【收藏级教程】从零开始构建AI Agent：使用Qoder打造可运行的大模型应用，简历加分必备

基于 DAG(有向无环图)的 AI Agent 工作流可视化编排平台,支持通过拖拽式界面设计复杂的 AI 处理流程,实现大模型调用、音频合成等多节点协同工作。

程序汪小陈

448人浏览 · 2026-02-04 10:37:23

程序汪小陈 · 2026-02-04 10:37:23 发布

本文详细介绍了如何使用阿里AI Coding工具Qoder和Qoder CLI从零开始构建AI Agent项目PaiAgent。通过Quest Mode智能功能，作者展示了如何快速搭建含前后端和工作流引擎的项目骨架，并验证其可行性。文章不仅提供了技术实现细节，还指导读者如何将此项目写入简历，突出技术亮点和工程能力，帮助开发者在AI时代提升技术视野和竞争力，为求职晋升增添筹码。

每家公司，不管是互联网大厂，还是中小厂，都在增加 AI 岗位；并且如果你有 AI 相关的开发经验，求职和晋升就会更容易。

这个 AI 项目不一定要多大，多复杂，也不一定要做出什么行业级突破，只要你能真正参与、真正理解，产出一个跑起来的 AI 应用，你的技术视野、工程能力、解决问题的方法都会提升一大截。

你能拿到一个比竞争对手更大的 offer
你在团队里更容易承担有技术含量的需求，晋升更快
你的编码习惯、架构思维会被 AI 逼着进步
你看问题的视野也会更加开阔、系统

所以接下来，我准备带大家从零开始做一个扎实的 AI 项目——PaiAgent，借助 Qoder 和 Qoder CLI 来构建的，一个真正能运行和学到东西的 AI Agent 项目。

我会以这个项目作为载体，带大家从最基础的模块开始，逐步接触到 workflow 工作流、LLM 模型调用、MCP 工具调用等等一系列 AI 应用开发所必须的知识储备。

开发工具主要用到阿里的 AI Coding 工具 Qoder，以及命令行工具 Qoder CLI。一步步理解一个 AI 项目为什么这样设计，它的骨架怎么搭，模块之间怎么协作，以及你能从中获取什么开发能力。

在这个系列中，我会把所有踩过的坑、所有需要注意的工程细节、所有能写进简历的亮点，都完整拆解出来，让大家不仅“能做出来”，还“知道为什么这样做”。

如果你愿意跟我一起坚持下去，那么这个 PaiAgent 项目，最后会成为你技术成长中的一个重要里程碑。

一、下载安装 Qoder+Qoder CLI

工欲善其事，必先利其器。

要开始我们的 PaiAgent 项目，第一步当然是把开发工具准备好。这个系列里我们会大量使用 Qoder 和 Qoder CLI，它们是阿里在 AI Coding 方向做的一整套工具组合，一个 IDE，一个命令行，各司其职。

我们从最简单、最基础的安装开始，让每个人都能顺利跟上。

01、安装 Qoder

Qoder 的官方下载地址是：https://qoder.com/ macOS、 Windows 和 Linux 版本都有哈。

下载安装之后，可以新建一个文件夹，比如说 PaiAgent-One，用 Qoder 打开它，整个界面非常的清爽，左侧的基础菜单包括 Quest Mode、仓库 Wiki 等核心功能，中间是 IDE 编辑区，右侧是智能会话区。

我们等会儿会用 Quest Mode 来生成 PaiAgent 的完整脚手架。

02、安装 Qoder CLI

Qoder CLI 的安装非常简单，直接执行 curl -fsSL https://qoder.com/install | bash 就可以安装了。启动方式也非常简单，在任何一个终端窗口执行 qodercli 就可以。

后面我们很多编程任务、bug 解决也都会通过 Qoder CLI 来完成，非常强大、好用，相信你体验后也会爱不释手。

二、使用 Quest Mode 搭建项目骨架

Quest Mode 主打一个 AI 自主研发，我们只需要把工程任务扔给他，Quest Mode 就会把模糊的需求翻译为详细的需求和设计说明书，再去自动拆解任务、执行、联调，然后给我们汇报结果。

我们开发者只需要在这期间进行一些验收和调教就可以了，开发效率可以说是直线上升。

那接下来，我们进入 Quest Mode，点击侧边栏的【quest】小图标，然后点击【新建任务】。

把我们的需求告诉他：

我要构建一个含前端、后台、工作流引擎的 AI Agent 项目，核心的功能就是我附件中告诉你的，一个典型的“Agent 流图执行面板”，左侧菜单包括大模型节点、工具节点添加；画板包含用户输入、大模型节点、超拟人音频合成工具节点、结束节点；调试抽屉开启的时候，可以输入文字，然后对工作流进行测试，输入一串文字，最终会给我们一段音频，进行 AI 播客播放。

