AI企业流程编排系统
项目简介：基于Workflow、LLM节点、RAG节点、HTTP节点和Function节点，实现流程可视化编排、模板管理、工具调用、多步骤执行和运行日志追踪，适合AI编排观测和节点排查。
本项目覆盖的技术点
学完能答的面试题
学完这个项目，下面 16 道面试题你都能结合项目细节讲出来。题目在 AIGC 面试刷题网可以免费看。
${xxx} 占位符从上下文取值，执行结果写回指定 key，节点之间互不直接依赖。系统架构
一张图看清整个系统的分层与核心链路，点开可缩放查看细节。
- 1接入层：同一个管理端按角色区分员工建流程、配节点与连线、在工作台和画布上跑流程；管理员额外维护模型配置、AI 调用日志和平台资源。
- 2编排配置（设计期）流程、节点、连线三张表描述一条流程，可视化画布一眼看清；Prompt 模板、工具函数、知识库由管理员维护，员工只读选用。
- 3自研执行引擎（运行期）引擎按连线逐节点执行，上下文 JSON 在节点之间传递，前一个节点的输出就是后一个节点的输入，每一步写节点运行日志。
- 4七类节点统一协作开始、知识检索、大模型、工具、条件、HTTP、结束，都从上下文取输入、把输出写回上下文；引擎按
node_type分支调用对应的执行方法。 - 5流程发布与复用发布并标记可复用后，别人点复用会连节点带连线复制成自己的草稿流程，原流程只能用不能改删。
- 6三级全链路观测流程运行历史记整体成败与耗时，节点运行日志记每个节点的输入输出，AI 调用日志记大模型节点的 Token。
技术栈
用到的框架、中间件和模型。
技术难点与解法
每一项优化都针对一个真实问题，讲清楚问题、做法和背后的原理。
01不同类型的节点怎么协作
- 问题
- 大模型、HTTP、条件、检索、工具节点各干各的，直接互相调用的话，每加一种节点都要改一遍别的节点。
- 做法
- 统一的上下文 JSON + 变量占位符：节点只从上下文读自己需要的变量，执行结果写回上下文，节点之间完全解耦。
- 原理
- 编排只关心「数据怎么流」，不关心节点内部怎么实现，这是节点能通用、能复用的前提。
02自研可运行的执行引擎
- 问题
- 流程是节点 + 连线组成的图，要按连线正确流转，还要支持条件分支，不能只是一条直线。
- 做法
- 从开始节点出发，按连线找到下一个节点逐个执行；条件节点根据上下文变量决定走哪条连线。
- 原理
- 把流程建模成图，引擎只负责「找下一个节点并执行」，分支走向交给条件节点和连线上的条件决定。
03多节点流程出错难定位
- 问题
- 一条流程跑了七个节点，最后结果不对，不知道是检索没查到、模型答偏了还是接口调失败了。
- 做法
- 三级记录：
workflow_run记整次运行，workflow_run_step记每个节点的输入输出和耗时，ai_usage_log记模型调用和 Token。 - 原理
- 可观测性要细到节点：每一步的输入输出都留痕，出问题直接定位到具体节点。
04流程复用时连线怎么复制
- 问题
- 调好的流程别人也想用，但节点复制出来是新 id，原来的连线还指向旧节点，直接复制就断了。
- 做法
- 流程发布后可标记为可复用，别人点复用时节点和连线整体复制成自己的草稿流程；被复用的原流程只能复用，不能修改删除。
- 原理
- 复制图结构要先建立新旧节点 id 的映射，再按映射重建连线。
功能清单
按角色看这个系统都能做什么。
平台资源4 项
- AI 模型配置维护大模型 / 向量模型的接口地址、API Key、模型名称
- Prompt 模板管理沉淀流程节点使用的提示词模板
- 知识库与知识片段维护 RAG 检索用的业务知识
观测2 项
- AI 调用日志查看全公司 AI 节点的调用记录与 Token 统计
- 全部流程数据流程、画布、运行历史、节点日志可以看到并管理全部用户的数据
系统2 项
- 用户信息管理系统所有用户
- 个人资料登录、个人信息、修改密码
页面截图
共 7 张真实运行截图，点击大图查看高清原图。
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购买后可以拿到的全部内容。
喂饭级学习教程21 章
从工程底座、流程模型设计讲起，到五类节点、执行引擎、工作台和可视化画布，按开发顺序一章一章讲。
完整源码 + SQL
Spring Boot 后端 + Vue3 前端完整源码，MySQL 建表脚本和示例流程初始化数据。
配套面试文档
电梯陈述、架构与选型、执行引擎与上下文变量深挖、高频面试题和难点包装，面试时照着讲。
环境安装文档
JDK、MySQL、Node.js、Maven 等开发环境的安装与配置。
项目运行文档
数据库初始化、前后端启动、模型配置，从零把项目跑起来。
常见问题
下单前最常被问到的几个问题。
这个项目是 Java 还是 Python？
后端是 Java（Spring Boot 4.1 + Spring AI 2.0），前端是 Vue3。
模型需要自己准备吗？
需要自己准备两个 API Key：DeepSeek 用于大模型节点，阿里云百炼用于知识检索的向量化，在管理端「AI 模型配置」里填入即可，不用改代码。模型都走接口调用，不需要显卡。
基础薄弱能学会吗？
教程是喂饭级的，从登录注册、统一返回这些工程底座讲起，每章都有验证步骤。基础不够的话，可以先按上面的「学习路径」从基础项目学起。
能写进简历、用作毕业设计吗？
可以，配套面试文档里有项目介绍、难点包装和高频追问，照着就能讲清楚。至于毕业设计，有小伙伴问过我，统一回答一下：AI 实战库板块的项目拿去做毕业设计，就四个字——降维打击。
源码能用于商业项目吗？
源码和教程本质上是给大家学习、提升技能的。如果需要商用，自己二次开发一下也没问题，但禁止原项目 + 教程转手倒卖。我是一个程序员，能看到你们学习我的教程提升能力，能听你们叫我一声大佬，挺幸福的！知足~
售后答疑
买完不是结束跟着教程学习，遇到问题不用自己硬扛。