AI工作流开发实战指南

一、开发模式选择

1. 无代码/低代码模式

2. 代码集成模式

二、核心开发原则

1. 结构化任务分解

2. 工具链设计

三、典型开发流程

```python

示例：DeepSeek API接入工作流（Python）

import requests

def automate_task(api_key, prompt):

headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

response = requests.post(

json={"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]},

headers=headers

return response.json["choices"][0]["message"]["content"]

```

四、安全与优化

1. 权限控制

2. 性能调优

五、推荐学习路径

1. 新手：Dify+DeepSeek实现文档处理自动化^[3]

2. 进阶：n8n+Claude MCP构建跨平台智能体^[4]

3. 专家：OpenAI智能体开发指南（34页系统方法论）^[2]

> 最新趋势：2025年AI工作流正从简单自动化向"自主智能体"演进，重点突破模糊情境下的自主决策能力^[2][4]。