基于Agently框架，开发工作流软件

基于Agently框架，开发工作流，可以和FastAPI对接的。可以平衡短期交付压力与长期AI价值，Agently的Workflow将成为系统智能化的“插件式”增强模块，而非推翻重来的成本负担。

一、架构设计合理性

1. 技术选型

   • FastAPI：适合构建高性能后端，支持异步处理，未来接入AI服务（如Agently的异步调用）时有天然优势。

   • Vue3：组件化开发便于后续扩展AI交互界面，例如数据分析看板、智能决策弹窗等。

   • Agently Workflow：其声明式工作流设计易于与非AI逻辑兼容，适合分阶段开发。

2. 分阶段实施

   • 第一期（无AI）：聚焦核心生产管理功能（如工单管理、资源调度、报表生成），用常规逻辑实现工作流。

   • 后期（AI集成）：通过Agently Workflow逐步添加预测性维护、智能排产、异常检测等模块，无需重构核心逻辑。

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二、关键设计建议

1. 工作流抽象层

• 设计目标：隔离业务逻辑与执行引擎，使AI与非AI工作流可无缝切换。

• 实现方式：

  # 示例：FastAPI中的路由抽象
  @router.post("/workflow/execute")
  async def execute_workflow(workflow_config: dict):
      if settings.ENABLE_AI:
          return await agently_engine.execute(workflow_config)
      else:
          return handle_basic_workflow(workflow_config)
  

2. 数据模型扩展性

• 数据库设计：

  • 为AI相关字段预留扩展空间（如predicted_duration、anomaly_score）。

  • 使用JSON字段或NoSQL存储非结构化数据（如传感器原始数据、AI模型输出）。

• API设计：

  • 定义版本化端点（如/api/v1/workflows），便于后续迭代。

3. 前端可配置化

• 动态UI加载：通过Vue3的动态组件，根据工作流类型（AI/非AI）渲染不同界面元素。

• 示例：

  <component :is="currentStep.component" v-bind="currentStep.props" />
  

4. 安全与权限

• AI服务隔离：将Agently服务部署在独立容器，通过内部网络与FastAPI通信。

• RBAC扩展：预留ai_engineer角色，控制AI模型的训练与部署权限。

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三、Agently集成准备

1. 前期铺垫

   • 日志埋点：记录用户操作、系统状态变化，为AI训练提供数据集。

   • 接口兼容：即使初期不使用AI，也可定义与Agently兼容的输入输出格式：

     {
       "steps": [
         {"type": "human_approval", "params": {"role": "manager"}},
         {"type": "ai_check", "params": {"model": "anomaly_detection_v1"}} // 预留未来字段
       ]
     }
     

2. 性能优化

   • 异步队列：使用Celery或RQ处理耗时AI任务，避免阻塞主线程。

   • 缓存策略：对AI模型的频繁预测结果（如设备故障概率）进行缓存。

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四、演进路径示例

阶段	功能	技术实现
Phase 1	工单手动分配	数据库状态机 + Vue表单
Phase 2	基于规则的自动调度	FastAPI逻辑引擎 + 定时任务
Phase 3	智能排产优化	Agently Workflow + 遗传算法模型
Phase 4	预测性维护	时序数据分析 + TensorFlow集成

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五、风险规避

1. 技术锁死：

   • 通过Dependency Injection封装Agently调用，便于替换其他AI引擎。

2. 数据泄露：

   • 在开发阶段使用合成数据训练AI模型，避免暴露真实生产数据。

3. 性能瓶颈：

   • 对AI模型进行轻量化（如TensorFlow Lite），并在边缘设备部署推理。

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六、原型建议

1. 快速验证：

   • 用Agently快速实现一个Demo工作流（如"智能工单优先级排序"），即使初期不启用，也可验证技术可行性。

2. 指标监控：

   • 在初期系统中加入Prometheus监控，为AI阶段提供性能基线数据。