Aflow
案例介绍
项目简介： 该平台为一套可视化的 AI Agent 编排与管理系统，支持用户通过拖拽式界面灵活配置多 Agent 工作流，实现大模型能力与外部工具的串联调度，降低 Agent 应用的开发与运维门槛。
职责描述：
参与平台后端核心模块的设计与开发，主要负责以下工作：
负责 Agent 工作流引擎的后端实现，基于有向无环图（DAG）模型解析用户编排的流程，支持串行、并行、条件分支等多种节点执行策略。
设计并开发 Agent 与外部工具（API、数据库、知识库等）的插件对接层，制定统一的工具调用协议，实现工具的热插拔与参数校验。
负责大模型接口的统一封装与调用管理，支持多模型切换与 Token 用量统计，通过异步调用与流式响应优化请求性能。
参与平台权限管理与多租户隔离方案的开发，基于 RBAC 模型实现不同角色对 Agent、工作流、工具资源的细粒度访问控制。
利用 Python 开发数据采集与预处理模块，通过爬虫抓取外部数据源，清洗后接入知识库，为 Agent 提供 RAG 检索增强支持。
技术栈： Java / Python / Spring Boot / MyBatis-Plus / MySQL / Redis / RabbitMQ / Docker
Aflow
案例介绍
AI Agent 编排平台
项目简介： 该平台为一套可视化的 AI Agent 编排与管理系统，支持用户通过拖拽式界面灵活配置多 Agent 工作流，实现大模型能力与外部工具的串联调度，降低 Agent 应用的开发与运维门槛。
职责描述：
参与平台后端核心模块的设计与开发，主要负责以下工作：
负责 Agent 工作流引擎的后端实现，基于有向无环图（DAG）模型解析用户编排的流程，支持串行、并行、条件分支等多种节点执行策略。
设计并开发 Agent 与外部工具（API、数据库、知识库等）的插件对接层，制定统一的工具调用协议，实现工具的热插拔与参数校验。
负责大模型接口的统一封装与调用管理，支持多模型切换与 Token 用量统计，通过异步调用与流式响应优化请求性能。
参与平台权限管理与多租户隔离方案的开发，基于 RBAC 模型实现不同角色对 Agent、工作流、工具资源的细粒度访问控制。
利用 Python 开发数据采集与预处理模块，通过爬虫抓取外部数据源，清洗后接入知识库，为 Agent 提供 RAG 检索增强支持。
技术栈： Java / Python / Spring Boot / MyBatis-Plus / MySQL / Redis / RabbitMQ / Docker
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