任流TaskFlow工作流引擎

1 TaskFlow简介
任流TaskFlow是本公司的第四代工作流引擎,从2003年开始研发第一个版本到现在已经有20多年历史,在这20多年的发展过程中,该产品不断迭代完善,已经非常成熟和稳定,并经过了上万家客户的检验。
使用工作流可以改进和优化业务流程,提高业务工作效率,实现更好的业务过程控制,是工作有序开展,规范执行,持续跟进的前提。TaskFlow工作流引擎通过计算机技术的支持去定义、执行和管理工作流程,协调工作流执行过程中工作之间以及群体成员之间的信息交互。系统会自动记录工作办理过程中产生的各种数据,相关人员可以随时了解工作的办理进度,最后还能够对工作数据进行查询和统计。组织的所有流程性事务都可以通过TaskFlow工作流引擎进行申请、审批和查询统计,所有工作既可以在电脑上申请审批,在手机上通过移动客户端也可以申请审批。
TaskFlow工作流引擎由以下功能构成:
2 表单设计器
使用表单设计器可以实现各项工作单据的在线设计,既可以使用图形化工具进行所见即所得的设计,也可以直接编辑HTML代码,实现复杂的单据格式。
TaskFlow的表单设计器具有以下功能特点:
支持所见即所得的图形化编辑,支持文字、表格、图片、控件、链接、多媒体等丰富的内容格式;支持复制、粘贴、剪切、撤销、重做、缩进等常用编辑操作;支持调整字体、字号、字体颜色、背景色、对齐方式等。
支持从Word或Excel导入表单格式。
支持单行文本、多行文本、单选框、多选框、下拉列表、数值、日期、时间等常用控件,每个控件都可以设置字号、宽度、对齐方式、边距等详细参数。
支持工作编号、工作名称、用户姓名、部门名称、当前时间等宏变量。
支持多人会签,可以选择会签时需要显示哪些控件,包括用户名、时间、会签意见等。
支持电子签章,可以将手写签名扫描成图片后设置成电子签章,签章时输入密码即可显示。
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支持动态表格,可以设置每一列要显示的内容,然后在填写时可以动态增加或删除。可以设置最小和最大行数。
支持为控件设置计算公式,当某个控件的值发生变化时,其他相关控件自动发生变化。
支持直接编辑表单的HTML代码。
支持表单脚本的编写,当表单发生某些事件时可以执行相关脚本实现某些复杂的功能。
支持表单CSS样式的统一编辑。
支持表单打印样式的设置,实现打印格式与填写、查看时的格式独立。
支持表单数据源设置,可以从其他流程的表单中选择数据,也可以通过接口从第三方系统中选择数据。
3 流程设计器
通过流程设计器可以实现各项工作的流程设置,包括流程基本信息设置、流程图设置、步骤设置、表单设置、附件模板设置、正文套头模板设置、监控权限设置、归档设置等。
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TaskFlow的流程设计器具有以下功能特点:
支持固定流和自由流,固定流必须事先设置好步骤,自由流则没有固定的步骤,而是在工作办理的过程中可以随意转交给任何一个人,直到有人选择结束。
一个流程可以支持多个表单,在办理时可以切换,以便分别查看和录入。
支持图形化的流程图设置,提供了开始、办理、判断、分支、聚合和结束等节点,可以拖拽连接节点。可以随时添加或删除节点及连接线。
流程的每一步都提供了丰富的配置参数,完全可以满足各行各业客户的绝大多数的工作办理需求,包括主办人类型、经办人权限、办理人数限制、办理顺序、转交方式、转交后跳转方式、退回权限、退回方式、修改权限、回收权限、附件操作权限、正文编辑权限、是否必须签收、是否允许填写办理意见、是否允许评论、是否允许催办、是否允许修改工作名称、是否允许协办、是否允许传阅、是否允许告知、是否允许挂起、是否允许终止、是否允许归档、是否允许打印、是否允许导出等。
流程的每一步都可以精确地设置有权限办理的人员,可以任意选择、由指定的扩展页面选择、通过SQL语句选择或通过各种预置的条件组合确定人员范围。系统提供了上百种人员选择条件。另外,还可以设置必须经办人、固定主办人、排除在外的办理人、可以预先设置的人员等更丰富的选项。
每一步可以设置具体可以访问哪个表单里的哪些输入项,哪些输入项是必填项,哪些是对当前步骤不可见的。
可以为指定步骤设置转交条件,系统提供了一个智能表达式设计器,将常用的运算符、判断符、条件符、函数、宏变量和表单输入项全部列出,用户不需要专业的计算机知识,点点鼠标就能设计出复杂的条件判断表达式。
