200-500
- 数据库: $100-300
- 存储: $50-150
- CDN: $50-100
- 监控服务: $50-100
- **总计**: $450-1150/月

### 13.3 API调用成本
- 根据实际使用量计算
- 建议设置使用限额和告警

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## 十四、后续规划

### 14.1 功能扩展
- AI模型微调
- 向量数据库集成（ChromaDB）
- RAG框架集成（LlamaIndex）
- 知识库管理
- 多模态支持（图像、语音）
- 移动端应用

### 14.2 商业化
- 免费版（基础功能）
- 专业版（高级功能）
- 企业版（私有部署、定制开发）
- 按使用量计费

### 14.3 生态建设
- 开发者社区
- 插件市场
- 模板库
- 教程和文档
- 技术博客

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## 十五、参考资料

### 15.1 相关项目
- LangChain: LLM应用开发框架
- AutoGPT: 自主智能体
- n8n: 工作流自动化工具
- Zapier: 自动化平台

### 15.2 技术文档
- Vue Flow: https://vueflow.dev/
- FastAPI: https://fastapi.tiangolo.com/
- LangChain: https://python.langchain.com/
- PostgreSQL: https://www.postgresql.org/docs/
- Docker: https://docs.docker.com/

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**文档版本**: v2.0（优化版）  
**创建日期**: 2024年  
**最后更新**: 2024年  
**维护团队**: 开发团队
