智能体系统

BladeX大约 12 分钟aiagent

BladeX AI 智能体管理

智能体概述

BladeX AI 智能体工作流编排是一个企业级的可视化AI应用构建系统，通过拖拽式工作流设计器，将复杂的AI推理逻辑分解为可配置的节点单元，实现高度可控和可定制的智能体创建。平台基于Java Spring框架构建，提供了丰富的节点类型和强大的执行引擎。

核心特性

可视化编排：直观的工作流设计器，支持拖拽式节点连接
节点化架构：模块化设计，每个节点专注单一职责
企业级引擎：基于Spring Boot的执行引擎
丰富节点库：涵盖AI推理、数据处理、外部集成等14种节点类型
实时调试：支持工作流实时测试和逐步调试

1. 智能体工作原理

1.1 什么是智能体

智能体定义

智能体（AI Agent）是一种能够感知环境、做出决策并执行行动的自主AI系统。在BladeX AI平台中，智能体通过可视化工作流编排技术，将复杂的AI推理逻辑分解为可配置的节点单元，使企业能够快速构建定制化的AI应用。

智能体具备以下核心能力：

自主决策：基于预设规则和AI模型进行智能决策
环境感知：接收并处理来自用户、系统、外部API的各种输入
行动执行：通过各种节点执行具体的业务操作
学习适应：通过反馈机制不断优化决策质量

1.2 系统架构

BladeX AI工作流平台采用分层架构设计，确保系统的稳定性和可扩展性：

1.3 核心组件

组件名称	功能描述	技术实现
BladeFlowExecutor	工作流执行引擎	Spring Boot + 异步执行
NodeExecutorFactory	节点执行器工厂	依赖注入 + 策略模式
FlowContext	流程上下文管理	变量存储 + 状态跟踪
VariableTool	变量解析工具	模板引擎 + 表达式计算

2. 智能体节点体系

节点化设计理念

BladeX AI采用节点化架构，将复杂的AI能力拆分为独立的功能单元。每个节点专注于特定的任务，通过灵活组合可以构建出功能强大的智能体应用。系统提供14种核心节点类型，覆盖AI推理、数据处理、外部集成等各个方面。

2.1 流程控制节点

开始节点 (start)

节点说明

工作流的入口节点，负责接收用户输入和初始化流程上下文。每个工作流必须包含一个开始节点。

实现类：StartNodeExecutor

功能：工作流的入口节点，接收初始输入参数
配置：无需特殊配置，自动初始化流程上下文
输出：系统时间戳和流程启动标识

结束节点 (end)

节点说明

工作流的终止节点，负责收集和格式化最终输出结果。支持自定义输出格式。

实现类：EndNodeExecutor

功能：工作流的终止节点，收集最终结果
配置：可配置最终输出格式
输出：汇总的流程执行结果

条件分支节点 (switch)

节点说明

基于条件判断选择不同的执行路径，支持JavaScript代码执行和多条件匹配。

实现类：SwitchNodeExecutor

功能：基于条件判断选择不同的执行路径
核心逻辑：JavaScript代码执行 + 条件匹配

// 分支节点配置示例
{
  "code": "if (variables.confidence > 0.8) return 'high'; else return 'low';",
  "cases": [
    {"value": "high", "name": "高置信度"},
    {"value": "low", "name": "低置信度"}
  ]
}

2.2 AI推理节点

LLM对话节点 (llm)

节点功能

LLM节点是智能体的核心推理引擎，支持调用各种大语言模型进行对话、分析、生成等任务。支持多轮对话上下文管理和变量模板替换。

实现类：LLMNodeExecutor

支持模型：GPT系列、Claude系列、DeepSeek系列等
核心特性：
- 多轮对话支持
- 变量模板替换
- Token使用统计
- 流式/非流式响应

// LLM节点配置
BladeChatRequest chatRequest = BladeChatRequest.builder()
    .model(modelConfig.getModel())
    .messages(chatMessages)
    .temperature(NumberUtil.toDouble(modelConfig.getTemperature()))
    .maxTokens(NumberUtil.toInt(modelConfig.getMaxTokens(), 2000))
    .stream(false)
    .build();

RAG检索节点 (rag)

节点功能

RAG节点实现检索增强生成，结合企业知识库为AI模型提供专业领域知识支持，大幅提升回答的准确性和专业性。

实现类：RagNodeExecutor

核心特性：
- 多知识库联合检索
- 相似度阈值控制
- 检索结果排序
- 上下文长度优化

// RAG检索配置
RagSearchRequest request = RagSearchRequest.builder()
    .knowledgeIds(knowledgeBaseId)
    .text(queryText)
    .maxResults(config.getTopK())
    .minSimilarity(config.getSimilarity())
    .build();

问题分类节点 (question)

节点说明

智能问题分类节点使用AI技术进行意图识别和内容分类，是构建智能路由系统的关键组件。

实现类：QuestionNodeExecutor

应用场景：客服分流、内容分类、意图识别
输出：分类索引和置信度分数

信息提取节点 (extract)

节点说明

从非结构化文本中提取结构化信息，支持自定义提取字段和多语言处理，广泛应用于文档智能化处理。

实现类：ExtractNodeExecutor

核心特性：
- 自定义提取字段
- JSON格式输出
- 多语言支持
- 复杂实体识别

// 信息提取配置示例
{
  "extractFields": [
    {"name": "company", "description": "公司名称"},
    {"name": "amount", "description": "金额"},
    {"name": "date", "description": "日期"}
  ],
  "extractRequirements": "提取合同中的关键信息"
}

