AI Agent 编排工作流平台 — AI 功能集成详细设计文档

1. 项目背景与目标

1.1 背景

2025-2026 年，AI Agent 编排平台已从实验性工具演变为企业核心基础设施。Gartner 预测，到 2028 年，超过 50% 的企业应用将包含 AI Agent 能力。当前行业正在发生以下关键变化：

• 从单 Agent 到多 Agent 协作: 扣子 3.0 提出「AI 团队」架构，Dify 支持 Agent Node 嵌套编排，LangGraph 强化分布式 Agent 通信。
• MCP 协议成为标准化底座: Anthropic 推出的 Model Context Protocol 正在成为 AI 工具互操作的事实标准，Dify、n8n、扣子等主流平台均已支持。
• 从 Demo 到 Production: AI Agent 的可靠性、可观测性、成本控制成为工程化落地的核心瓶颈。93% 的 Agent 项目在投产前失败。

现有工作流引擎需要系统性地集成 AI 能力，从传统自动化引擎升级为 AI-Native 编排平台。

1.2 目标

2. 市场分析与竞品对标

2.1 核心竞品能力矩阵

2.2 趋势洞察

2.3 差异化机会

现有产品在以下维度仍有空白：

• 工作流引擎原生 AI 化: 大多数 AI 编排平台是从 AI 侧起步，缺乏成熟的流程引擎（如 BPMN 支持、企业级审批流程、SLA 管理）。在成熟工作流引擎基础上增加 AI 能力，可兼顾传统自动化场景与 AI 场景。
• 深度人机协同: 在审批、合规、高价值决策等场景中，AI Agent 的判断需要人类确认。本产品可深度融合审批流 + AI 决策。
• 全链路评估与优化: 从 Prompt 版本管理、A/B 测试、生产环境回归到成本优化，提供闭环的 Agent 运维能力。

3. 产品定位与核心策略

3.1 产品定位

AI-Native 的企业级工作流编排平台 — 在成熟工作流引擎基础上，集成 AI 全栈能力，覆盖从简单自动化到复杂多 Agent 系统的全场景。

3.2 核心设计原则

3.3 能力分层

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 第四层：多 Agent 协作 │
│ Agent Team · Supervisor · Swarm · Debate │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 第三层：智能 Agent │
│ ReAct · Plan-Execute · 工具调用 · 记忆 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 第二层：AI 增强自动化 │
│ 知识库 RAG · 意图识别 · 内容生成 · 分类 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 第一层：基础 AI 能力 │
│ LLM 调用 · Prompt 管理 · 多模型切换 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 第零层：现有工作流引擎 │
│ 流程编排 · 触发器 · 条件逻辑 · 集成连接 │
└─────────────────────────────────────────────┘

4. AI 功能模块详细设计

4.1 LLM 模型网关

4.1.1 功能概述

统一模型接入层，屏蔽不同 LLM 提供商的 API 差异，提供一致的调用接口、流式响应、成本追踪和故障转移能力。

4.1.2 核心能力

4.1.3 配置界面

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 模型网关配置 │
│ ┌─────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 模型提供商 │ │
│ │ [OpenAI] [Anthropic] [DeepSeek] │ │
│ │ [Azure OpenAI] [Qwen] [GLM] [+添加] │ │
│ ├─────────────────────────────────────────┤ │
│ │ 路由策略 │ │
│ │ ○ 指定模型 │ │
│ │ ○ 智能路由 (按成本/延迟/能力) │ │
│ │ ● 故障转移链 │ │
│ │ [GPT-4o] → [Claude-3.5] → [DeepSeek] │ │
│ ├─────────────────────────────────────────┤ │
│ │ 参数默认值 │ │
│ │ Temperature: [0.7 ] │ │
│ │ Max Tokens: [4096 ] │ │
│ │ Top P: [0.9 ] │ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────┘

4.2 AI Agent 节点

4.2.1 功能概述

AI Agent 节点是本平台的核心差异化节点。它封装了 LLM 推理 + 工具调用 + 迭代循环的完整 Agent 模式，用户在画布上只需配置 Agent 的系统提示、可用工具和推理策略，即可创建一个能自主决策和行动的智能体。

