NexusFlow：AI 多模型协作任务引擎，可视化 DAG 工作流编排

NexusFlow 是一个支持多轮对话、任务管理和 DAG 工作流可视化编排的 AI 多模型协作任务引擎，内置 5 种专业 Agent 和 8 个工作流模板，支持 DeepSeek、OpenAI 等主流模型。

什么是 NexusFlow？\n\nNexusFlow 是一个 AI 多模型协作任务引擎，提供多轮对话、任务管理和 DAG（有向无环图）工作流可视化编排三大核心能力。它的设计理念是让复杂的 AI 任务协作变得简单直观，用户只需输入一行自然语言需求，系统就能自动解析并生成可执行的工作流。\n\n## 三大核心能力\n\n### 1. AI 多轮对话\n\nNexusFlow 提供独立的聊天页面，支持：\n- 多会话管理（新建、切换、删除）\n- SSE 流式输出，打字机效果\n- 完整上下文记忆，支持多轮追问\n- 自适应输入框（Enter 发送 / Shift+Enter 换行）\n\nAI 会记住完整的对话历史，让用户能够进行深入的连续讨论。\n\n### 2. 任务管理\n\n用户可以从对话或工作台创建任务，AI 执行后可一键跳回对话继续追问。任务管理功能包括：\n- 任务创建、执行、查看详情\n- 实时进度显示\n- 执行报告查看\n- 任务完成后可"继续对话"，将上下文带入聊天进行迭代优化\n- 一键重新运行任务\n\n这种对话与任务的联动设计，让用户能够在 AI 辅助的工作流中无缝切换不同的交互模式。\n\n### 3. 工作流编排\n\n这是 NexusFlow 最具特色的功能。系统提供可视化 DAG 编辑器，基于 React Flow 实现，支持：\n- 可视化节点拖拽和连接\n- 串行/并行节点执行\n- 节点状态实时显示\n- 基于拓扑排序的执行引擎\n\n## 智能任务解析与多 Agent 协作\n\nNexusFlow 的核心创新在于其智能任务解析能力。用户只需输入自然语言需求，AI 会自动将其拆解为 DAG 工作流。\n\n系统内置 5 种专业 Agent：\n1. 需求分析 Agent：理解用户意图，提取关键需求\n2. 代码生成 Agent：根据需求生成代码\n3. 代码审查 Agent：审查代码质量和安全性\n4. 自动修复 Agent：修复代码中的问题\n5. 报告生成 Agent：生成执行报告和总结\n\n这些 Agent 可以并行或串行协作，共同完成复杂任务。基于拓扑排序的 DAG 引擎确保依赖关系正确的节点按顺序执行，独立的节点则并行运行，最大化效率。\n\n## 8 个内置工作流模板\n\nNexusFlow 预置了 8 个工作流模板，覆盖常见应用场景：\n\n| 模板名称 | 应用场景 | 节点数 |\n|---------|---------|--------|\n| 自动代码工厂 | 开发者工具 | 5 |\n| 内容创作流水线 | 内容创作 | 5 |\n| 批量任务处理器 | 数据处理 | 4 |\n| AI 训练数据生成 | 数据集构建 | 6 |\n| 多语言文档翻译管线 | 国际化 | 4 |\n| 代码 Review 自动化 | 代码审查 | 5 |\n| AI 驱动的测试用例生成 | 测试自动化 | 5 |\n| 智能客服对话流设计 | 对话系统 | 6 |\n\n这些模板提供了即开即用的工作流配置，用户可以直接使用或在此基础上定制。\n\n## 技术架构\n\nNexusFlow 采用前后端分离架构：\n\n### 前端（React + TypeScript）\n- React 19 作为 UI 框架\n- TypeScript 提供类型安全\n- Vite 实现极速构建，内置 CORS 代理\n- Tailwind CSS 原子化样式\n- React Flow 实现 DAG 可视化\n- Recharts 数据图表\n- Zustand 轻量状态管理（含 localStorage 持久化）\n\n### 后端（Python + FastAPI）\n- FastAPI 高性能异步 Web 框架\n- Pydantic 数据验证与序列化\n- SQLite 轻量级持久化存储\n- OpenAI SDK 集成多种 AI 服务\n\n### 核心组件\n- 任务解析器：将自然语言需求解析为结构化任务\n- 工作流引擎：基于拓扑排序的 DAG 执行引擎\n- 模型路由器：支持多模型切换和负载均衡\n- Agent 编排器：协调多个 Agent 的协作执行\n- AI 服务：封装底层模型调用\n- 存储服务：任务状态和数据的持久化\n\n## 多模型支持\n\nNexusFlow 兼容所有 OpenAI 格式的 API，支持：\n- DeepSeek\n- OpenAI GPT 系列\n- 通义千问\n- Moonshot\n- 其他兼容 OpenAI 格式的服务\n\n用户可以在设置页面配置 API Base URL、API Key 和模型名称，无需修改代码。