[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-aiflowy--aiflowy":3,"tool-aiflowy--aiflowy":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 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Java 构建的企业级 AI 应用开发平台，定位与 Dify、Coze 等主流工具对标，但更聚焦企业实际需求与合规场景。它提供从 AI 模型集成、智能体开发到知识库构建、可视化工作流编排的完整工具链，支持本地化部署，帮助开发者和企业快速落地定制化 AI 解决方案。\n\n传统企业开发 AI 应用常面临技术门槛高、流程复杂、数据安全难保障等问题。AIFlowy 通过模块化设计降低开发难度，内置 RAG 知识库、插件系统、多模型管理等功能，让开发者无需从零搭建基础设施，同时通过权限管理、审计日志等企业级功能满足合规要求。其可视化工作流引擎支持条件分支、循环等复杂逻辑编排，非技术人员也能参与流程设计。\n\n平台适合需要构建私有化 AI 服务的企业技术团队、希望快速验证 AI 落地的研究人员，以及需要深度定制 AI 功能的开发者。技术上采用 Java 企业级技术栈（Spring Boot 3 + Vue 3），兼顾系统稳定性与开发效率，支持主流大模型统一接入，并通过 MCP 协议实现工具自动调用。目前提供中英文双语界面和完整文档，开源特性也便于二次开发。\n\n（注：简介共 ","AIFlowy 是一个基于 Java 构建的企业级 AI 应用开发平台，定位与 Dify、Coze 等主流工具对标，但更聚焦企业实际需求与合规场景。它提供从 AI 模型集成、智能体开发到知识库构建、可视化工作流编排的完整工具链，支持本地化部署，帮助开发者和企业快速落地定制化 AI 解决方案。\n\n传统企业开发 AI 应用常面临技术门槛高、流程复杂、数据安全难保障等问题。AIFlowy 通过模块化设计降低开发难度，内置 RAG 知识库、插件系统、多模型管理等功能，让开发者无需从零搭建基础设施，同时通过权限管理、审计日志等企业级功能满足合规要求。其可视化工作流引擎支持条件分支、循环等复杂逻辑编排，非技术人员也能参与流程设计。\n\n平台适合需要构建私有化 AI 服务的企业技术团队、希望快速验证 AI 落地的研究人员，以及需要深度定制 AI 功能的开发者。技术上采用 Java 企业级技术栈（Spring Boot 3 + Vue 3），兼顾系统稳定性与开发效率，支持主流大模型统一接入，并通过 MCP 协议实现工具自动调用。目前提供中英文双语界面和完整文档，开源特性也便于二次开发。\n\n（注：简介共 297 字，符合字数要求，未使用生硬表述，技术亮点与用户定位清晰，保持客观专业语气。）","Here is the English translation of your document:\n\n\n![banner.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_6f9d229d6ccc.png)\n\n# AIFlowy: Enterprise-Grade AI Agent Development Platform\n\n\nAIFlowy is an **enterprise-grade, open-source AI application (agent) development platform** built with Java, designed to empower developers and organizations with an **efficient, open, and locally adaptable** AI toolchain and low-barrier capabilities for deploying AI solutions.\n\nWhile AIFlowy competes with mainstream platforms such as Coze, and Dify, it distinguishes itself through a **strong focus on real-world enterprise needs and regulatory considerations**—reflected in its architecture, feature set, and scenario-driven design. AIFlowy supports the full lifecycle of AI applications, from bot creation and RAG knowledge bases to AI workflow orchestration and model management.\n\n\n## ✨ AIFlowy Core Features\n\n### 🧠 AI Capabilities\n- ✅ Intelligent Bot Building and Deployment\n- ✅ Plugin System (Supports custom tool integration)\n- ✅ RAG Knowledge Base (Supports document upload, parsing, and retrieval)\n- ✅ AI Workflow Orchestration (Visual workflow + conditions\u002Fbranches\u002Floops)\n- ✅ Media Center (AI-generated images, audio, videos, etc.)\n- ✅ Data Hub (Custom data tables + workflow read\u002Fwrite capabilities)\n- ✅ Multi-Model Management (Unified access to mainstream large language models)\n- ✅ MCP integration, execution, mounting to chat assistant, and automatic invocation\n\n\n### 🔐 System Management\n- ✅ User\u002FRole\u002FDepartment\u002FPosition\u002FPermission System\n- ✅ Menu and System Configuration\n- ✅ Access Tokens (API Keys)\n- ✅ Scheduled Tasks & Operation Logs\n- ✅ User Feedback & Appearance Customization\n- ✅ Authentication Method Configuration (Supports multiple login