4.2.2 Agent 策略

4.2.3 Agent 节点配置

Agent 节点配置示例:
name: "智能客服 Agent"
system_prompt: |
你是一个专业的智能客服，负责回答用户关于产品的问题。
如果问题超出你的知识范围，请使用知识库搜索工具。
如果用户要求退款，请使用退款申请工具并引导到人工客服。
strategy: "react" # ReAct / FunctionCalling / PlanExecute
model: "smart-router" # 使用智能路由
tools:
– knowledge_search # 知识库搜索
– order_query # 订单查询
– refund_apply # 退款申请
– transfer_to_human # 转人工
memory:
type: "conversation" # 对话记忆
window: 20 # 保留最近20轮
constraints:
max_iterations: 10 # 最多迭代10轮
timeout: 120 # 超时120秒
output_schema: {…} # 输出结构校验
human_approval: ["refund_apply"] # 退款操作需人工确认
fallback:
on_error: "retry" # 出错重试
max_retries: 3
on_exhaustion: "transfer_to_human" # 推理耗尽转人工

4.2.4 可视化画布表现

• Agent 节点在工作流画布中以特殊样式呈现（区别于普通处理节点）
• 展开 Agent 节点可查看其内部的推理循环和工具调用子流程
• 运行时可实时观察 Agent 的思考链（Chain of Thought），每一步的工具调用和推理结果可视化展示

4.3 知识库与 RAG 引擎

4.3.1 功能概述

构建企业级 RAG（检索增强生成）能力，让 AI Agent 能够基于企业私有知识进行精准回答。

4.3.2 架构设计

输入文档 → 文档解析 → 智能分块 → 向量嵌入 → 向量数据库
↓
用户查询 → 查询重写 → 混合检索 → 重排序 → 上下文组装 → LLM 生成

4.3.3 核心能力

4.3.4 支持的向量数据库

• Milvus / Zilliz Cloud
• Qdrant
• Weaviate
• Pinecone
• pgvector (PostgreSQL)
• Elasticsearch (作为关键词检索引擎)

4.4 多 Agent 协作编排

4.4.1 功能概述

多 Agent 协作能力使多个专门的 Agent 可以像团队一样协同完成复杂任务。参考扣子 3.0 的 Agent Team 和 LangGraph 的分布式编排，提供三种协作模式。

4.4.2 协作模式

模式 1: Supervisor（监督者模式）

┌──────────┐
│Supervisor│ ← 主控 Agent，负责任务分解和分配
└────┬─────┘
┌────────────┼────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│Research │ │ Writer │ │ Reviewer │
│Agent │ │ Agent │ │ Agent │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘

• 一个 Supervisor Agent 负责任务分解、子任务分配、结果汇总
• 适合：需要统一规划和调度的复杂任务
• 控制流：中心化调度，Supervisor 决定每一步由谁执行

模式 2: Swarm（群体协作模式）

┌──────────┐ 交接 ┌──────────┐ 交接 ┌──────────┐
│ 售前 │ ──────────→ │ 技术 │ ──────────→ │ 售后 │
│ Agent │ │ Agent │ │ Agent │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘

• Agent 之间通过「交接」（handoff）传递任务上下文
• 每个 Agent 有自己的专长领域，遇到不擅长的自动交接
• 适合：多轮对话中需要不同专家角色的客服场景
• 控制流：去中心化，Agent 自主决定何时交接

模式 3: Graph（图编排模式）

┌─────────────────┐
│ 任务入口 │
└────────┬────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ 并行检索 │
└────────┬────────┘
┌────────────┼────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ Web搜索 │ │ 知识库 │ │ 数据库 │
│ Agent │ │ Agent │ │ Agent │
└────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘
└────────────┼────────────┘
┌────────▼────────┐
│ 结果融合 │
└────────┬────────┘
┌────────▼────────┐
│ 质量审核 │ ← Human-in-Loop
└────────┬────────┘
┌────────▼────────┐
│ 输出 │
└─────────────────┘

• 在画布上用图来编排多个 Agent 的协作流程
• 支持并行执行、条件分支、循环迭代
• 每个节点可以是 Agent、LLM 调用、代码、人工审批
• 适合：需要精确控制执行流程的复杂业务场景

