案例介绍
在 AI 工作流自动化项目 中，我主要负责了系统的 后端架构设计、工作流引擎的集成、以及 AI 任务调度与执行流程的管理。我的角色包括：
工作流引擎设计与优化：我负责集成和优化 Activiti 和 Camunda 等工作流引擎，设计了适用于 AI 任务的自动化工作流，包括任务分配、流程控制与并发执行等。确保不同的 AI 模型与数据处理任务能够按预定的流程顺利执行。
智能代理（Agent）集成：我设计并实现了与 智能代理（Agent） 交互的接口和模块，使得系统能够根据实时数据和历史模式自动选择最佳任务执行路径。通过与代理的协作，AI 系统能够根据用户行为、环境变化等信息灵活调整决策。
任务调度与异步处理：在后端，我使用 消息队列（Kafka/RabbitMQ） 处理任务的异步执行，确保系统能高效地处理海量请求。通过 Redis 缓存 和 分布式数据库，优化了数据存储和读取性能。
系统监控与故障恢复：我参与设计了系统的 监控与报警机制，实时监控工作流状态、AI 模型执行情况，并能够在出现异常时进行自动恢复，确保系统的稳定性和高可用性。
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