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这里添加工作流的原因是因为我希望能够支持上传多种格式的需求以及输出思维导图的用例，如果不调工作流在这里直接去添加相关的插件，会经常有问题，所以建议先去搭建一个工作流(主要处理用例设计的逻辑)，然后在这个智能体进行引用。在两段测试实习中，我学习到了开发测试提效工具的重要性，提效工具可以提高我们的工作效率，把工作重心放在重要的方向，是晋升中高级测试工程师的必经之路。5、进行预览和调试，如果有问题，就重
springboot+vue+activiti集成了activiti在线编辑器，流行的前后端分离部署开发模式，快速开发平台，可插拔工作流服务。工作流表单可平滑的接入自定义表单，接入后进行业务审批流转。本项目集成了工作流所有的功能，并做了一个测试的表单进行审批演示。工作流部分功能含：流程图在线绘制，在线发布，工作流权限设置，审批节点设置（角色，直接指定人，部门等），业务表单关联，提交，撤回，与签或签
摘要：随着AI智能体的普及，企业和教育机构面临商业化落地难题。井云智能体封装系统提供轻量化解决方案，通过三步流程（接入定制、会员管控、数据分析）实现智能体从工具到产品的转化。典型案例显示，该系统可帮助企业控制算力成本（降本40%）、提升付费转化（达15%），并助力教育机构通过分级收费实现用户增长（提升40%）与成本优化。该方案填补了技术实现与商业闭环间的鸿沟，为AI应用商业化提供低门槛路径。
摘要：大模型应用开发平台主要分为四类：1）框架类（如LangChain），适合开发者灵活搭建工作流，免费开源但需支付模型调用费；2）可视化平台（如Dify），提供低代码开发环境，适合快速上线内部应用；3）智能体平台（如Coze），专注Bot构建和分发；4）大厂生态平台（如Azure AI），提供全栈云服务但成本较高。选择时需权衡灵活性、开发门槛和成本，中小团队可从开源方案起步。
GitHub Copilot引领编程范式革命，通过深度学习实现从被动工具到主动协作者的转变。它重构开发流程：降低62%认知负荷，提升代码质量（缺陷密度从2.1降至0.7/千行），并能直接实现复杂算法如FFT和偏微分方程求解。开发者需进化三大元技能：精确需求描述、AI输出验证和人机协作调试。实践数据显示，AI辅助使开发效率提升41%，代码审查时间减少61%。这场变革将软件开发从手工业推进到智能工业时
本文介绍了Chatflow在对话类应用中的应用实践，重点展示了两个案例：数据查询智能助手和技术手册生成助手。数据查询智能助手通过将数据库表结构作为知识库，使用大模型将自然语言查询转换为SQL语句，执行查询并解释结果。技术手册生成助手则通过谷歌搜索获取相关网址，迭代爬取网页内容，最终整合生成技术手册。两个案例均实现了多轮交互的对话式应用，展示了Chatflow在数据库查询和技术文档生成方面的实用价值
本文针对小学作文批改效率低的问题，提出基于NLP技术的AI批改系统解决方案。系统通过错别字识别、段落结构分析和主题贴合度评分三大功能模块，显著提升批改效率。阳光小学实施案例显示：教师批改时间减少60%，学生作文得分提升15%。研究表明，AI系统能有效支持课堂教学，释放教师精力，促进学生写作能力发展。尽管存在技术局限，但人机协同模式展现了K12教育中人工智能的应用潜力。本文为教育工作者提供了实用参考
流程中台架构。当前中台这个概念比较流行，有数据中台、业务中台、技术中台， AI中台、区块链中台、元宇宙中台、AR/VR中台等等。中台实际上一种架构思想，本质上是通过服务方式，提供复用和共享能力，提升前台业务应用的开发和维护效率。
本文针对中小企业在AI落地中面临的资源约束问题，重点对比了TensorFlow Lite Micro和PyTorch Mobile两大轻量化模型平台。通过部署成本、性能指标和易用性三个维度的实测对比，发现TFLite Micro在微控制器设备上具有显著优势（延迟20ms，内存8MB），而PyTorch Mobile更适合智能终端开发。文章提供了从数据预处理到模型部署的完整流程，包含Python代码
摘要：DeepSeek与莫高AI联合推出革命性【想法到APP】自动化生成技术，通过自然语言描述即可快速生成多平台应用（iOS/Android/Web/小程序）。该技术基于分层架构：DeepSeek的NLU模块解析用户需求，莫高AI的Uni-APP框架自动生成代码并编译，全程仅需2-5分钟，将传统开发周期从数月缩短至分钟级。系统支持复杂业务逻辑处理和智能化UI设计，开发成本降低80%，技术门槛大幅下