点击【发送】，Qoder 就开始工作了。

我们不需要把所有细节一次性想清楚，Quest Mode 会帮我们把模糊的想法往工程化的方向推进。

有不明确的地方，他会询问我们，让我们明确，比如说前端技术栈是选择 React 还是 Vue，后端技术栈是选择 Python 还是 Java，工作流引擎是自研还是基于已有的，数据是否需要持久化，大模型的接入方式要不要支持 OpenAI、DeepSeek 和通义千问，等等。

接着，他会根据技术选项为 PaiAgent 项目创建详细的设计文档。

如果确认没有问题，就可以点击【采纳】。如果有任何不满意的地方，也可以亲自下手去调整。

这份设计文稿会保存 .qoder/quests 目录下，使用 markdown 编辑工具打开预览的时候，就能够看到清晰的流程图，mermaid 格式的。

好，接下来，点击【开始任务】，Qoder 就开始自主完成开发了，我们只需要静静的欣赏即可。

如果你在开始任务后，突然有新的想法，比如说把 JDK 从 17 升级到 21，也可以放弃当前任务，重新开始一个新的。

当然，最好是在设计阶段多花一点时间，因为这会影响后续的开发质量。为了给大家最真实的体验，我在这一步删掉 Spring Security，以简化初期的项目开发任务。

再次【开始任务】，Qoder 根据我们最终确认的技术选型，把整个 PaiAgent 工程拆成一个可执行的任务图，规划好每一步要做的任务清单：

第一阶段：基础框架搭建
第二阶段：工作流引擎开发
第三阶段：前端画布开发
第四阶段：测试功能开发
第五阶段：工具节点开发

如果仔细观察的话，你会看到每一项任务都会进入——规划 → 执行 → 验证 → 完成这样一个流程，就像你在看一个自动化构建系统帮你搭项目一样，非常丝滑，非常谨慎。

每一个阶段完成后，Qoder 都会进行一个梳理和总结，打勾的就代表已完成，工作量可真的不小。

来看一下，第一阶段，完成了基础框架的搭建，后端用的是 Spring Boot 3.x + Java 21 + MyBatis-Plus，前端用的是 React 18 + TypeScript + Vite + ReactFlow。

第二阶段，完成了工作流引擎的开发，涉及到 DAG 解析器: 拓扑排序(Kahn) + 循环检测(DFS)，节点执行器: 工厂模式 + 适配器模式等。

第三阶段，完成了前端画布的开发，涉及到节点面板（可拖拽）、画布区域（ReactFlow 实现拖拽、连线、移动）、状态管理（Zustand 管理工作流状态）等。

第四阶段，完成了工作流测试功能的开发，涉及到执行接口的联调、结果的展示和日志输出，以及节点执行结果的可视化。

第五阶段，完成了 MCP 工具节点的开发，支持超拟人音频合成节点、音频播放等。

所有功能开发完成后，Quest Mode 会对整个任务进行一个总结，如果确认无误后，就可以点击【接受】结束本次任务。

三、通过智能会话验证 Quest Mode 的开发结果

本次任务接受，Qoder 会自动生成两份非常关键的文档：

一份项目总结文档 summary
一份用户说明手册 user_guide

它们是一份工程验收清单，告诉我们如何启动、构建和检查整个项目成果。

接下来，我们按照它们的说明，把项目真正跑起来。

当然了，我不打算自己来干这件事，能让 AI 干的事，咱一律不动手。哈哈 😄

启动 Qoder 的智能会话窗口，选择【智能体】和【极致性能】，输入：

Quest Mode 已经完成了项目骨架的开发，并且给了我一份启动手册 summary.md，我希望你能按照快速启动小节中的说明来验证整个项目的成果。

这样如果有什么问题，可以直接让 Qoder 帮我们解决。比如说 8080 端口如果占用的话，Qoder 帮我们 kill 掉进程。

OK，后端成功启动。

前端也没问题。

点击【预览】，我们甚至可以在 Qoder 中直接查看效果，这是登录页。

这是工作流画布页：

如果出现错误，我们可以直接将错误扔给 Qoder，比如说“加载节点类型出错了”，他会自动帮我们修复。比如说数据库密码忘记配置了，他会在 application.yml 文件中帮我们添加上。