4.4.3 多 Agent 通信协议

4.5 记忆与会话管理

4.5.1 记忆层级

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ 长期记忆（Long-term Memory） │
│ 跨会话持久化的用户画像、偏好、知识 │
│ 存储: 向量数据库 + 结构化存储 │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│ 会话记忆（Conversation Memory） │
│ 单次会话内的完整对话历史 │
│ 存储: Redis/内存 + 持久化备份 │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│ 工作记忆（Working Memory） │
│ Agent 当前任务相关的临时上下文 │
│ 存储: Agent 运行时内存 │
└──────────────────────────────────────────────────┘

4.5.2 记忆管理策略

4.5.3 记忆节点配置

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 记忆配置 │
│ ┌─────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 记忆类型: │ │
│ │ [✓] 短期记忆 (窗口: 20轮) │ │
│ │ [✓] 摘要记忆 (触发: 每10轮自动压缩) │ │
│ │ [ ] 实体记忆 │ │
│ │ [✓] 向量长期记忆 │ │
│ │ │ │
│ │ 记忆隔离策略: │ │
│ │ ● 按会话隔离 │ │
│ │ ○ 按用户隔离 (跨会话) │ │
│ │ ○ 按自定义 Key 隔离 │ │
│ │ │ │
│ │ 数据保留: [90天 ▼] │ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────┘

4.6 Human-in-the-Loop 人机协同

4.6.1 功能概述

在 AI Agent 自主执行的关键节点，引入人类审批、确认、修正和引导，确保高价值决策的安全性。这是本产品相比纯 AI 编排平台的核心差异化能力。

4.6.2 人机协同模式

模式 1: 审批拦截（Approval Gate）

Agent 执行 → [工具调用:退款操作] → ⏸ 暂停，等待审批 → 人工通过/拒绝 → 继续/回退

• Agent 在执行某些高风险工具调用前，必须先获得人类批准
• 可配置审批规则：按工具类型、按金额阈值、按置信度阈值
• 超时自动降级（拒绝/通过/转人工处理）

模式 2: 修正引导（Human Guidance）

Agent 输出 → 人工审核 → 修正/补充 → Agent 基于修正继续执行

• 人类可以在 Agent 执行的任意中间步骤介入，修正输出或提供引导
• Agent 接收人类反馈后，调整后续的推理和行为

模式 3: 双轨审核（Dual-Track Review）

┌──────┐ ┌──────┐
输入 → │AI 轨 │ │人工轨│ → 对比 → 选择/融合 → 输出
└──────┘ └──────┘

• AI 和人工同时处理同一任务
• 对比结果，AI 学习人工的决策模式
• 适用于高精度的内容审核、合规审查场景

模式 4: 人机接力（Human-Agent Handoff）

Agent 处理 ──→ 遇到无法处理的场景 ──→ 转人工 ──→ 人工处理后交接回 Agent

• 完整的任务交接机制：上下文打包、状态保留、SLA 管理

4.6.3 交互载体

4.7 工具生态与插件体系

4.7.1 功能概述

Agent 的能力边界由它可用的工具决定。构建丰富的工具生态和插件体系，让 Agent 能够与各种外部系统交互。

4.7.2 工具类型

4.7.3 插件市场

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 插件市场 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 飞书通知 │ │ 数据报表 │ │ 邮件发送 │ │
│ │ v2.3 │ │ v1.0 │ │ v3.1 │ │
│ │ ⭐4.8 │ │ ⭐4.2 │ │ ⭐4.5 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 知识图谱 │ │ OCR识别 │ │ 翻译 │ │
│ │ v1.5 │ │ v2.0 │ │ v1.2 │ │
│ │ ⭐4.0 │ │ ⭐4.6 │ │ ⭐4.3 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ [+ 发布我的插件] [浏览更多] │
└─────────────────────────────────────────────┘