\n\n## Token 消耗统计\n\n系统提供实时的 Token 消耗追踪和可视化分析面板：\n- 执行历史可视化\n- 模型使用分布统计\n- Token 成本分析\n\n这对于需要控制 AI 调用成本的团队尤为重要。\n\n## 开发者友好的特性\n\n### Mock 模式\n\nNexusFlow 内置 Mock 模式，所有 API 返回模拟数据，无需配置后端和 API Key 即可完整体验所有功能，非常适合演示和开发。\n\n### CORS 代理\n\n前端内置 Vite 开发代理（/api/ai-proxy → 外部 AI API），无需后端即可直连外部 AI API，简化了开发环境的搭建。\n\n### 快速开始\n\nbash\n# 克隆仓库\ngit clone https://github.com/lzw-DDS/NexusFlow.git\ncd NexusFlow\n\n# 启动前端\ncd frontend\nnpm install\nnpm run dev\n# 前端运行在 http://localhost:5173\n\n# 启动后端（可选）\ncd ../backend\npip install -r requirements.txt\npython run.py\n# 后端运行在 http://localhost:8000\n# API 文档：http://localhost:8000/docs\n\n\n## 应用场景\n\nNexusFlow 适用于多种场景：\n\n1. 软件开发：从需求分析到代码生成、审查、测试的全流程自动化\n2. 内容创作：多阶段内容生成和优化流水线\n3. 数据处理：批量数据转换和分析任务\n4. AI 训练数据准备：数据集构建和标注工作流\n5. 多语言本地化：文档翻译和国际化流程\n6. 智能客服：对话流程设计和优化\n\n## 总结\n\nNexusFlow 代表了 AI 工作流编排工具的新方向：将多轮对话、任务管理和可视化 DAG 工作流编排整合在一个统一的平台上，通过多 Agent 协作和智能任务解析，大幅降低复杂 AI 工作流的构建门槛。其玻璃拟态 UI 设计和完善的开发者体验，使其成为构建 AI 驱动应用的理想选择。

什么是 NexusFlow？\n\nNexusFlow 是一个 AI 多模型协作任务引擎，提供多轮对话、任务管理和 DAG（有向无环图）工作流可视化编排三大核心能力。它的设计理念是让复杂的 AI 任务协作变得简单直观，用户只需输入一行自然语言需求，系统就能自动解析并生成可执行的工作流。\n\n三大核心能力\n\n1. AI 多轮对话\n\nNexusFlow 提供独立的聊天页面，支持：\n- 多会话管理（新建、切换、删除）\n- SSE 流式输出，打字机效果\n- 完整上下文记忆，支持多轮追问\n- 自适应输入框（Enter 发送 / Shift+Enter 换行）\n\nAI 会记住完整的对话历史，让用户能够进行深入的连续讨论。\n\n2. 任务管理\n\n用户可以从对话或工作台创建任务，AI 执行后可一键跳回对话继续追问。任务管理功能包括：\n- 任务创建、执行、查看详情\n- 实时进度显示\n- 执行报告查看\n- 任务完成后可"继续对话"，将上下文带入聊天进行迭代优化\n- 一键重新运行任务\n\n这种对话与任务的联动设计，让用户能够在 AI 辅助的工作流中无缝切换不同的交互模式。\n\n3. 工作流编排\n\n这是 NexusFlow 最具特色的功能。系统提供可视化 DAG 编辑器，基于 React Flow 实现，支持：\n- 可视化节点拖拽和连接\n- 串行/并行节点执行\n- 节点状态实时显示\n- 基于拓扑排序的执行引擎\n\n智能任务解析与多 Agent 协作\n\nNexusFlow 的核心创新在于其智能任务解析能力。用户只需输入自然语言需求，AI 会自动将其拆解为 DAG 工作流。\n\n系统内置 5 种专业 Agent：\n1. 需求分析 Agent：理解用户意图，提取关键需求\n2. 代码生成 Agent：根据需求生成代码\n3. 代码审查 Agent：审查代码质量和安全性\n4. 自动修复 Agent：修复代码中的问题\n5. 报告生成 Agent：生成执行报告和总结\n\n这些 Agent 可以并行或串行协作，共同完成复杂任务。