好，我们在画布上添加两个节点，真正实现了拖拽，虽然还没有输入输出节点，也没有节点的配置，但整体的完成度还是非常高的。

后面的章节我还会在这个基础上进行优化和迭代的，不着急。

咱们一步步来，希望的曙光就在眼前。

四、如何把 PaiAgent 写到简历上？

我把提示词也分享出来：

OK，整体的流程我们已经跑通了一部分，可以把大模型节点和超拟人合成节点添加到画布上了，前后端也都完成了，但还不完善，不着急，我们慢慢来。现在我需要总结一下目前完成的内容，并且把整个项目写到简历上。按照这样一个格式：

项目名 职位 周期

项目简介：

技术栈：

核心职责：

1、用到了什么技术栈，解决了什么问题，实现了什么业务，有哪些量化数据

2、xxx

要求至少 5 条以上的核心职责，有深度，专业。

整体效果非常不错，完全可以直接粘贴到简历上。

PaiAgent - AI Agent 工作流编排平台 | 全栈开发工程师 | 2025.11

项目简介: 基于 DAG(有向无环图)的 AI Agent 工作流可视化编排平台,支持通过拖拽式界面设计复杂的 AI 处理流程,实现大模型调用、音频合成等多节点协同工作。

技术栈: Spring Boot 3.4.1、Java 21、MyBatis-Plus 3.5.5、MySQL 8.0、Kahn 拓扑排序算法、DFS 循环依赖检测

核心职责:

自研 DAG 工作流引擎架构设计与实现,基于 Kahn 算法实现 O(V+E)时间复杂度的拓扑排序,配合 DFS 算法进行循环依赖检测,确保工作流正确执行。
采用工厂模式+适配器模式设计节点执行器框架,支持 6 种节点类型(OpenAI、DeepSeek、通义千问、TTS 等)的动态注册和扩展,单个工作流支持 100+节点的复杂编排场景
设计并实现大模型适配层统一封装,抽象出标准化的 LLM 调用接口,屏蔽 OpenAI、DeepSeek、通义千问等不同厂商 API 差异。
通过策略模式实现模型动态切换,支持温度、Token 数等参数精细化控制,为上层业务提供一致的调用体验,减少 70%的重复代码
基于 ReactFlow 构建可视化流程编辑器,实现拖拽式节点添加、连线编辑、画布缩放等交互功能。通过 Zustand 进行全局状态管理,解决节点状态同步的闭包陷阱问题。采用 HMR 热更新机制,前端构建时间控制在 200ms 以内
开发超拟人音频合成节点执行器(260+行核心代码),集成 TTS API 框架,实现文本到语音的转换能力。
建立基于 Token 的认证机制与权限拦截器,使用 Spring AOP 实现统一的请求拦截和 Token 校验,保障 API 接口安全。

五、小节

做完这一整套流程之后，很难不感慨一句：Qoder 的完成度，已经远远超出一个“代码生成工具”该有的表现。

特别是这次我们完整使用下来，Quest Mode 和智能会话这两个核心能力，几乎定义了未来开发的一种“新范式”。

Quest Mode 不仅能理解我们的意图，而且能把我们的想法拆成标准的工程任务，逐步构建、逐步验证，最后给我们一个真正能运行的项目。
智能会话也不再只是聊天，它更像是一个全程参与的合作伙伴，会在关键节点提出补充建议、提醒我们遗漏的地方、帮我们弥补工程缺口。

这些本来是一个工程师需要 2 ～ 3 周才能完善的内容，Qoder 直接在几十分钟内就帮我们铺好底座。

我录了个屏，整个过程，完全是由 Qoder 操刀来完成，等于说后续我们只需要在这个骨架上进行迭代升级就可以了。

更关键的是，它生成的代码质量、配置结构、模块划分，已经不是“能跑就行”的水平，而是工程化程度非常高、可扩展性很强、能继续迭代的专业产物。

如果一个开发者要独立完成这些内容，可能要翻几十篇文档、查大量配置、踩一堆依赖冲突的坑；而 Qoder 在智能会话和 Quest Mode 的配合下，把这些步骤完全自动化了。

在后面的教程里，我们会继续基于这个骨架，构建真正能跑的 AI Agent，扩展节点能力，加入模型调用、工具调用、多模态处理，把 PaiAgent 从“能跑”做到“能打”。

我相信，随着 AI Coding 的继续进化，Qoder 会成为我们最可靠的工程助手，把想法一点点落地。未来 AI 开发的方式，就是这样被一步步推动起来的。

代码已开源在GitHub：https://github.com/itwanger/PaiAgent-one

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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