• 社区贡献 + 官方认证的双轨生态
• 插件支持版本管理和依赖声明
• 插件沙箱执行，隔离安全风险

4.7.4 工具调用的安全与治理

4.8 提示词工程与管理

4.8.1 功能概述

提示词（Prompt）是 AI 工作流中的核心资产。提供企业级的 Prompt 管理、版本控制、A/B 测试和优化能力。

4.8.2 核心能力

4.8.3 Prompt 编辑器界面

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Prompt 编辑器 │
│ 名称: [客服开场白 ] 版本: v3.2 │
│ ┌─────────────────────────────────────────┐ │
│ │ {{system}} │ │
│ │ 你是{{company_name}}的智能客服助手。 │ │
│ │ 你的语气应该{{tone_style}}。 │ │
│ │ │ │
│ │ 回答应遵循以下规则： │ │
│ │ 1. 如果不知道答案，诚实告知 │ │
│ │ 2. 保持回复在{{max_length}}字以内 │ │
│ │ │ │
│ │ 参考知识：{{context}} │ │
│ │ │ │
│ │ {{user_query}} │ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌─────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 变量: │ │
│ │ company_name = [工作流变量.企业名称 ▼] │ │
│ │ tone_style = ["专业正式" ▼] │ │
│ │ max_length = [300 ▼] │ │
│ │ context = [RAG节点.检索结果 ▼] │ │
│ │ user_query = [触发输入 ▼] │ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
│ [保存] [发布] [测试] │
└─────────────────────────────────────────────┘

4.9 可观测性与评估体系

4.9.1 可观测性

全链路追踪

请求 → Agent节点 → LLM调用 → 工具调用 → 子Agent → 人工审批 → 响应
│ │ │ │ │ │
└────────┴──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
全链路 Trace

• 执行轨迹: 可视化展示工作流每次运行的完整执行轨迹，每个节点的输入/输出、耗时、token 消耗
• Agent 思考链: 实时展示 Agent 的推理过程（Thought → Action → Observation 循环）
• 错误定位: 自动标记失败节点，展示错误上下文和堆栈

监控面板

日志与告警

• 结构化日志，支持接入 ELK、Splunk、Datadog 等外部平台
• 可配置告警规则：成本超标、错误率飙升、延迟突增
• Webhook 通知到企业微信/钉钉/飞书/Slack

4.9.2 评估体系（Evals）

评估无法或缺——这是 2025-2026 年 AI 行业的共识。93% 的 Agent 项目失败，核心原因之一就是缺乏系统性评估。

评估维度

评估流程

┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐
│ 准备测试集 │ → │ 运行评估 │ → │ 生成评估报告 │
│ (标注数据) │ │ (批量执行) │ │ (分数 + 建议) │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘
│
┌─────────────┴─────────────┐
▼ ▼
┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 人工复核 │ │ 自动优化 │
│ (抽样) │ │ (可选) │
└──────────┘ └──────────┘

回归测试

• 核心工作流维护「黄金测试集」
• 每次 Prompt 或模型变更后自动运行回归
• 分数下降超过阈值时阻止发布

4.10 MCP 协议集成

4.10.1 功能概述

MCP（Model Context Protocol）已成为 AI 工具互操作的事实标准。本平台需要同时作为 MCP Client 和 MCP Server。

4.10.2 MCP Client 模式

本平台 ──MCP 协议──→ 外部 MCP Server (数据库/API/文件系统/…)
↑
Agent 通过 MCP 动态发现和调用工具

• 支持连接外部 MCP Server（Stdio 和 HTTP/SSE 两种传输）
• Agent 可动态发现 MCP Server 提供的工具列表
• 统一的工具注册中心，同时管理内置工具和 MCP 工具

4.10.3 MCP Server 模式

外部 MCP Client ──MCP 协议──→ 本平台 (工作流/Agent/MCP Server)
↑
将平台内的 Agent 和工作流暴露为 MCP 工具

• 将任意工作流发布为 MCP Server，供其他 AI 应用调用
• 将 Agent 暴露为 MCP 工具，实现跨平台的 Agent 复用
• 这是对标 Dify 的「Publish as MCP Server」能力

