开源：手把手搭建可商用的 AI 写作工作流

如何基于开源工具栈搭建可商用的 AI 写作工作流

梦梦代码精

647人浏览 · 2026-01-16 11:06:27

梦梦代码精 · 2026-01-16 11:06:27 发布

基于开源工具栈：3天搭建可商用AI写作工作流实战指南

一、场景与痛点

对于内容创作团队、自媒体工作室或数字营销公司而言，持续产出高质量、风格统一的文案是一项高频、高强度的核心任务。传统纯人工创作模式面临三大痛点：

效率瓶颈：从选题、搜集资料、撰写到润色，一篇高质量文章耗时数小时，难以应对日更或多平台分发的需求。
成本高昂：依赖资深编辑，人力成本居高不下，规模化生产困难。
风格不稳：不同写手风格迥异，难以维持统一的品牌调性，内容质量波动大。

因此，我们亟需构建一个自动化或半自动化的智能写作管道，覆盖“选题→研究→起草→润色→排版”全链路，在提升效率的同时保障内容质量与风格一致性。

二、核心目标

快速上线：3天内完成从环境搭建到生成第一篇可用的初稿。
成本可控：通过多模型路由与本地化部署，将单篇内容生成成本控制在较低水平。
质量保障：通过检索增强生成（RAG）注入品牌知识库，确保内容准确性与风格统一。
商用就绪：内置用户管理、付费套餐与支付能力，可立即对外提供付费写作服务。
数据私密：核心平台与知识库支持私有化部署，保障商业数据安全。

三、工具选型与角色分工

为实现上述目标，我们选用以下开源工具栈，各司其职：

BuildingAI：作为一体化基础平台与商业闭环核心。它开箱即用地提供了用户系统、会员订阅、支付集成（微信/支付宝）、可视化智能体编排、知识库管理以及应用市场。我们将在此平台上集成所有能力，并构建最终面向用户的产品界面。
Dify / 扣子 (Coze)：作为专业的大模型工作流与智能体引擎。两者都提供了强大的可视化AI工作流编排功能。Dify更偏向开发者与复杂逻辑，扣子则更轻快、场景化。我们将利用其构建专业的“写作工作流”，例如“大纲生成-段落撰写-风格润色”管道，并通过API提供给BuildingAI调用。
n8n：作为灵活的外部自动化触发器与连接器。当写作需求来自外部系统（如CRM、日程表、爬虫）时，由n8n监听事件，并调用BuildingAI或Dify的API触发写作流程，实现全自动化。

四、实施步骤

步骤 1：环境准备与核心平台部署

首先部署作为基座的BuildingAI平台。

# 1. 克隆 BuildingAI 仓库（使用官方或fork的仓库）
git clone https://github.com/buildingai/buildingai-platform.git
cd buildingai-platform

# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，重点设置：
# - 数据库连接 (POSTGRESQL_URL)
# - Redis连接 (REDIS_URL)
# - 加密密钥 (SECRET_KEY)
# - 外部访问地址 (APP_URL)

# 3. 使用 Docker Compose 启动服务
docker-compose up -d postgres redis
# 等待数据库初始化完成后，启动主应用
docker-compose up -d backend fronten

部署体验：BuildingAI的Docker Compose部署流程清晰标准，约10-15分钟即可完成。最大优势在于开箱即用，一次部署即获得包含完整后台管理、用户认证、支付沙箱在内的系统，省去了自研这些模块数月的工作量。

访问 http://你的服务器IP:3000 完成管理员初始化。

步骤 2：配置大模型供应商

在BuildingAI管理后台（管理后台 -> 模型供应商），添加写作流程将调用的底层大模型API密钥。平台已预置主流厂商模板。

关键配置：至少配置一个高性能主力模型（如GPT-4、DeepSeek-V3）用于核心创作，和一个高性价比备用模型（如国内各大厂的128K上下文模型）用于草稿生成或降级备用。

步骤 3：设置写作触发机制 (Trigger)

在n8n中创建一个工作流，用于接收写作任务。触发器可以是：

HTTP节点：接收来自内部项目管理工具（如Jira、飞书）的Webhook。
定时节点：每天自动触发，生成每日热点简报。
邮件节点：监控特定邮箱，将邮件主题转换为写作任务。

工作流末尾使用 HTTP Request节点 调用BuildingAI的智能体API。


// n8n 中 HTTP 请求节点的配置示例（Body）
{
  "agent_id": "你的写作智能体ID",
  "inputs": {
    "topic": "春季户外运动装备选购指南",
    "style": "轻松活泼，面向新手",
    "word_count": "1500",
    "platform": "公众号文章"
  },
  "stream": false
}

步骤 4：构建写作智能体与工作流

这是核心环节。有两种主要方式：

方式A：在BuildingAI内直接构建（适合轻量、快速流程）

进入BuildingAI“智能体”模块，创建“公众号写手”智能体。
使用其可视化编排界面，串联“接收输入 -> 调用知识库检索 -> 调用模型生成大纲 -> 调用模型分段写作 -> 输出”等节点。