每一步都支持办理时限设置,提供了多种计时方式和时长供选择,超时后可以发送提醒信息。
转交工作时默认只会提醒下一步,如果还需提醒其他步骤的人或在进行其他操作时也需要提醒,那么就可以手动设置提醒,系统支持转交提醒、退回提醒、催办提醒、委托提醒、传阅提醒、告知提醒、移交提醒等多种提醒类型,每一步可以添加多个提醒,每个提醒都可以设置接收人和提醒内容格式。
支持步骤扩展设置,当某一步在进行转交、退回、接收和收回等操作时,可以设置需要执行的扩展程序。可以选择我们为第三方IT厂商提供的系统对接扩展,例如在本平台内填写的采购申请在审批通过后,可以通过相应的扩展接口连接金蝶或用友的ERP系统自动生成该系统内的采购单。
4 工作申请
在表单和流程设置好后,用户就可以在流程中心选择相关的流程创建申请,填写申请内容,然后按照设置好的步骤一步一步转交和审批了。如果流程比较多,可以对流程进行分类,以便按类别查找。每个类别和每个流程都可以设置访问权限,用户只能看到有权使用的流程。创建某个流程的工作申请时,工作编号、工作名称等基本信息可以手动输入,也可以自动生成。
5 工作审批
工作转交后,下一步的办理人会收到相关提醒信息,支持手机APP、网页弹窗、短信等多种形式的提醒,点击提醒可以直接打开工作审批页面。在系统首页的待办工作列表或者流程中心的待办工作里也会看到该工作。打开该工作后即可查看该工作的详细信息,如果不同意可以退回,如果没问题就填写审批意见,然后继续一步步往下转交,直到结束。另外,根据管理员设置的权限,办理人还可以进行填写附加意见、上传或查看附件、传阅、打印、导出等操作。流程提交后可以追回,审批可选择同意、不同意、退回上一级。
6 工作监控
为了方便单位领导或各项业务的主管部门主管了解相关工作的办理进度,管理员可以为这些领导设置相关流程的监控权限,这些领导就可以随时监控这些流程的办理情况,在出现问题或卡壳时能及时处理。监控权限分为查看、移交和代办三个级别,查看权限仅能看不能操作;移交是可以将当前办理权限授权给其他人;代办是指可以代替当前步骤的办理人进行办理。

<think>嗯,用户想了解如何搭建室内设计AI的工作流。首先,我需要明确用户的需求。可能用户是室内设计师,或者对AI在设计中的应用感兴趣。他们可能希望了解从开始到结束的整个程,包括需要用到的工具和技术。 首先,我应该考虑当前AI在室内设计中的应用有哪些。比如,自动布局生成、风格迁移、3D模型生成、材料推荐等等。然后,工作流的搭建需要分步骤,可能需要数据准备、模型选择、训练、集成到设计软件等环节。 用户可能没有技术背景,所以需要用非技术语言解释。同时,需要结构清晰,分步骤说明。可能需要提到数据收集和处理,比如收集户型图、设计案例等。然后选择适合的AI模型,比如GAN、CNN、扩散模型等,用于不同的任务。 接下来是模型训练部分,需要数据集标注,可能还需要调整参数。然后,测试和优化模型,确保生成的设计合理。之后是集成到设计工具中,比如AutoCAD、SketchUp的插件,或者开发独立平台。 还要考虑用户的实际应用场景,比如如何与设计师协作,是否支持实时修改,以及个性化推荐的实现。可能还需要提到挑战,比如数据隐私、模型偏差、人机协作的问题。 需要确保回答覆盖关键步骤,同时给出实际例子,帮助用户理解。比如,可以举一个从输入户型图到生成设计方案的程案例。此外,可能用户关心的是如何将AI融入现有工作流程,而不是完全替代设计师,所以需要强调AI作为辅助工具的角色。 最后,总结未来的发展方向,比如多模态模型、实时协作、个性化定制等,让用户了解趋势。确保回答结构清晰,步骤明确,同时语言通俗易懂,避免过多技术术语。</think>以下为分步骤的室内设计AI工作流搭建指南,结合当前行业实践和技术发展方向: 一、基础架构搭建阶段 1. 数据层建设 - 建立结构化数据库:收集户型图(需统一为SVG或CAD格式)、材料纹理库(RGB+物理属性标注)、3D模型库(OBJ/FBX格式) - 非结构化数据处理:使用CV技术解析历史设计案例图集,通过Mask R-CNN实现家具/空间元素分割 2. 算法层选型 - 空间规划:采用图神经网络(GNN)+ 强化学习(PPO算法),输入约束条件(如$$ \min_{layout} \sum_{i=1}^n (d_i - d_{ideal})^2 $$) - 风格生成:使用CLIP-guided扩散模型,建立文本-图像跨模态关联 - 光照模拟:基于物理的渲染(PBR)结合NeRF技术,实现$$ I(x) = \int_{\Omega} L_i(x,\omega_i) f_r(\omega_i,\omega_o) \cos\theta_i d\omega_i $$ 二、核心工作流设计 1. 