LangGraph的子图架构为构建复杂AI工作流提供了强大而灵活的解决方案。通过合理使用子图，我们可以将复杂的任务分解为可管理的模块，提高代码的可维护性和可重用性。
摘要：本文提出一个基于AI的选题生成与内容扩展工作流，包含三个核心步骤：1）关键词输入与预处理；2）利用GPT等模型生成创新选题；3）结工作流采用NLP技术和数学优化（如TF-IDF、差分隐私），实现选题多样性（生成3-5个选题）和质量控制（一致性>90%）。示例演示了从;人工智能;关键词到完整医疗伦理分析报告的转化过程，突出技术-法规协同解决方案。该工作流具备高效性（节省50%时间）和可扩
摘要： 本文分享了大语言模型（LLM）智能体（Agent）的构建经验，强调简单可组合的范式往往比复杂框架更有效。文章区分了工作流（Workflow）与自主体（Agent），前者适用于步骤固定的任务，后者用于需动态决策的场景。建议优先尝试单轮LLM调用，仅在必要时引入多步骤流程，并警惕框架带来的调试难度。核心模式包括提示链、路由、并行化、主从协调、评估优化，可灵活组合。代理适用于开放式任务，但需注意
本文介绍了如何利用蓝耘平台的MaaS模型服务和n8n工作流工具构建智能写文系统。主要内容包括：1）注册蓝耘平台获取API密钥和千万Token资源包；2）安装配置Docker环境；3）部署n8n工作流平台；4）创建工作流架构并配置AI模型调用。该系统可自动接收写作需求，调用AI模型生成内容并优化输出，实现高效智能写作。
《扣子AI生产力工具核心功能与应用指南》摘要：扣子（Coze）是一款多模态AI生产力工具，具备智能内容生成、跨模态数据处理和工作流自动化三大核心功能。通过精准指令设计，可高效完成营销文案创作、数据分析和文档处理等任务，实测降低68%错误率并提升3.1倍协作效率。使用技巧包括：层级指令法、混合模态输出控制、专业领域参数设置及三轮迭代优化法。典型应用于教育教案生成、电商运营和金融分析等领域，未来将增强
Flowable工作流引擎中，历史表单数据以流程变量形式存储在历史表中，可通过HistoryService接口查询。主要有三种方法：1）使用HistoricVariableInstanceQuery获取所有流程变量；2）通过HistoricDetailQuery查询详细表单提交记录；3）结合历史任务查询特定节点的表单数据。外置表单和文件数据同样适用这些方法，但需注意性能优化和数据类型转换。实际开发
用AI制作表情包真的太香了，以前一套表情包要做好几周，现在分分钟搞定。接下来给大家分享一下，我用ComfyUI做的最近爆火的哪吒表情包全过程。ComfyUI好用是好用，但是对0基础的朋友来说，本地安装、每次加载新工作流节点频频报错，真挺让人头痛的。最近我发现直接用ComfyUI在线工作流，直接就能一键做同款，吐司AI上千款模型和lora随便用，这也太香了！进入吐司AI的首页。搜索【哪吒】，就会出来
常用工作流已经给各位小伙伴打包好了，可以按需自取，无偿分享。
本文介绍了在战99设备上部署最新Dify1.4.1并集成LM Studio QWQ32B模型的工作流程。主要步骤包括：1)安装配置Dify；2)开启LM Studio接口并通过1234端口调用；3)配置Dify模型供应商，使用OpenAI兼容API插件；4)创建工作流，包含LLM节点、代码节点(支持JS/Python)和条件分支节点；5)验证工作流运行效果。作者指出在实际生产中，基于条件分支和RA
关于dify的大模型工作流制作一个简单的翻译助手。
随着SDXL进入Turbo秒级出图时代，现在越来越多的大模型都开始支持Turbo。今天和大家介绍一个基于SDXLTurbo的超快速大模型TurboVisionXL。最新版本是4.3.1。本文涉及模型、插件下载请扫描免费获取哦下面C站上面关于该模型的介绍：下面我们来实际体验一下，看使用这个模型出来的图片效果如何吧。公共参数设置大模型：TurboVisionXL采样器：DPM++ SDE Karras
Coze Studio开源版是一个技术架构先进、功能完整、应用场景丰富的AI Agent开发平台。其技术选型体现了团队对性能、可扩展性和开发效率的深度考量，核心依赖的集成展现了强大的技术整合能力。从功能特性来看，Coze Studio涵盖了AI应用开发的各个方面，从Agent构建到工作流设计，从知识库管理到插件扩展，为开发者提供了完整的工具链。其应用场景广泛，适用于企业级应用、开发者工具、垂直行业
（全套教程文末领取哈）
