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Lang-Agent的扩展性架构设计支持开发者深度定制专业AI解决方案

2025-08-27 70

Lang-Agent采用清晰的扩展架构支持二次开发,其技术实现包含三个关键设计层面:在组件层面,前后端均采用模块化设计,开发者可通过标准接口添加新节点;在配置层面,平台支持多模型(LLM/Embedding)和多向量库(Postgres/Milvus)的灵活接入;在部署层面,工作流可导出为JSON实现配置移植。技术实现上,前端扩展需要创建React组件定义节点UI,后端扩展需编写Python类实现业务逻辑。

这种开放架构带来两大业务价值:一方面让企业能将内部系统(如CRM/ERP)快速对接AI能力,另一方面支持研发团队构建垂直领域的专用节点库。典型扩展案例包括添加专业文档解析节点构建法律AI助手,或集成内部数据库接口开发商业分析Agent,其扩展效率相比从头开发可提升3-5倍。

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