程序员超级伴侣-ApiHug

传统技术栈 Activiti 复杂度远超理解， 在原有成本投入下，估计难改动，而新的集成方法，无历史包袱，思路的打开，产品力提上来后，前景广阔，Camunda 看到最后 engine 设计太过拖沓，如果么有上万个测试用例的把持， 令人绝望，抛弃engine 内核， 走预编译 --- Ad-hoc 流程如何做， 如走动态编译， sandbox 如何做？有偏数据ETL workflow 如 Airflow 有偏 ops 编排，有综合的如 n8n, 但是整体上都有一个特征：引入了AI集成；

老牌：flowable, activiti, camunda， camel, 【smart engine, compileflow(均阿里系)】， drools, easy-rules， camel, spring cloud data flow, UI;AI 控件， 比如分类，参数提取，会话， RAG，TOOL, 这块直接计入 apihug API repository + gateway， 无限打通内部， 表单 form 部分可以高枕无忧了。这个是个大概率可行的方案：在。无限打通现有数据和服务。

在融合过程充满挑战，我们对LLM的潜力和边界尚未完全理解，同时现有资产中也存在质量不一的问题。这些方法不仅维护了API的完整性，而且培养了一个纪律严明、高标准的开发环境，从而形成了坚固、可扩展且可靠的API，这些API构成了我们软件架构的基础。通过精心设计的整合计划，可以确保在LLM时代中，组织能够有效地转化并优化其资产，实现持续的创新和发展。工具， 使用简单的几个 配置 rule，检查你的API设计规范(未来可以持续添加)。现有API和数据积累，在LLM的辅助下，可以转化为推动创新和增长的强大动力。

很早的 AutoGPT 也有相类似概念，再到 Langchain 据闻也搞自己的 Studio IDE, 其实总总的这些操作， 一个是补充LLM 不具备行业知识和现有业务流程的融入问题；你终端用户只对UI感兴趣哈， 最近迫于很多友商的压力，咱也被迫上了个“AI”产品， 你发现基本是挂个AI的客服系统， 有的基本IF/ELSE 都不判断， 直接就是接的产品搜索, 唯一流出路径就是产品详情页。)就有这个， 现在你在百度搜索，日历，天气相关内容，都是可直接交互的了；未来可能的情况现在的各种 ai?