智能体介绍
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BladeX AI 智能体编排模块介绍
模块概述
BladeX AI智能体编排模块是一个高度可扩展的工作流引擎，通过可视化的节点编排实现复杂的AI业务流程。支持15种节点类型，采用DSL驱动的执行模式，为企业级AI应用提供强大的流程自动化能力。
核心特性
- 可视化编排：通过拖拽节点构建复杂的AI工作流
- 多节点支持：内置15种节点类型，覆盖AI应用的各种场景
- DSL驱动：基于JSON DSL的流程定义，支持动态解析执行
- 上下文管理：完善的执行上下文，支持节点间数据传递
- 异常处理：统一的异常处理机制，确保流程执行的稳定性
- 扩展能力：开放的节点执行器架构，支持自定义节点开发
一、架构设计概览
1.1 整体架构图
1.2 核心组件说明
组件职责分工
智能体编排模块采用分层架构，各组件职责明确，协同工作构建完整的工作流执行引擎。
| 组件名称 | 主要职责 | 关键功能 |
|---|---|---|
| BladeFlowExecutor | 工作流执行器 | DSL解析、节点调度、流程控制 |
| NodeExecutorFactory | 节点执行器工厂 | 节点类型管理、执行器创建 |
| AbstractNodeExecutor | 节点执行器基类 | 通用执行逻辑、参数验证 |
| FlowContext | 执行上下文 | 变量管理、状态跟踪、数据传递 |
| FlowDsl | 流程定义模型 | 节点配置、连接关系、参数定义 |
| FlowNode | 节点模型 | 节点配置、输入输出、执行状态 |
| FlowConnection | 连接模型 | 节点连接、分支路由、端口映射 |
二、节点体系架构
2.1 节点分类体系
节点分类
智能体模块支持15种节点类型，覆盖AI应用的各种业务场景。
| 节点类型 | 节点名称 | 主要功能 | 应用场景 |
|---|---|---|---|
| 流程控制 | 开始节点 | 流程入口，参数初始化 | 工作流启动 |
| 流程控制 | 结束节点 | 流程出口，结果输出 | 工作流结束 |
| 流程控制 | 分支节点 | 条件判断，流程分支 | 条件路由 |
| AI能力 | LLM节点 | 大模型对话 | 智能问答、内容生成 |
| AI能力 | RAG节点 | 检索增强生成 | 知识问答、文档检索 |
| AI能力 | 问题分类节点 | 智能分类 | 意图识别、内容分类 |
| AI能力 | 信息提取节点 | 结构化提取 | 实体识别、信息抽取 |
| AI能力 | 内容优化节点 | 内容优化 | 文本润色、格式调整 |
| 数据处理 | 数据库节点 | 数据库操作 | 数据查询、存储 |
| 数据处理 | HTTP节点 | API调用 | 外部服务集成 |
| 数据处理 | 代码节点 | JavaScript执行 | 数据处理、逻辑计算 |
| 数据处理 | 文本节点 | 文本拼接 | 模板渲染、内容组装 |
| 数据处理 | 变量更新节点 | 变量操作 | 数据更新、状态管理 |
| 工具集成 | MCP节点 | 工具调用 | 外部工具集成 |
| 通知推送 | 通知节点 | 消息推送 | 结果通知、状态提醒 |
2.2 节点执行器架构
三、执行流程设计
3.1 工作流执行时序
3.2 节点连接机制
连接策略
工作流通过FlowConnection定义节点间的连接关系，支持顺序执行、条件分支、并行处理等多种流程模式。
连接类型：
- 顺序连接：节点按顺序依次执行
- 条件分支：根据条件选择执行路径
- 并行分支：同时执行多个分支路径
- 汇聚连接：多个分支汇聚到同一节点
3.3 上下文管理机制
上下文设计
FlowContext是工作流执行的核心，负责管理节点间的数据传递、状态跟踪和变量存储。
核心功能：
- 变量管理：存储节点执行结果，支持跨节点数据传递
- 参数传递：管理工作流输入参数和全局变量
- 状态跟踪：记录节点执行状态和分支选择
- Token统计：统计AI节点的Token使用量
四、DSL设计规范
4.1 DSL结构定义
DSL组成