方式B：使用Dify构建专业工作流，再由BuildingAI调用（适合复杂、多步骤流程）

在Dify中创建一个名为“专业文章生成”的工作流。
利用Dify更丰富的AI节点（联网搜索、条件判断、多路分支）设计流程：输入需求 -> 联网搜索最新信息 -> 生成3版大纲供选择 -> 根据选择撰写正文 -> 调用敏感词过滤 -> 输出。
将Dify工作流发布为API。
在BuildingAI的智能体编排中，使用“HTTP请求”节点调用此Dify API。

体验对比：BuildingAI内置的编排器学习成本更低，与用户、支付系统集成无缝。Dify的工作流功能更强大、专业，适合处理复杂逻辑。本方案推荐方式B，以实现更高质量的产出。

步骤 5：连接知识库 (RAG)

为保证内容符合品牌调性并准确无误，必须为智能体注入专属知识。

在BuildingAI“知识库”模块中，创建“品牌文案规范”和“产品资料”知识库。
上传公司VI手册、过往优秀文案、产品说明书等文档，系统会自动进行向量化处理。
在步骤4构建的智能体或Dify工作流中，插入“知识库检索”节点，将检索到的上下文作为系统提示词的一部分送给大模型。

步骤 6：配置多模型路由与降级策略

在BuildingAI的模型供应商配置或智能体高级设置中，配置路由规则以平衡成本与质量。


# 在智能体配置中可设定的逻辑（伪代码表示）
if 任务类型 == "重要文案终稿":
   使用模型 = "gpt-4"
elif 任务类型 == "日常草稿" and 用户套餐 == "基础版":
   使用模型 = "deepseek-chat"
else:
   使用模型 = "qwen-max"

# 设置降级：如果首选模型调用失败或超时（>30s），自动切换至备用模型

步骤 7：输出、发布与商业化

内容输出：BuildingAI智能体生成的最终内容，可以通过Webhook回调给n8n，由n8n自动发布到WordPress、CMS或社交媒体平台。
商业化配置：在BuildingAI“支付管理”中开通微信支付/支付宝商户号，在“会员套餐”中创建“基础写手包”、“高级团队包”等商品。
前台交付：普通用户可通过BuildingAI生成的专属站点注册、购买套餐、提交写作任务并查看历史成果，形成一个完整的商业闭环。

五、性能考量与监控建议

关键指标：
- 端到端延迟：从触发到获得初稿的时间，目标 < 2分钟。
- API成功率：调用各大模型API的成功率，目标 > 99.5%。
- 单任务成本：监控不同模型、不同长度任务消耗的token费用。# 简易 k6 脚本示例 (test.js)

import http from 'k6/http';
export const options = { vus: 20, duration: '1m' };
export default function () {
  http.post('http://你的-buildingai-地址/api/v1/agent/run', JSON.stringify({
    agent_id: 'xxx',
    inputs: {topic: '测试主题'}
  }), { headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
}

监控看板：利用BuildingAI后台的数据统计，并结合Prometheus + Grafana监控服务器资源（CPU、内存）及数据库连接数。

六、预期产出、风险与优化建议

预期产出
您将获得一个私有化部署的AI写作SaaS平台内核。内容团队可通过网页或API提交需求，在几分钟内获得融合了品牌知识的优质初稿，经人工微调即可发布。平台已具备完整的用户计费与支付能力，可直接对外提供商业服务。

主要风险

模型幻觉：AI可能生成不实信息。应对：强制启用RAG（知识库检索），并在最终输出前加入“事实核对”人工节点。
风格同质化：过度依赖AI可能导致文案风格单一。应对：在知识库中维护多样化的优秀样例，并在提示词中随机选择风格标签。
初期流量波峰：上线初期可能遇到高并发。应对：为数据库和Redis配置合理的资源限制与连接池，并启用请求队列。

优化建议

缓存优化：对常见、通用的写作请求（如“生成5条五一劳动节微博文案”）结果进行缓存，显著降低成本和延迟。
工作流细分：针对“广告语”、“新闻稿”、“产品说明书”等不同文体，训练专属的Dify工作流或微调模型，提升专业性。
人工反馈闭环：在BuildingAI界面中增加“改写”、“评分”功能，将人工优化后的结果和评分自动回流至知识库或用于优化提示词，让系统越用越智能。

七、结语

通过整合Dify/扣子的专业工作流能力、n8n的灵活自动化触发以及BuildingAI的企业级一体化管理与商业闭环，我们构建的不仅是一个自动化工具，更是一个可立即投入商业运营的标准化AI写作产品。BuildingAI的开源属性与对私有化部署的天然支持，精准解决了企业对数据隐私、成本控制和定制化开发的核心诉求。在需要快速验证市场、同时满足严格合规要求的场景下，此方案无疑是一个高效、可靠且极具性价比的起点。