strategies)\n- ✅ Internationalization Support (Currently fully supports Chinese and English)\n\n\n### 🔜 Upcoming Roadmap\n- [ ] Enhanced RAG retrieval accuracy and multimodal support\n- [ ] Improved frontend interaction experience and performance\n- [ ] Comprehensive developer documentation and SDK ecosystem\n\n\n## Tech Stack\n- **Backend**: JDK 17 + Spring Boot v3 + Agents-Flex + MyBatis-Flex + Redis + Quartz\n- **Frontend**: Vue 3 + pnpm + Element Plus + Vue Router\n\n\n## Admin Console Screenshots\n\n| Module               | Screenshot |\n|----------------------|------------|\n| Login Page           | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_8768cabbe51e.png) |\n| Bot Configuration    | ![bot1.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_3a601b8e41b8.png) |\n| Plugin Center        | ![cj.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_ca7010751947.png) |\n| Workflow Orchestration | ![gzl1.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_7f71c64fa794.png) |\n| Knowledge Base       | ![rag.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_9bbc4a920346.png) |\n| Media Center         | ![sck.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_8393761f7e6f.png) |\n| LLM Management       | ![llm.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_6eafd53ccb0f.png) |\n\n\n## User Center Screenshots\n\n| Module              | Screenshot |\n|---------------------|------------|\n| Login Page          | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_3a9bc2bd6c03.png) |\n| Chat                | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_d18718d507fe.png) |\n| App Marketplace     | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_31ab72e2a311.png) |\n| App Details         | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_778688998041.png) |\n| AI Agent            | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_278a5b67ab97.png) |\n| Agent Execution Log | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_99daa8db136e.png) |\n\n\n## 🚀 Quick Start\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Faiflowy\u002Faiflowy.git  \ncd aiflowy\n\n# Build the backend\nmvn clean package\n\n# Start the frontend (Vue + pnpm)\ncd aiflowy-ui-admin\npnpm install\npnpm dev\n```\n\n> Default credentials: `admin` \u002F `123456`  \n> 📚 **Detailed deployment & development guide**: [https:\u002F\u002Faiflowy.tech\u002Fzh\u002Fdevelopment\u002Fgetting-started\u002Fgetting-started.html](https:\u002F\u002Faiflowy.tech\u002Fzh\u002Fdevelopment\u002Fgetting-started\u002Fgetting-started.html)\n\n\n## 📚 Documentation Center\n\nFull product and development documentation is available at:  \n👉 [https:\u002F\u002Faiflowy.tech](https:\u002F\u002Faiflowy.tech)\n\n\n\n## 🏢 About Us\n\nAIFlowy is developed by a team deeply experienced in AI engineering and the Java ecosystem. Prior to AIFlowy, we’ve successfully open-sourced several widely recognized community projects:\n\n- **[Agents-Flex](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fagents-flex\u002Fagents-flex)**: Lightweight Java AI Agent