工作流DSL采用JSON格式，包含节点定义、连接关系和执行参数三个核心部分。
{
"nodes": [
{
"id": "start_1",
"type": "start",
"name": "开始",
"inputParams": [],
"outputParams": [],
"globalParams": []
},
{
"id": "llm_1",
"type": "llm",
"name": "AI对话",
"llmParams": {
"modelConfig": {
"model": "gpt-3.5-turbo",
"temperature": 0.7,
"maxTokens": 2000
},
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "{{start_1.input}}"
}
]
}
}
],
"connections": [
{
"sourceId": "start_1",
"targetId": "llm_1",
"portIndex": 0
}
]
}4.2 变量引用机制
变量语法
DSL支持变量引用语法，通过{{nodeId.variableName}}的格式引用其他节点的输出变量。
变量类型：
- 节点变量：
{{nodeId.variableName}}- 引用特定节点的输出 - 全局变量：
{{global.variableName}}- 引用全局参数 - 输入参数：
{{input.paramName}}- 引用工作流输入参数
五、异常处理体系
5.1 异常分类
异常类型
智能体模块定义了完善的异常处理体系，确保工作流执行的稳定性和可靠性。
| 异常类型 | 异常代码 | 触发场景 | 处理策略 |
|---|---|---|---|
| 参数异常 | INVALID_PARAM | 节点参数验证失败 | 立即终止，返回错误信息 |
| 流程异常 | INVALID_FLOW | DSL结构错误 | 立即终止，返回结构错误 |
| 节点异常 | NODE_ERROR | 节点执行失败 | 记录错误，继续或终止 |
| 执行异常 | EXECUTE_ERROR | 工作流执行异常 | 回滚状态，返回错误 |
5.2 错误恢复机制
容错设计
工作流执行器具备一定的容错能力，支持节点级别的错误处理和状态恢复。
容错策略：
- 节点重试：支持节点执行失败后的自动重试
- 分支容错：分支节点执行失败时的备选路径
- 状态回滚：执行异常时的上下文状态恢复
- 优雅降级：关键节点失败时的降级处理
六、扩展能力
6.1 自定义节点开发
扩展机制
智能体模块提供开放的节点执行器架构，支持开发者自定义节点类型，扩展工作流能力。
扩展步骤：
- 继承基类：继承
AbstractNodeExecutor抽象类 - 实现逻辑：实现
doExecute方法定义节点行为 - 注册节点：在
NodeExecutorFactory中注册新节点类型 - 配置参数：定义节点的输入输出参数模型
6.2 集成能力
集成支持
智能体模块具备强大的集成能力，支持与各种外部系统和服务的无缝对接。
集成类型：
- AI服务集成：支持多种大模型和AI服务
- 数据库集成：支持关系型和非关系型数据库
- API集成：支持RESTful API和GraphQL接口
- 工具集成：支持MCP协议的工具调用
- 消息集成：支持多种消息推送和通知服务
七、性能特性
7.1 执行性能
性能优化
智能体模块在设计时充分考虑了性能因素，采用多种优化策略确保高效执行。
优化策略：
- 并行执行：支持无依赖节点的并行执行
- 懒加载：按需加载节点执行器和资源
- 内存管理：优化上下文变量的内存使用
- 连接复用：复用HTTP连接和数据库连接
7.2 监控能力
监控指标
提供完善的执行监控能力，支持工作流执行状态的实时跟踪和性能分析。
监控维度：
- 执行时长：工作流和节点的执行耗时统计
- Token使用：AI节点的Token消耗统计
- 成功率：工作流和节点的执行成功率
- 错误分析：异常类型和频率统计
通过以上架构设计，BladeX AI智能体编排模块为企业级AI应用提供了强大、灵活、可扩展的工作流编排能力，支持复杂业务场景的自动化处理。