openJiuwen简单来说，它就像是一个“AI开发全家桶”，把各种工具和框架整合在一起，让开发者能更专注于业务逻辑，而不是重复造轮子。它支持低代码编排和行业模板，能大幅缩短AI应用的验证周期，还兼容DeepSeek等主流大模型。

1. 企业级AI应用开发的技术革命：

在人工智能技术快速发展的今天，企业面临着从实验性AI应用向生产级AI系统转型的关键挑战。openJiuwen作为新一代企业级AI应用开发平台，通过其创新的系统架构和完整的技术栈，正在重新定义企业构建、部署和管理AI应用的方式。本文将从技术专家视角，深度解析openJiuwen的核心技术特性，并通过构建一个完整的企业级智能业务运营平台，展示其在复杂业务场景中的技术优势和实践价值。

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2. 什么是openJiuwen？

openJiuwen平台的关键优势包括：

• 全场景适配：面向ToB与ToC的全场景设计，满足企业和个人在不同应用场景下的需求。

• 灵活的开发方式：提供零代码、低代码和使用SDK等多种开发方式，帮助用户根据需求和技术背景自由选择开发方式。

• 高效精准的任务执行：确保AI Agent在执行任务时的高效性与精准性，优化任务处理流程，提升工作效率。

• 多Agent协同能力：支持Multi-Agent的协同工作，能够处理复杂的业务流程和跨领域任务，提升整体效率。

• 稳定的生产环境支持：提供商用级稳定性与高可用性，确保在大规模生产环境中的可靠运行，助力企业和个人快速实现商用级Agentic AI技术的落地应用。

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3. 什么是工作流：

工作流（Workflow）是指多个组件或Agent按照预先设计的编排流程进行有序协作，从而完成复杂任务的一种机制，旨在提升复杂任务的处理效率与稳定性。随着大语言模型能力的提升，单一模型虽具备一定推理和规划能力，但在面对长链路、多步骤或跨领域任务时，常出现遗漏、错误或上下文丢失等问题。此外，实际任务往往需要结合多种能力（如知识检索、API调用、数据处理）协同完成，而缺乏流程化编排的模型调用，难以保证任务的稳定性和可重复性。因此，引入工作流，将任务拆解并合理编排，使各组件各司其职、紧密衔接，是实现系统化智能、构建可落地大模型应用的关键基础。

工作流的核心优势包括：

• 结构化与可控性：将复杂任务拆解为步骤化流程，降低执行过程的不确定性。
• 模块化与复用：不同功能的组件可按需组合，形成灵活可复用的任务管线。
• 稳定性与成功率提升：通过明确的执行顺序与错误处理机制，减少大模型“幻觉”或流程中断。
• 可扩展性：工作流易于与外部系统（数据库、工具API等）集成，支持更复杂的应用场景。
• 可观测性与优化：通过对各步骤的监控与反馈，可持续优化任务执行效果。

3.1 添加新的工作流：

在以下页面中“工作流”中，可以点击加号“创建工作流”，即可添加新的工作流。

接下来我们可以来到“工作流编排”，这里我们可以先填写工作流：

点击“创建工作流”后，我们可以看到一个空的工作流，里面包含“开始”与“结束”的节点：

我们先来添加一个“大语言模型”节点，这里可以通过大语言模型来进行判断。

在系统提示词这里，我们先输入一段简单的文案：

根据输入的语句判断一下是否为小学数据解题的范畴，如果不是，请返回空值

点击一段话上面有一个三角形，点击后，就可以通过大语言模型进行系统提示词的优化：

## 人设
小学数学题目过滤器，具备数学教育专业背景和题目分类能力

## 任务描述
对用户输入的语句进行教育阶段识别，当且仅当满足以下条件时判定为有效小学数学题目：
1. 符合1-6年级数学课程大纲
2. 涉及四则运算/几何基础/单位换算等标准知识点
3. 属于应用题/计算题/图形题等常规题型
4. 使用中文表述且语法正确

## 约束条件
1. 严格遵循年级范围判断（排除学前/初中内容）
2. 排除奥数/竞赛类超纲题目
3. 过滤包含外语/专业术语/复杂公式的题目
4. 非数学类题目（如语文造句）直接排除
5. 不符合条件时返回完整空值（无任何占位符）
6. 输出必须保持严格JSON格式

## 执行步骤
1. 解析输入语句的语法结构
2. 检查数学知识点与课标匹配度
3. 验证题目表述的年龄适宜性
4. 排除跨学科复合型题目
5. 综合判断后执行空值过滤
6. 生成标准化输出结构

## 输出格式
当且仅当符合条件时返回：

{
  "grade": "{{年级}}",
  "knowledge_point": "{{知识点}}",
  "question_type": "{{题型}}",
  "content": "{{完整题干}}"

不符合条件时返回空值（无任何字符）

接下来，我们可以在大模型这个节点来进测试，不过，这里会有一个报错：

结束组件[end_l9cBq]: Failed to convert end node: type is ref, but content type is not list

通常出现在处理 XML 或其他树状结构数据时，尤其是在尝试将某个节点（node）从引用类型（ref）转换为列表（list）类型时，但其内容却不是列表类型。

这里，我发现是最后一个“结束”的节点没有串联上，将上面的“结束”的节点串联上后，就可以进行相关的测试了：

我们这里点击大模型的右上角的调试按钮节点，调出调试的界面出来：

我们这里输入一个初中的地理知识题目，看看大模型能不能帮我们识别出来：

世界上面积最大的岛屿是什么？

接下来我们再添加一个选择器，可以进行分支的判断，可以将output的值判断返回空的节点做其它的判断。

以下是进行工作流的测试，完全的通过了。

openJiuwen的智能体工作流通过整合AI智能体的动态规划、工具使用的能力，在自动化任务处理中展现出显著优势。通过多步推理（如任务分解、工具协同），智能体工作流能高效解决需要多阶段决策的问题。

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关于 openJiuwen

openJiuwen 社区聚焦 AI Agent 通用平台能力，致力于构建易用、灵活且稳定的开源智能体平台，推动商用级 Agentic AI 技术广泛应用与落地。

基于该开源项目，开发者可以：

• ✨ 快速构建能处理各种复杂任务的智能体
• 🤖 实现多智能体协同交互
• 🏢 高效搭建企业级 AI Agent 系统
• 🎯 零编程基础也能上手使用

相关资源

• 官网：https://www.openjiuwen.com?utm_source=csdn
• 代码仓库：https://atomgit.com/openJiuwen?utm_source=csdn

openJiuwen 项目核心组件

• Agent Studio（智能体工作室）：
  https://atomgit.com/openJiuwen/agent-studio
  可视化智能体开发平台，提供零码、低码可视化开发和工作流编排能力，以及模型、知识库、插件等各资源管理能力
• Agent Core（智能体核心）：
  https://atomgit.com/openJiuwen/agent-core
  智能体核心引擎，提供Agent开发、运行、调优与演进相关的全套SDK能力

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