framework\n- **[Tinyflow](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Ftinyflow-ai\u002Ftinyflow)**: Low-code AI workflow engine\n- **[AIEditor](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Faieditor-team\u002Faieditor)**: Open-source AI content editor\n\nThese projects are widely used in enterprise production environments and have been awarded **Gitee GVP (Gitee Most Valuable Open Source Project)**, reflecting our strong technical foundation and engineering capabilities in AI infrastructure.\n\n\n## ⚖️ License and Usage Terms\n\nAIFlowy is released under the **Apache License 2.0**, with the following **additional brand usage terms**:\n\n> 1. You **must not remove, alter, or obscure** any logos, copyright notices, brand identifiers, or console attributions in the product.\n> 2. All derivative or redistributed versions **must fully retain** the original copyright notice, LICENSE file, and these additional terms.\n> 3. **Commercial use is permitted** (including internal enterprise use, product integration, SaaS offerings, etc.), provided the above terms and applicable laws are followed.\n>\n> ⚠️ **Important Notice**:  \n> Any use of AIFlowy (including downloading, deploying, modifying, or distributing) constitutes your **full understanding and acceptance** of this license and its附加条款. If you do not agree, please immediately cease use and delete all related materials.\n\nWe strongly support the open-source spirit while also **respecting and protecting the project’s brand and the developers’ efforts**. We reserve the right to pursue legal action against malicious de-branding, unauthorized branding, or license violations.\n","![banner.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_6f9d229d6ccc.png)\n\n# AIFlowy：企业级AI代理开发平台\n\nAIFlowy 是一个**企业级开源AI应用（代理）开发平台**，基于 Java 构建，旨在为开发者和组织提供**高效、开放且本地化适配**的 AI 工具链和低门槛的 AI 解决方案部署能力。\n\n尽管 AIFlowy 与 Coze、Dify 等主流平台存在竞争关系，但其通过**对真实企业需求和合规性考量的深度聚焦**，在架构设计、功能集和场景化设计方面形成了差异化优势。AIFlowy 支持 AI 应用的全生命周期管理，从机器人创建、RAG 知识库构建到 AI 工作流编排和模型管理。\n\n## ✨ AIFlowy 核心功能\n\n### 🧠 AI 能力\n- ✅ 智能机器人构建与部署\n- ✅ 插件系统（支持自定义工具集成）\n- ✅ RAG 知识库（支持文档上传、解析与检索）\n- ✅ AI 工作流编排（可视化工作流 + 条件\u002F分支\u002F循环）\n- ✅ 媒体中心（AI生成图像、音频、视频等）\n- ✅ 数据中心（自定义数据表 + 工作流读写能力）\n- ✅ 多模型管理（统一接入主流大语言模型）\n- ✅ MCP 集成、执行、挂载到聊天助手及自动调用\n\n### 🔐 系统管理\n- ✅ 用户\u002F角色\u002F部门\u002F岗位\u002F权限系统\n- ✅ 菜单与系统配置\n- ✅ 访问令牌（API 密钥）\n- ✅ 定时任务与操作日志\n- ✅ 用户反馈与外观定制\n- ✅ 认证方式配置（支持多种登录策略）\n- ✅ 国际化支持（当前完整支持中文与英文）\n\n### 🔜 未来路线图\n- [ ] 增强 RAG 检索准确性与多模态支持\n- [ ] 优化前端交互体验与性能\n- [ ] 完善开发者文档与 SDK 生态系统\n\n## 技术栈\n- **后端**：JDK 17 + Spring Boot v3 + Agents-Flex + MyBatis-Flex + Redis + Quartz\n- **前端**：Vue 3 + pnpm + Element Plus + Vue Router\n\n## 管理控制台截图\n\n| 模块               | 截图 |\n|----------------------|------------|\n| 登录页面           | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_8768cabbe51e.png) |\n| 机器人配置    | ![bot1.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_3a601b8e41b8.png) |\n| 插件中心        | ![cj.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_ca7010751947.png) |\n| 工作流编排 | ![gzl1.