内容优化节点 (optimize)

节点功能

AI驱动的内容优化节点，可以对文本进行润色、改写、翻译等处理，提升内容质量和表达效果。

实现类：OptimizeNodeExecutor

应用场景：文档润色、翻译优化、内容生成

2.3 数据处理节点

数据库节点 (db)

节点说明

数据库节点提供对各种关系型数据库的访问能力，支持数据查询、更新等操作，是连接AI与企业数据的重要桥梁。

实现类：DbNodeExecutor

支持数据库：MySQL、PostgreSQL、SQL Server等
安全特性：SQL注入防护、权限控制

// 数据库操作示例
{
  "dbId": "primary_db",
  "sql": "SELECT * FROM users WHERE status = '${status}' LIMIT ${limit}"
}

变量更新节点 (updateVar)

节点功能

用于更新和管理工作流中的变量状态，支持复杂的数据转换和计算操作。

实现类：UpdateVarNodeExecutor

应用场景：状态管理、计数器、临时存储

代码执行节点 (code)

节点说明

支持JavaScript代码执行的节点，提供灵活的数据处理和逻辑计算能力，采用沙箱环境确保安全性。

实现类：CodeNodeExecutor

安全机制：沙箱环境、执行超时控制
应用场景：数据转换、复杂计算、逻辑判断

// 代码节点示例
function processData(variables) {
    const score = variables.score || 0;
    const level = score > 80 ? 'excellent' : 
                  score > 60 ? 'good' : 'poor';
    return {
        level: level,
        processed: true,
        timestamp: new Date().getTime()
    };
}

文本处理节点 (text)

节点功能

专门用于文本格式化、模板渲染和字符串处理的节点，支持多种文本操作功能。

实现类：TextNodeExecutor

支持操作：字符串拼接、格式化、编码转换

2.4 外部集成节点

HTTP请求节点 (http)

节点说明

HTTP节点提供与外部系统集成的能力，支持调用REST API、Webhook等，是构建开放式智能体的重要组件。

实现类：HttpNodeExecutor

支持方法：GET、POST、PUT、DELETE
核心特性：
- 请求头自定义
- 参数模板化
- 超时重试机制
- 响应状态处理

// HTTP节点配置
{
  "method": "POST",
  "url": "https://api.example.com/v1/analyze",
  "headers": [
    {"name": "Authorization", "value": "Bearer ${api_token}"},
    {"name": "Content-Type", "value": "application/json"}
  ],
  "jsonBody": "{\"text\": \"${user_input}\", \"language\": \"zh-CN\"}"
}

MCP工具节点 (mcp)

节点功能

MCP（Model Context Protocol）工具节点集成了多种AI工具，如文件操作、计算器、网络搜索等，扩展了智能体的能力边界。

实现类：McpNodeExecutor

支持工具：文件操作、计算器、网络搜索等
核心特性：
- 多工具组合调用
- 流式/非流式响应
- 安全沙箱执行
- 自定义工具扩展

// MCP工具调用配置
McpCallRequest mcpRequest = McpCallRequest.builder()
    .prompt(resolvedPrompt)
    .mcpNames(config.getMcpNames())
    .modelName(config.getModelName())
    .stream(config.getStream())
    .build();

通知节点 (notice)

节点说明

通知节点提供多渠道消息推送能力，支持邮件、短信、Webhook等方式，用于状态提醒和结果推送。

实现类：NoticeNodeExecutor

支持渠道：邮件、短信、Webhook、即时消息
应用场景：状态提醒、异常告警、结果推送

3. 智能体应用场景

3.1 智能客服助手

应用说明

构建多轮对话的智能客服系统，支持意图识别、知识库检索、情感分析、人工转接等完整客服流程。

应用效果：

自动回答常见问题，减少人工客服压力
提供24小时不间断服务
智能路由，提升问题解决效率

3.2 文档智能处理

应用场景

自动化文档分析、信息提取、内容生成等文档处理工作流，适用于合同审查、报告生成、数据整理等场景。

应用价值：

自动化处理大量文档，提升工作效率
结构化提取关键信息，便于后续分析
减少人工错误，提高数据质量

3.3 业务流程自动化

应用说明

结合多种数据源和外部系统，构建复杂的业务流程自动化解决方案，如审批流程、订单处理、库存管理等。

3.4 内容创作辅助

应用场景

利用AI节点进行内容生成、优化、翻译等创作辅助工作，支持文章写作、营销文案、多语言翻译等场景。

工作流示例：

素材收集：RAG节点检索相关资料
内容生成：LLM节点生成初稿
内容优化：优化节点改进文本质量
多语言翻译：翻译节点生成多语言版本
质量审核：分类节点进行内容审核

4. 开发与扩展

4.1 自定义节点开发

扩展能力

BladeX AI平台支持自定义节点开发，开发者可以根据特定业务需求创建专属的功能节点，无缝集成到工作流中。

@Component
public class CustomNodeExecutor extends AbstractNodeExecutor {
    
    @Override
    protected Kv doExecute(FlowNode node, FlowContext context) {
        // 1. 获取节点配置
        CustomNode config = node.getCustomParams();
        
        // 2. 获取输入变量
        Kv variables = getInputVariables(node, context);
        
        // 3. 执行自定义逻辑
        Object result = executeCustomLogic(config, variables);
        
        // 4. 返回执行结果
        return Kv.create()
            .set(NodeConstant.RESULT, result)
            .set(NodeConstant.TIMESTAMP, System.currentTimeMillis());
    }
}