输入解析模块 - 开发多模态输入接口: - 语音指令转设计约束(ASR+NER) - 手绘草图矢量化(CNN+Bezier曲线拟合) - 户型图自动解析(使用OpenCV进行Hough变换检测墙体) 2. 智能生成引擎 ```python # 伪代码示例:空间布局优化 def layout_optimizer(room_dim, constraints): state_space = generate_initial_states() for epoch in range(EPOCHS): action = policy_network(state) new_state = transition_model(state, action) reward = calculate_reward(new_state, constraints) update_policy(reward) return optimal_layout ``` 3. 迭代优化系统 - 建立设计师反馈循环:通过对比学习(Contrastive Learning)持续优化模型 - 实施在线学习机制:当用户调整方案时,实时更新潜在空间表征$$ z' = z + \Delta z $$ 三、行业应用方案 1. 住宅设计自动化 - 实现15分钟快速方案生成:输入户型图→输出带材质/家具/照明方案 - 关键技术路径: ``` 户型图 → PointNet++特征提取 → GNN布局生成 → Stable Diffusion渲染 ``` 2. 商业空间设计 - 集成人模拟模块:基于Agent的建模(ABM)预测空间使用效率 - 能耗优化系统:结合BIM数据与物理仿真,求解$$ \min E = \sum_{t=1}^T (Q_{heating}^t + Q_{cooling}^t) $$ 四、部署实施要点 1. 硬件配置建议 - 训练环境:至少4*A100 GPU(80GB显存) - 推理服务器:T4 GPU集群 + Redis缓存方案库 2. 软件接口开发 - 开发插件支持主工具: - AutoCAD:使用AutoLISP API集成 - SketchUp:Ruby扩展开发 - Revit:.NET API对接 五、质量控制体系 1. 建立验证标准 - 空间合理性检测:基于人因工程学规则(如$$ 60\text{cm} \leq d_{walkway} \leq 120\text{cm} $$) - 风格一致性评估:使用SWD(Sliced Wasserstein Distance)量化评估 2. 持续优化机制 - 异常方案过滤:通过OOD(Out-of-Distribution)检测模块 - 用户偏好学习:构建隐式偏好矩阵$$ P_{m\times n} = U_{m\times k}V^T_{k\times n} $$ 六、典型应用案例 某智能家居公司工作流: 1. 用户上传户型图(JPEG格式) 2. 系统自动生成8版布局方案(耗时3分28秒) 3. 用户选择"现代极简"风格后: - 生成6套材质方案(mAP@0.5达0.87) - 输出VR漫游场景(延迟<20ms) 4. 设计师微调后方案进入施工图生成阶段 七、发展趋势前瞻 1. 多模态交互升级 - 开发AR实时设计系统:实现$$\arg\min_{\theta} \sum_{x\in\mathcal{X}} \|f_\theta(x) - y\|^2 + \lambda\|\theta\|^2$$ 2. 生成式BIM - 探索基于NeuralCAD的智能建模技术 3. 可持续设计 - 集成生命周期评估(LCA)算法,优化$$ \text{CO}_2 = \sum_{i=1}^n m_i \times c_i $$ 当前主要挑战: 1. 长尾问题处理(特殊户型/小众风格) 2. 物理约束与创意的平衡 3. 设计版权界定问题 建议实施路径:从"AI辅助"(方案建议)逐步过渡到"AI协作"(实时共生设计),最终实现"AI自主"(完整方案生成)。
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