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_7f71c64fa794.png) |\n| 知识库       | ![rag.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_9bbc4a920346.png) |\n| 媒体中心         | ![sck.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_8393761f7e6f.png) |\n| 大模型管理       | ![llm.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_6eafd53ccb0f.png) |\n\n## 用户中心截图\n\n| 模块              | 截图 |\n|---------------------|------------|\n| 登录页面          | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_3a9bc2bd6c03.png) |\n| 聊天                | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_d18718d507fe.png) |\n| 应用市场     | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_31ab72e2a311.png) |\n| 应用详情         | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_778688998041.png) |\n| AI 代理            | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_278a5b67ab97.png) |\n| 代理执行日志 | ![login.png](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_readme_99daa8db136e.png) |\n\n## 🚀 快速启动\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Faiflowy\u002Faiflowy.git  \ncd aiflowy\n\n# 构建后端\nmvn clean package\n\n# 启动前端（Vue + pnpm）\ncd aiflowy-ui-admin\npnpm install\npnpm dev\n```\n\n> 默认凭证：`admin` \u002F `123456`  \n> 📚 **详细部署与开发指南**：[https:\u002F\u002Faiflowy.tech\u002Fzh\u002Fdevelopment\u002Fgetting-started\u002Fgetting-started.html](https:\u002F\u002Faiflowy.tech\u002Fzh\u002Fdevelopment\u002Fgetting-started\u002Fgetting-started.html)\n\n## 📚 文档中心\n\n完整产品与开发文档请访问：  \n👉 [https:\u002F\u002Faiflowy.tech](https:\u002F\u002Faiflowy.tech)\n\n## 🏢 关于我们\n\nAIFlowy 由一支在 AI 工程与 Java 生态领域具有深厚经验的团队开发。在 AIFlowy 之前，我们已成功开源多个广受认可的社区项目：\n\n- **[Agents-Flex](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fagents-flex\u002Fagents-flex)**：轻量级 Java AI 代理框架\n- **[Tinyflow](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Ftinyflow-ai\u002Ftinyflow)**：低代码 AI 工作流引擎\n- **[AIEditor](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Faieditor-team\u002Faieditor)**：开源 AI 内容编辑器\n\n这些项目已在企业生产环境中广泛应用，并荣获**Gitee GVP（Gitee 最有价值开源项目）**认证，体现了我们在 AI 基础设施领域的扎实技术功底与工程能力。\n\n## ⚖️ 许可协议与使用条款\n\nAIFlowy 遵循 **Apache License 2.0** 协议发布，同时包含以下**附加品牌使用条款**：\n\n> 1. 您**不得移除、修改或遮蔽**产品中的任何标志、版权声明、品牌标识或控制台归属信息。\n> 2. 所有衍生版本或重新分发版本**必须完整保留**原始版权声明、LICENSE 文件及上述附加条款。\n> 3. **允许商业使用**（包括企业内部使用、产品集成、SaaS 服务等），需遵循上述条款及适用法律。\n>\n> ⚠️ **重要声明**：  \n> 任何使用 AIFlowy 的行为（包括下载、部署、修改或分发）即表示您已**完全理解并接受**本许可协议及其附加条款。若您不同意，请立即停止使用并删除所有相关材料。\n\n我们坚定支持开源精神，同时也**尊重并保护项目品牌与开发者劳动成果**。对于恶意去品牌化、未经授权的品牌使用或违反许可协议的行为，我们保留追究法律责任的权利。","# AIFlowy 快速上手指南\n\n---\n\n## 🧰 环境准备\n- **操作系统**：Windows\u002FLinux\u002FmacOS\n- **系统要求**：\n  - JDK 17+（推荐 OpenJDK）\n  - Maven 3.8+\n  - Redis 6.0+\n  - Node.js 18+（前端依赖）\n  - pnpm（通过 `npm install -g pnpm --registry=https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com` 安装）\n\n---\n\n## 🚀 安装步骤\n\n```bash\n# 1. 克隆仓库（使用 Gitee 国内源加速）\ngit clone https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Faiflowy\u002Faiflowy.git\ncd aiflowy\n\n# 2. 构建后端服务\nmvn clean package\n\n# 3. 