4.10.4 MCP 配置界面

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ MCP 管理 │
│ ┌─────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MCP Client (我调用别人) │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ [Server名称] [传输方式] [状态] │ │ │
│ │ │ PostgreSQL HTTP/SSE ● 已连接 │ │ │
│ │ │ FileSystem Stdio ● 已连接 │ │ │
│ │ │ Slack API HTTP/SSE ○ 未连接 │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ [+ 添加 Server]│ │
│ ├─────────────────────────────────────────┤ │
│ │ MCP Server (别人调用我) │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ 工作流A → MCP Server ● 已发布 │ │ │
│ │ │ Agent B → MCP Server ● 已发布 │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ [+ 发布为 MCP Server]│ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────┘

5. 交互流程与用户体验设计

5.1 工作流画布升级

5.1.1 AI 节点视觉规范

5.1.2 画布交互流程

1. 拖拽 AI 节点到画布
↓
2. 配置节点 (选择模型/策略/工具/记忆)
↓
3. 连接节点形成工作流
↓
4. 调试运行 (单步执行、断点、查看中间输出)
↓
5. 查看执行轨迹 (Agent 思考链、token 消耗、耗时)
↓
6. 迭代优化 (修改 Prompt、调整策略、重新测试)
↓
7. 运行评估 → 通过 → 发布上线

5.2 调试体验

Agent 调试面板

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Agent 调试 – 智能客服 Agent │
│ ┌─────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 🧠 思考 #1 │ │
│ │ "用户询问退款流程，我需要先查询订单状态， │ │
│ │ 再判断是否符合退款条件。" │ │
│ ├─────────────────────────────────────────┤ │
│ │ 🔧 工具调用: order_query │ │
│ │ 参数: {order_id: "12345"} │ │
│ │ 耗时: 0.8s │ 结果: ✓ 成功 │ │
│ │ 返回: {"status": "delivered", …} │ │
│ ├─────────────────────────────────────────┤ │
│ │ 🧠 思考 #2 │ │
│ │ "订单状态为已送达，在退款有效期内， │ │
│ │ 我可以为用户发起退款申请。" │ │
│ ├─────────────────────────────────────────┤ │
│ │ 🔧 工具调用: refund_apply │ │
│ │ 参数: {order_id: "12345", reason: …} │ │
│ │ 耗时: 1.2s │ 结果: ⏸ 等待审批 │ │
│ │ [审批中…] │ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ Token 消耗: 1,245 │ 费用: ¥0.032 │
│ 总耗时: 3.2s │ 迭代: 2/10 │
└─────────────────────────────────────────────┘

5.3 模板与快速开始

• AI 工作流模板库: 60+ 预置模板，按场景分类（客服、营销、数据分析、代码生成、文档处理等）
• 一键导入: 从模板创建，自动配置好模型、Prompt、工具
• Agent 配置向导: 三步创建 Agent：选择场景 → 选择工具 → 配置记忆

6. 技术架构设计

6.1 总体架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│ │ 工作流画布 │ │ Agent 调试面板 │ │ 监控 & 评估 Dashboard │ │
│ └──────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ API 网关层 │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ REST API │ WebSocket (实时调试) │ SSE (流式响应) │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ AI 编排层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │Agent 引擎 │ │RAG 引擎 │ │多Agent │ │HITL 引擎 │ │
│ │· ReAct │ │· 检索 │ │· Supervisor│ │· 审批管理 │ │
│ │· PlanExe │ │· 重排序 │ │· Swarm │ │· 任务队列 │ │
│ │· Function │ │· 向量化 │ │· Graph │ │· 通知推送 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 基础服务层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │模型网关 │ │MCP 适配层│ │记忆管理 │ │评估引擎 │ │
│ │· 多提供商 │ │· Client │ │· Buffer │ │· LLM-Judge│ │
│ │· 路由 │ │· Server │ │· Window │ │· 回归测试 │ │
│ │· 成本追踪 │ │· 注册中心│ │· Summary │ │· 报告生成 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 数据存储层 │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌─────┐ ┌──────────┐ │
│ │PG │ │Redis │ │向量DB│ │OSS │ │消息队列 │ │
│ │元数据 │ │缓存 │ │检索 │ │文件 │ │任务调度 │ │
│ └──────┘ └──────┘ └──────┘ └─────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

