近年来，随着大模型（LLM）的爆发，

如雨后春笋般涌现。Dify、LangFlow、Flowise 等工具让用户通过拖拽节点，就能构建复杂的 AI 智能体（Agent）工作流：调用 LLM、检索知识库、执行代码、调用 API…… 但你是否好奇：

这些“画出来”的流程，到底是如何被真正执行的？

本文将带你穿透 UI 表面，深入 Dify 这类平台的

，从前端画布设计到后端执行引擎，完整还原其核心实现逻辑。

一、整体架构：前后端解耦，JSON 为桥

前端只负责“画”，后端只负责“跑”

[用户拖拽节点] 
    → [前端序列化为 workflow.json] 
    → [后端解析 JSON 构建 DAG] 
    → [按拓扑序调度执行]

这种解耦设计带来巨大灵活性：前端可换任何画布库，后端可用任何语言重写——只要双方遵守同一份 JSON 协议。

在 Dify 的画布上，你可以添加 LLM 节点、条件分支、知识库检索等模块，并通过连线定义数据流向。但这只是“设计时”行为。

{
  "nodes": [
    { "id": "llm_1", "type": "llm", "data": { "prompt": "总结：{{input}}" } }
  ],
  "edges": [
    { "source": "start", "target": "llm_1" }
  ]
}

三、后端：自研 DAG 引擎，专为 LLM 场景打造

收到前端提交的 JSON 后，Dify 的后端会启动一套

。它并非基于 Activiti、Airflow 等传统工作流框架，而是完全自研——原因如下：

四、为何不用传统工作流引擎？

为什么不直接用 Activiti 或 Airflow？

试图在 Activiti 中实现“边生成边返回 token”，就像让拖拉机跑 F1 赛道——不是不能改，而是代价远高于自研。

Dify 这类平台的成功，不在于炫酷的 UI，而在于

揭秘 Dify 这类 Agent 智能体平台的技术骨架

未来，随着 Agent 能力增强（如自主规划、多轮反思），工作流引擎将从“线性 DAG”走向“动态状态机”（如 LangGraph）。但核心思想不变：可视化是入口，执行引擎才是灵魂。

人工智能

低代码

架构设计

AI工作流平台通过可视化编排实现智能流程执行，前端采用React+xyflow构建拖拽画布，后端自研轻量级DAG引擎处理LLM任务。JSON协议连接前后端，支持拓扑排序、变量管理和节点分发，专为实时AI交互优化。相比传统工作流引擎，更注重低延迟、流式响应和动态上下文处理，让非技术用户也能轻松构建复杂AI应用。

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