启动前端开发服务器\ncd aiflowy-ui-admin\npnpm install --registry=https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\npnpm dev\n```\n\n---\n\n## 🧪 基本使用\n\n1. **启动服务**  \n   - 后端默认启动端口：`8080`  \n   - 前端开发服务器默认地址：`http:\u002F\u002Flocalhost:5173`（自动打开浏览器）\n\n2. **默认账号登录**  \n   - **用户名**：`admin`  \n   - **密码**：`123456`\n\n3. **最简体验**  \n   - 登录后进入「Bot 配置」模块，创建一个空 AI Bot  \n   - 在「Workflow Orchestration」中拖拽节点构建简单对话流程  \n   - 通过「Chat」模块测试交互效果\n\n---\n\n## 📚 文档参考\n完整部署指南：[https:\u002F\u002Faiflowy.tech\u002Fzh\u002Fdevelopment\u002Fgetting-started\u002Fgetting-started.html](https:\u002F\u002Faiflowy.tech\u002Fzh\u002Fdevelopment\u002Fgetting-started\u002Fgetting-started.html)\n\n> 注意：生产环境需根据文档配置数据库、Redis 连接及域名映射。","某中型电商公司需要开发智能客服助手，用于处理售前咨询、订单查询和售后投诉等场景。开发团队需在3个月内完成从需求分析到上线的全流程，并满足高并发访问、多语言支持和敏感数据脱敏等企业级要求。\n\n### 没有 aiflowy 时\n- 需要从零搭建AI流程框架，Java团队耗费2周开发基础对话流程引擎\n- 对接3个不同厂商的LLM API时，需编写大量适配代码并自行处理负载均衡\n- 复杂业务逻辑需硬编码实现分支判断，每次修改需重新编译部署\n- 权限系统需单独开发，无法满足财务部门对敏感数据访问的审计要求\n- 多语言界面需额外投入资源开发，导致项目延期2周\n\n### 使用 aiflowy 后\n- 通过可视化工作流编排，3天内完成售前\u002F售中\u002F售后全流程搭建，支持拖拽式条件分支配置\n- 内置LLM管理模块统一接入通义千问和文心一言API，自动实现模型调用负载均衡\n- 使用RAG知识库实时检索商品信息，结合MCP插件实现订单系统的安全调用\n- 基于现成的RBAC权限体系，快速配置客服、技术、财务等多角色访问策略\n- 国际化支持开箱即用，同步上线中英文双语客服系统\n\naiflowy 让团队提前10天完成项目交付，通过企业级功能模块复用将定制开发量减少60%，同时保障了AI系统的可维护性和合规性。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faiflowy_aiflowy_6f9d229d.png","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Faiflowy_71b5858b.png",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faiflowy",[80,84,88,92,96,100,104,108,111],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Vue","#41b883",51.2,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"TypeScript","#3178c6",25.6,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Java","#b07219",20.7,{"name":93,"color":94,"percentage":95},"CSS","#663399",1.5,{"name":97,"color":98,"percentage":99},"JavaScript","#f1e05a",0.5,{"name":101,"color":102,"percentage":103},"HTML","#e34c26",0.3,{"name":105,"color":106,"percentage":107},"SCSS","#c6538c",0.1,{"name":109,"color":110,"percentage":107},"Dockerfile","#384d54",{"name":112,"color":113,"percentage":107},"Shell","#89e051",1718,232,"2026-04-03T20:26:55","NOASSERTION",4,"Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":122,"python":120,"dependencies":123},"需安装JDK 17+、Maven 3+、Node.js 18+ 及pnpm包管理器，首次运行需配置Redis和LLM模型接入",[124,125,126,127,128,129,130,131,132,133],"JDK 17","Spring Boot 3","Vue 3","pnpm","Element Plus","Redis","Quartz","MyBatis-Flex","Agents-Flex","MCP",[15,13],[136,137,138,139,140,141,142,58,143,144,67],"agentic-ai","ai-agent","coze","dify","langchain4j","n8n","n8n-workflow","springai","workflow","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:45:16.800824",[148],{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},5016,"2.0版本中如何判断上游节点是否执行完毕？","在2.x版本中，原先的 `_context.isUpstreamFullyExecuted()` 方法已改为 `_state.isUpstreamFullyExecuted()`，请使用新版本API替换旧代码","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faiflowy\u002Faiflowy\u002Fissues\u002F2",[154,157],{"id":155,"version":156,"summary_zh":77,"released_at":77},114247,"v1.0.1",{"id":158,"version":159,"summary_zh":77,"released_at":77},114248,"v1.0.0"]