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2026/1/13 13:46:02 网站建设 项目流程

AI可视化编排平台的开发需遵循“需求锚定→架构设计→核心模块开发→集成测试→部署运维→迭代优化”的全流程,需兼顾前端可视化交互体验后端编排引擎的稳定性、高性能。以下是分阶段的详细开发步骤:

一、 需求分析与方案规划(前期准备)

这一阶段的核心是明确平台定位,避免功能冗余,确保开发方向与目标用户需求匹配。

  1. 目标用户与场景定位
    • 确定核心用户:是面向非技术人员(如业务分析师)的低代码平台,还是面向AI开发者的高效编排工具;
    • 明确核心场景:支持的AI任务类型(如LLM工作流、CV模型推理、数据处理Pipeline)、部署环境(云原生/本地/边缘端)、协作需求(单人编辑/团队共享)。
  2. 功能需求拆解
    核心功能模块具体需求点
    可视化编排画布拖拽式组件操作、节点连线、流程缩放/分层、实时语法校验
    组件库管理内置AI/数据/工具组件、自定义组件注册、组件版本控制
    流程执行引擎DAG调度、并行/串行执行、条件分支/循环、失败重试/断点续跑
    模型与工具集成模型服务化调用、外部API接入、函数调用(Function Call)协议适配
    监控与日志流程运行状态可视化、资源占用监控、日志查询/导出
    权限与协作角色权限管理(RBAC)、流程共享、版本回溯
  3. 非功能需求定义
    • 性能需求:支持的最大并行流程数、单流程最大节点数、模型推理响应延迟;
    • 兼容性需求:信创适配(鲲鹏/飞腾芯片、麒麟/统信系统)、多浏览器兼容;
    • 扩展性需求:支持自定义组件插件化接入、第三方引擎集成。
  4. 技术栈选型
    结合团队技术栈与平台需求,优先选择成熟生态工具,以下是Python+Go混合栈(兼顾AI生态与高性能调度)的选型示例:
    技术层面推荐选型选型理由
    前端可视化React + D3.js + Ant DesignD3.js擅长流程图渲染,Ant Design提供成熟组件库
    后端APIGo(Gin/echo)高并发性能优异,适合做调度引擎与服务网关
    编排引擎Go-Workflow/Kratos(流程调度)+ LangGraph(AI流程扩展)兼顾通用流程与AI任务的灵活性
    模型服务化TorchServe(Python)+ Go-MLServer支持多框架模型,提供标准化推理接口
    数据存储PostgreSQL(流程配置/元数据)+ Redis(状态缓存)关系型数据库适合结构化数据,Redis提升状态查询效率
    容器化部署Docker + K8s支持环境隔离与弹性伸缩,适配云原生场景

二、 架构设计(核心框架搭建)

基于需求分析,设计分层架

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