6.2 核心组件详细设计

6.2.1 Agent 引擎

Agent 引擎架构:

┌──────────────────────────────────────────────┐
│ Agent Executor │
│ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │Strategy │ │Tool │ │Memory │ │
│ │Manager │ │Registry │ │Manager │ │
│ └─────────┘ └──────────┘ └─────────────┘ │
│ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │LLM │ │State │ │Output │ │
│ │Provider │ │Manager │ │Validator │ │
│ └─────────┘ └──────────┘ └─────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────┘

• Strategy Manager: 管理不同的 Agent 推理策略（ReAct, FunctionCalling, PlanExecute 等），策略通过插件式注册，支持自定义扩展
• Tool Registry: 统一的工具注册中心，聚合内置工具、API 工具、MCP 工具、子工作流工具
• Memory Manager: 管理多层记忆（Working / Conversation / Long-term），提供统一的读写接口
• State Manager: 管理 Agent 执行过程中的状态，支持 Checkpoint 和恢复
• Output Validator: 根据配置的 Schema 校验 Agent 输出，支持 JSON Schema 和 Pydantic 模式

6.2.2 模型网关

模型网关架构:

请求
│
▼
┌─────────────────┐
│ 路由层 │
│ · 成本路由 │
│ · 延迟路由 │
│ · 能力路由 │
└────────┬────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ 适配器层 │
│ · OpenAI 适配器 │
│ · Anthropic 适配器│
│ · DeepSeek 适配器 │
│ · … │
└────────┬────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ 管理层 │
│ · 速率限制 │
│ · 故障转移 │
│ · 成本追踪 │
│ · 缓存策略 │
└─────────────────┘

• 路由层: 基于规则的路由（成本最低、延迟最低、能力最强），支持自定义路由策略
• 适配器层: 每个 LLM 提供商的适配器，统一为标准接口（chat/completion/embedding），支持流式和非流式
• 管理层: 全局的速率限制（per-provider / per-model）、故障转移（fallback 链）、成本追踪、响应缓存

6.2.3 RAG 引擎

RAG Pipeline:

文档导入 → 解析 → 分块 → 嵌入 → 索引 → 向量数据库
↓
用户查询 → 查询重写 → 多路召回 → 合并排序 → 上下文组装 → 返回
│
┌─────────┼─────────┐
▼ ▼ ▼
向量检索 关键词检索 知识图谱

• 分块策略: 支持 Fixed-size、Recursive、Semantic、Agentic 四种分块方式
• 检索策略: 支持 Hybrid（混合）、Multi-Query（多查询）、Contextual Compression（上下文压缩）
• 重排序模型: 内置 Cross-Encoder 重排序（BGE-Reranker、Cohere Rerank 等）

6.2.4 评估引擎

评估 Pipeline:

测试用例 → 并发执行 → 结果收集 → 多维度评分 → 报告生成
│ │
┌─────┴─────┐ ┌───────┴───────┐
│ 精确匹配 │ │ LLM-as-Judge │
│ 语义相似度 │ │ 人工评分 │
│ 规则检查 │ │ 成本/延迟检查 │
└───────────┘ └───────────────┘

6.3 关键技术选型建议

7. 实施路线图

Phase 1: 基础 AI 能力（MVP — 8-12 周）

目标: 让现有工作流能够调用 LLM，完成最基本的 AI 增强

Phase 2: 智能 Agent 与 RAG（12-16 周）

目标: 引入 Agent 推理能力和企业知识库检索

Phase 3: 多 Agent 协作与生产化（12-16 周）

目标: 支持多 Agent 协作，具备生产级可靠性

Phase 4: 企业级与生态扩展（持续迭代）

8. 风险评估与应对

附录

A. 术语表

B. 参考竞品

• Dify (dify.ai) — 开源 AI 应用开发平台，Apache 2.0
• 扣子 Coze (coze.cn) — 字节跳动 AI Agent 平台
• n8n (n8n.io) — 开源工作流自动化平台，Fair-code
• LangGraph (langchain.com/langgraph) — Agent 编排框架
• FastGPT — 开源知识库问答平台
• CrewAI — 多 Agent 协作框架