基于拓扑排序的 DAG 引擎确保依赖关系正确的节点按顺序执行，独立的节点则并行运行，最大化效率。\n\n8 个内置工作流模板\n\nNexusFlow 预置了 8 个工作流模板，覆盖常见应用场景：\n\n| 模板名称 | 应用场景 | 节点数 |\n|---------|---------|--------|\n| 自动代码工厂 | 开发者工具 | 5 |\n| 内容创作流水线 | 内容创作 | 5 |\n| 批量任务处理器 | 数据处理 | 4 |\n| AI 训练数据生成 | 数据集构建 | 6 |\n| 多语言文档翻译管线 | 国际化 | 4 |\n| 代码 Review 自动化 | 代码审查 | 5 |\n| AI 驱动的测试用例生成 | 测试自动化 | 5 |\n| 智能客服对话流设计 | 对话系统 | 6 |\n\n这些模板提供了即开即用的工作流配置，用户可以直接使用或在此基础上定制。\n\n技术架构\n\nNexusFlow 采用前后端分离架构：\n\n前端（React + TypeScript）\n- React 19 作为 UI 框架\n- TypeScript 提供类型安全\n- Vite 实现极速构建，内置 CORS 代理\n- Tailwind CSS 原子化样式\n- React Flow 实现 DAG 可视化\n- Recharts 数据图表\n- Zustand 轻量状态管理（含 localStorage 持久化）\n\n后端（Python + FastAPI）\n- FastAPI 高性能异步 Web 框架\n- Pydantic 数据验证与序列化\n- SQLite 轻量级持久化存储\n- OpenAI SDK 集成多种 AI 服务\n\n核心组件\n- 任务解析器：将自然语言需求解析为结构化任务\n- 工作流引擎：基于拓扑排序的 DAG 执行引擎\n- 模型路由器：支持多模型切换和负载均衡\n- Agent 编排器：协调多个 Agent 的协作执行\n- AI 服务：封装底层模型调用\n- 存储服务：任务状态和数据的持久化\n\n多模型支持\n\nNexusFlow 兼容所有 OpenAI 格式的 API，支持：\n- DeepSeek\n- OpenAI GPT 系列\n- 通义千问\n- Moonshot\n- 其他兼容 OpenAI 格式的服务\n\n用户可以在设置页面配置 API Base URL、API Key 和模型名称，无需修改代码。\n\nToken 消耗统计\n\n系统提供实时的 Token 消耗追踪和可视化分析面板：\n- 执行历史可视化\n- 模型使用分布统计\n- Token 成本分析\n\n这对于需要控制 AI 调用成本的团队尤为重要。\n\n开发者友好的特性\n\nMock 模式\n\nNexusFlow 内置 Mock 模式，所有 API 返回模拟数据，无需配置后端和 API Key 即可完整体验所有功能，非常适合演示和开发。\n\nCORS 代理\n\n前端内置 Vite 开发代理（/api/ai-proxy → 外部 AI API），无需后端即可直连外部 AI API，简化了开发环境的搭建。\n\n快速开始\n\nbash\n克隆仓库\ngit clone https://github.com/lzw-DDS/NexusFlow.git\ncd NexusFlow\n\n启动前端\ncd frontend\nnpm install\nnpm run dev\n前端运行在 http://localhost:5173\n\n启动后端（可选）\ncd ../backend\npip install -r requirements.txt\npython run.py\n后端运行在 http://localhost:8000\nAPI 文档：http://localhost:8000/docs\n\n\n应用场景\n\nNexusFlow 适用于多种场景：\n\n1. 软件开发：从需求分析到代码生成、审查、测试的全流程自动化\n2. 内容创作：多阶段内容生成和优化流水线\n3. 数据处理：批量数据转换和分析任务\n4. AI 训练数据准备：数据集构建和标注工作流\n5. 多语言本地化：文档翻译和国际化流程\n6. 智能客服：对话流程设计和优化\n\n总结\n\nNexusFlow 代表了 AI 工作流编排工具的新方向：将多轮对话、任务管理和可视化 DAG 工作流编排整合在一个统一的平台上，通过多 Agent 协作和智能任务解析，大幅降低复杂 AI 工作流的构建门槛。其玻璃拟态 UI 设计和完善的开发者体验，使其成为构建 AI 驱动应用的理想选择。