🔥 Java AI（智能体）编排开发就用 Solon Flow
本例参考 dify 的 chatFlow 的效果，模拟实现视频内容：
Solon Flow 是一个通用流编排引擎。可用于计算（或任务）的编排场景； 可用于业务规则和决策处理型的编排场景； 可用于办公审批型（有状态、可中断，人员参与）的编排场景； 可用于长时间流程（结合自动前进，等待介入）的编排场景。同时支持：java8，java11，java17，java21，java24。
<dependency>
<groupId>org.noear</groupId>
<artifactId>solon-flow</artifactId>
<version>最新版本</version>
</dependency>
主要特点有：
- 使用 yaml 格式做编排
- 表达式与脚本自由
- 元信息配置，为扩展提供了无限空间（每个流程，相当于自带了元数据库）
- 事件广播与回调支持
- 支持“无状态”、“有状态”两种需求分类
- 驱动定制（是像 JDBC 有 MySql, PostgreSQL，还可能有 Elasticsearch）
下面提供两种处编排风格以可供参考
1、使用 “元信息” + 任务组件“ 风格 （更利于可视界面配置）
id: demo1
layout:
- title: "开始"
type: start
- title: "文件提取"
meta.input: "file" # 可视界面的配置（通过元信息表示）
meta.output: "fileTxt"
task: @FileLoaderCom
- title: "LLM"
meta.model: "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct" # 可视界面的配置（通过元信息表示）
meta.input: "fileTxt"
meta.messages:
- role: system
content: "#角色\n你是一个数据专家，删除数据的格式整理和转换\n\n#上下文\n${fileTxt}\n\n#任务\n提取csv格式的字符串"
task: @ChatModelCom
- title: "参数提取器"
meta.model: "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct" # 可视界面的配置（通过元信息表示）
meta.output: "csvData"
task: @ParamExtractionCom
- title: "执行代码"
meta.input: "csvData"
task: |
import com.demo.DataUtils;
String json = DataUtils.csvToJson(node.meta().get("meta.input")); //转为 json 数据
String echatCode = DataUtils.jsonAsEchatCode(json); //转为 echat 图表代码
context.result = echatCode; //做为结果返回
- title: "结束"
type: end
这种风格，更适合可视界面的编译。设计是，可以预选设计好很多组件，经过管理配置后，可提供界面选择。
@Component("FileLoaderCom")
public class FileLoaderCom implements TaskComponent {
@Override
public void run(FlowContext context, Node node) throws Throwable {
...
}
}
@Component("ChatModelCom")
public class ChatModelCom implements TaskComponent {
@Override
public void run(FlowContext context, Node node) throws Throwable {
...
}
}
@Component("ParamExtractionCom")
public class ParamExtractionCom implements TaskComponent {
@Override
public void run(FlowContext context, Node node) throws Throwable {
...
}
}
@Controller
public class DemoController {
@Mapping("demo")
public Object input(UploadedFile attachment, String message) throws Throwable {
FlowEngine flowEngine = FlowEngine.newInstance();
flowEngine.load("classpath:flow/demo1.chain.yml");
FlowContext ctx = new FlowContext();
ctx.put("file", attachment);
flowEngine.eval("demo1");
return context.result;
}
}
2、比较原始的风格（能表达内在的大概过程）：
id: demo1
layout:
- title: "开始"
type: start
- title: "文件提取"
meta.input: "file" # 可视界面的配置（通过元信息表示）
meta.output: "fileTxt"
task: |
import org.noear.solon.ai.loader.*;
var loader = FileLoader.of(file);
var fileTxt = loader.load();
context.put(node.meta().get("meta.output"), fileTxt); //推入上下文（后续节点可用）
- title: "LLM"
meta.model: "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct" # 可视界面的配置（通过元信息表示）
meta.input: "fileTxt"
meta.messages:
- role: system
content: "#角色\n你是一个数据专家，删除数据的格式整理和转换\n\n#上下文\n${fileTxt}\n\n#任务\n提取csv格式的字符串"
task: |
import com.demo.ModelUtils; //根据业务封装，可快速获取配置的模型
import com.demo.MessageUtils; //根据业务封装，可快速构建消息
var chatModel = ModelUtils.get(node.meta().get("model"));
var chatMessages = MessageUtils.get(node.meta().get("messages"), context);
var resp = chatModel.prompt(chatMessages).call();
context.put("resp", resp);
- title: "参数提取器"
meta.model: "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct" # 可视界面的配置（通过元信息表示）
meta.output: "csvData"
task: |
context.put(node.meta().get("meta.output"), resp.getMessage().getContent());
- title: "执行代码"
meta.input: "csvData"
task: |
import com.demo.DataUtils;
String json = DataUtils.csvToJson(node.meta().get("meta.input")); //转为 json 数据
String echatCode = DataUtils.jsonAsEchatCode(json); //转为 echat 图表代码
context.result = echatCode; //做为结果返回
- title: "结束"
type: end
这个风格比较原始，不过不需要 java 组件参与。可以像低代码一样（或可执行程序一样），直接运行配置文件。
@Controller
public class DemoController {
@Mapping("demo")
public Object input(UploadedFile attachment, String message) throws Throwable {
FlowEngine flowEngine = FlowEngine.newInstance();
flowEngine.load("classpath:flow/demo1.chain.yml");
FlowContext ctx = new FlowContext();
ctx.put("file", attachment);
flowEngine.eval("demo1");
return context.result;
}
}