【摘要】 智能体开发中，人为规则限制了AI通用智能，导致“智能降级”。文章深入剖析此现象，强调应以高质量数据和开放工具赋能AI，构建企业知识图谱，实现从“流程优先”到“智能优先”的范式转变，从而释放AI业务潜力。
StableDiffusion，一款基于深度学习的图像生成模型，以其强大的图像生成能力和个性化风格迁移能力，在艺术创作领域掀起了一场革命。而LoRa技术，作为StableDiffusion的一项重要应用，更是让用户能够根据自己的喜好，生成专属于自己的女神形象。本文将带你深入了解Stable Diffusion -LoRa应用的使用方法，助你轻松实现这一梦想。这几天我看到上海有很多活动例如BW、CC
查看当前可用版本：wsl --list --online安装版本：wsl --install -d Ubuntu-22.04根据提示建立管理员账号，后输入logout命令：logout，提示请求操作成功。导出Ubuntu-22.04为tar文件：wsl --export Ubuntu-22.04 D:\WSL\Ubuntu-22.04\Ubuntu-22.04.tar注销原来系统：wsl --un
《使用Coze平台与剪映助手自动生成图文视频教程》摘要：本教程详细讲解如何通过Coze平台配合剪映助手批量生成图文视频。工作流包含：1）输入主题生成三组哲理金句及匹配的AI绘图提示词；2）循环生成对应音频、图像素材；3）利用时间线插件同步字幕、音频和图像数据；4）通过草稿插件整合素材生成剪映可编辑项目。教程重点演示了循环节点的参数配置、时间线对齐技巧及单个节点调试方法，最终输出包含完整音画同步的草
摘要：扣子智能体开发者面临品牌认知缺失、交易流程断裂和私域资产难沉淀三大商业化痛点。井云智能体封装变现系统通过自动化交易闭环（集成支付、动态权限开通、智能对账）和私域用户管理体系（数据集中分析、精准运营工具、分销激励设计），帮助开发者实现零干预变现。该系统将商业运营标准化，使开发者能专注技术优化，同时建立独立品牌、完成交易闭环并沉淀用户资产，有效提升复购率和用户生命周期价值。
当你为了一条API凭证焦头烂额，为一个Prompt反复调试到深夜，你才明白，那些博主嘴里的“弹指一挥间”，不过是吹给你听的、一戳就破的彩色泡泡。
今天，我来分享一款电商电机模拟效果的LORA！基于FLUX 模型相搭配使用，功能非常强大，一键直出，这玩意出来建模功夫真是省下来了啊！（具体使用规则与商业许可范围请查看模型页面介绍哦~）
大家好，随着一点点的研究AI生成，发现要学习的东西确实很多，之前分享了一些Web UI的一些知识吧，接下来计划分享一些Comfy UI的一些知识。Comfy UI相比Web UI就会相对复杂一些，新入手的小伙伴，最好还是先从Web UI先尝试起来，再慢慢过渡到Comfy UI上。Comfy UI，首先它是以一种节点的方式，看起来就像是参数化的软件一样，它相当于把不同的插件以节点的方式呈现，所以我们
flowable入门、flowable现状、flowable开源产品、flwoable入门系列、flowable课程、flowable与activiti区别Flowable是用Java编写的轻量级业务流程引擎。Flowable流程引擎允许您部署BPMN 2.0流程定义（用于定义流程的行业XML标准），创建流程定义的流程实例，运行查询，访问活动或历史流程实例以及相关数据等等。本节将逐步介绍各种概念和
1、在本地搭建数据库访问的服务，并使用ngrok暴露到公网。2、创建知识库，导入表结构描述。3、创建数据库访问工作流。4、创建数据库智能体。
今天给大家带来AI智能生成试卷的工作流，有三种类型，可以输入知识点/错题图片/文档。非常适合老师用来出随堂测试试卷，学生/备考的同学也可以用来自学自测。
Flowable学习过程中，难免会去学习他的数据库表结构等知识，在赞叹前辈们的设计智慧之时，我们通常都被没有注释的代码坑的叫苦不迭，今天我带大家一起来学习学习~
openwebui+deepseek+comfyUI搭建文生图效果
ComfyUI的LoRA工作流相信大家都不陌生。开发者提供了大量基于默认节点功能搭建的工作流，其中就包括了如何使用LoRA。
一、新建mysql数据库二、导入SQL脚本三、配置数据源四、替换数据库驱动包五、重新启动camunda六、登录验证七、总结
Comfyui人工智能神器（还给大家准备了大量工作流和模型）让大家轻松上手无压力！
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