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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