漫剧画布

文化娱乐 视频 案例ID:256405
小志
3 年经验· 松鼠AI
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案例介绍

项目定位: 一款面向企业/开发者的无代码/低代码 AI 工作流编排工具,用户可通过在无限画布上拖拽节点、连线,快速构建基于大语言模型(LLM)的复杂业务流或 AI Agent。

技术栈:

前端: React / Vue3 + TypeScript + React Flow / AntV X6(或你实际用的画布库)

后端: Python (FastAPI) / Node.js + WebSocket(用于实时通信)

AI与数据: LangChain / LlamaIndex、向量数据库(Milvus/Chroma)、MySQL、Redis

部署: Docker、Nginx

核心功能与实现亮点:

无限画布与节点自由编排: 支持双击快速生成节点、拖拽移动、缩放平移(底部工具栏集成88%缩放控制)。实现了节点之间的平滑连线与DAG(有向无环图)逻辑校验。

多模态与工具节点管理: 左侧内置“资产管理”模块,支持用户上传并管理文档、图片等素材;支持大模型节点(LLM)、提示词节点、插件/工具调用(API)节点的自由组合。

实时执行与历史追踪: 底部集成执行日志与历史记录(时钟图标),后端基于WebSocket实现节点执行状态的实时推送与流式输出渲染,支持单步调试与断点排错。

计费与额度系统: 右上角实现“积分(Token)消耗”统计模块,基于拦截器与Redis记录每次工作流的调用消耗,确保商业化的计费闭环。

全栈职责与产出:

前端: 深度定制了基于Canvas的画布底层交互,解决了大量节点渲染时的性能卡顿问题,实现了丝滑的拖拽与缩放体验。

后端: 独立设计了基于拓扑排序的节点执行引擎,封装了大模型API的统一调用接口,并处理了长耗时任务下的流式响应(SSE/WebSocket)。

漫剧画布

文化娱乐 · 视频 案例ID:256405
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作者: 小志 - 3年经验- 松鼠AI

案例介绍

项目定位: 一款面向企业/开发者的无代码/低代码 AI 工作流编排工具,用户可通过在无限画布上拖拽节点、连线,快速构建基于大语言模型(LLM)的复杂业务流或 AI Agent。

技术栈:

前端: React / Vue3 + TypeScript + React Flow / AntV X6(或你实际用的画布库)

后端: Python (FastAPI) / Node.js + WebSocket(用于实时通信)

AI与数据: LangChain / LlamaIndex、向量数据库(Milvus/Chroma)、MySQL、Redis

部署: Docker、Nginx

核心功能与实现亮点:

无限画布与节点自由编排: 支持双击快速生成节点、拖拽移动、缩放平移(底部工具栏集成88%缩放控制)。实现了节点之间的平滑连线与DAG(有向无环图)逻辑校验。

多模态与工具节点管理: 左侧内置“资产管理”模块,支持用户上传并管理文档、图片等素材;支持大模型节点(LLM)、提示词节点、插件/工具调用(API)节点的自由组合。

实时执行与历史追踪: 底部集成执行日志与历史记录(时钟图标),后端基于WebSocket实现节点执行状态的实时推送与流式输出渲染,支持单步调试与断点排错。

计费与额度系统: 右上角实现“积分(Token)消耗”统计模块,基于拦截器与Redis记录每次工作流的调用消耗,确保商业化的计费闭环。

全栈职责与产出:

前端: 深度定制了基于Canvas的画布底层交互,解决了大量节点渲染时的性能卡顿问题,实现了丝滑的拖拽与缩放体验。

后端: 独立设计了基于拓扑排序的节点执行引擎,封装了大模型API的统一调用接口,并处理了长耗时任务下的流式响应(SSE/WebSocket)。

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