
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。文中还有彩蛋福利,实力宠粉。

核心特性:
# 版本化文档存储模型
from sqlalchemy import Column, JSON, String
class WorkflowVersion(Base):
__tablename__ = "workflow_versions"
id = Column(String(36), primary_key=True)
config = Column(JSON) # 存储YAML工作流配置
snapshot = Column(JSON) # 节点状态快照
created_at = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)
# 版本回滚操作
def rollback_version(workflow_id, version_id):
version = session.query(WorkflowVersion).filter_by(id=version_id).first()
load_config(version.config)
restore_snapshot(version.snapshot)
实现技术:
from langchain_plantuml import activity_diagram_callback
callback = activity_diagram_callback()
agent.run(query, callbacks=[callback])
callback.save_uml_content("agent_flow.puml")
# workflow_config.yaml
nodes:
- id: data_loader
type: CsvFile
params:
path: "sales_data.csv"
- id: analyzer
type: PythonAnalyzer
script: |
import pandas as pd
df = pd.read_csv(input)
return df.describe()
edges:
- source: data_loader/output
target: analyzer/input
triggers:
- cron: "0 9 * * *" # 每天9点自动执行from langgraph.graph import Graph
workflow = Graph.from_yaml("workflow_config.yaml")
workflow.build()
results = workflow.invoke({})由于文章篇幅有限,我这里还有一份大模型选型指南,粉丝自行领取《大型语言模型(LLM)推理框架的全面分析与选型指南(2025年版)》

// ReactFlow边配置
const edgeTypes = {
"conditional": ConditionalEdge, // 条件边
"dataflow": DataFlowEdge, // 数据流边
"fallback": FallbackEdge // 异常处理边
};
// 条件边实现
if (sourceNode.type === "DECISION") {
return <ConditionalEdge
condition={data.condition}
label={data.label}
/>;
}import { useDagreLayout } from "@reactflow/dagre-layout";
const { nodes, edges } = useDagreLayout({
nodes: rawNodes,
edges: rawEdges,
options: {
rankdir: "TB", // 布局方向(Top-Bottom)
align: "UL", // 对齐方式(Upper-Left)
ranksep: 100, // 层级间距
nodesep: 50 // 节点间距
}
});def workflow_to_tool(workflow):
tool_desc = f"""
{workflow.name}工具功能:
1. 输入:{workflow.input_params}
2. 处理步骤:
"""
for node in workflow.nodes:
tool_desc += f" - {node.type}: {node.description}\n"
return Tool(
name=workflow.name,
func=workflow.run,
description=tool_desc
)
# 注册到Agent
agent.tools.append(workflow_to_tool(sales_analysis_flow))
<template>
<div class="container">
<WorkflowCanvas :nodes="nodes" :edges="edges"/>
<ToolPalette @drag-start="handleDragStart"/>
<PropertyPanel :selected-node="selectedNode"/>
</div>
</template>
<script>
import { VueFlow, useVueFlow } from '@vue-flow/core'
export default {
components: { VueFlow },
setup() {
const { addNodes, onNodeDrag } = useVueFlow()
// 节点拖拽事件处理
onNodeDrag((event, node) => { /* 实时更新位置 */ })
}
}
</script>由于文章篇幅有限,我这里还有一份大模型选型指南,粉丝自行领取《大型语言模型(LLM)推理框架的全面分析与选型指南(2025年版)》
nodes:
- id: fetch_transaction
type: APILoader
endpoint: "/transactions"
- id: fraud_detect
type: LLMChain
prompt: "分析交易{data}是否存在欺诈模式"
- id: alert
type: Webhook
url: "https://alert.system"
edges:
- source: fetch_transaction/output
target: fraud_detect/input
- source: fraud_detect/output
target: alert/input
condition: "{{score}} > 0.9"
注:所有案例基于2025年最新技术栈验证(VueFlow 2.0+、LangChain 0.2+)
如果本次分享对你有所帮助,记得告诉身边有需要的朋友,"我们正在经历的不仅是技术迭代,而是认知革命。当人类智慧与机器智能形成共生关系,文明的火种将在新的维度延续。"在这场波澜壮阔的文明跃迁中,主动拥抱AI时代,就是掌握打开新纪元之门的密钥,让每个人都能在智能化的星辰大海中,找到属于自己的航向。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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