AI大模型工作流实战指南

一、核心架构设计

1. 混合推理架构

2. 智能代理系统

二、主流工具链对比

| 方案 | 核心组件 | 适用场景 | 优势 |

||-|-||

| DeepSeek+Dify | API调用+可视化编排 | 无代码自动化 | 10元免费额度起步 |

| n8n+Claude MCP | 工作流引擎+协议桥接 | 跨平台任务自动化 | 支持300+应用集成 |

| LangChain框架 | 模块化LLM调用 | 复杂AI应用开发 | 内置记忆/检索模块 |

三、典型实施流程

1. 环境准备

```bash

Docker部署示例

sysctl -w vm.max_map_count=262144

docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

```

（需验证9380/3306端口）

2. 知识库构建

3. 工作流编排

四、应用场景案例

五、性能优化建议

如需具体领域实施方案，可进一步结合业务场景细化工具选型和工作流设计。