AI 助理深度解析：多 Agent 协作流的可视化编排
从简单的“聊天机器人（Chatbot）”界面向复杂的 AI Agent（智能体） 转变，正在重塑企业软件架构。虽然单次大语言模型（LLM）调用可以处理基本查询，但现实世界的业务流程——如自动评分、贷款审批或技术支持——需要一组专业 Agent 协同工作。
这种架构转变为开发者带来了显著的复杂性：必须管理多 Agent 协作，维护长流程中的对话状态，更关键的是，必须集成**人机协同（Human-in-the-loop, HITL）**机制以确保安全性和准确性。
在这篇深度解析中，我们将探讨如何超越僵化的代码链（Chains），转向灵活的 AI 助理（AI Assistant） 可视化编排，重点关注路由、函数执行和无缝的人机切换。
企业级 AI 助理的架构
在现代 AI 原生开发中，“AI 助理”不仅仅是一个 Prompt 包装器；它是一个有状态的运行容器，负责编排多个行动者（Agents）和工具（Tools）以实现目标。
与线性链不同，生产级助理通常需要基于图（Graph）的架构，支持循环、分支和暂停执行。
流程的核心组件
- 路由（Router，即“大脑”）： 分析用户意图并将请求导向合适的专业 Agent。
- Agent（即“工人”）： 配备特定工具（数据库 API、搜索、计算器）的自主实体，在 ReAct（推理 + 行动）循环中执行任务。
- 状态管理（State Management，即“记忆”）： 一个共享的上下文环境，在整个会话中持久化数据（用户输入、节点输出、中间变量）。
- 人工节点（Human Nodes，即“监督者”）： 明确的断点，AI 在此暂停执行以请求人工确认或补充输入。
可视化编排：超越“面条式代码”
硬编码多 Agent 交互往往导致系统脆弱且难以调试。可视化编排抽象了这种复杂性，允许开发者将 Agent、函数和逻辑视为可组合的节点。
1. 智能路由 (Intelligent Routing)
路由节点（Router Node） 充当交通指挥员。它不使用硬编码的 if/else 语句，而是利用 LLM 动态分类输入语义。例如，路由器可以区分用户是在请求“重置密码”（路由到 IT 支持 Agent）还是“升级许可证”（路由到销售 Agent）。
2. ReAct Agent 节点
在流程中，AI Agent 节点 封装了 Prompt、模型配置和可用工具。它自主运行以解决分配的子任务。
- 工具（Tools）： 可以包括数据库查询、API 调用或文档检索器。
- 反馈循环： Agent 观察其工具的输出，并决定是继续推理还是返回最终答案。
3. 人机协同 (HITL) 集成
对于企业应用，完全自主往往存在风险。人工交互节点（Human Interaction Nodes） 允许工作流暂停并“回调”到 UI。
- 对话内操作（Action in Conversation）： 助理在聊天界面中渲染确认卡片（例如：“我准备退款订单 https://www.google.com/search?q=%23123。确认吗？”）。
- 页面内操作（Action in Page）： 助理触发模态框或高亮用户屏幕上的组件，在继续之前等待特定的 UI 事件。
实战演练：构建“协作评分助理”
让我们通过构建一个实用的 AI 助理来演示，该助理帮助教师批改学生论文。这需要 AI（进行分析）和人类（进行最终分数验证）之间的协作。
第一步：定义 Agent
创建一个专门的 评分 Agent，配置系统提示词（System Prompt）：“你是一名专业的学术评分员。分析文本的语法、连贯性和论证强度。输出 100 分制的评分和简短评语。”
第二步：编排流程
使用可视化编辑器连接节点：
- 开始节点： 接收学生的论文文本。
- AI Agent 节点（评分）： 处理文本并输出建议分数和批评。
- 人工交互节点（确认）： 暂停执行。向教师展示 AI 的建议。
- 分支 A（同意）： 教师接受分数。
- 分支 B（拒绝/编辑）： 教师手动修改分数。
- 函数节点（保存）： 将最终确认的分数写入“答卷表”数据库。
第三步：绑定用户界面 (UI)
这种模式的威力在于 AI-UI 握手。“人工交互节点”不仅仅是后端的暂停；它触发了一个特定的 UI 状态。
- 当流程运行到“确认”节点时，前端收到一个等待事件。
- UI 渲染一个预填了 AI 建议分数的表单。
- 当教师点击“提交”时，前端发送带有最终数据的恢复信号，后端流程完成数据库更新。
对比：代码优先 vs. 可视化编排
| 特性 | 传统基于代码的框架 | 可视化编排 (JitAi) |
|---|---|---|
| 流程设计 | 在 Python/JS 代码中定义（如 Chains）。难以可视化复杂分支。 | 拖拽式节点。逻辑和数据路径即时可见。 |
| 状态管理 | 手动处理内存/历史记录。复杂的持久化设置。 | 内置状态引擎。数据在节点间自动传递/存储。 |
| 人机协同 | 需要自定义中断逻辑和 Webhook 处理。 | 原生“人工交互”节点，开箱即用地暂停/恢复流程。 |
| 工具集成 | 手动封装 API 和定义 Schema。 | 自动发现系统函数（服务/模型）作为工具。 |
| UI 集成 | 松耦合。UI 必须轮询或管理复杂的 WebSocket 状态。 | 事件驱动。节点触发特定的前端事件（如 open_modal）。 |
JitAi 如何解决这一问题
JitAi 提供了一个全面的 AI 助理（AI Assistant） 元素，将可视化编排与应用业务逻辑原生集成。与独立的 AI 构建器不同，JitAi 的助理完全感知您的应用结构（基于 JAAP 协议）。
- 统一图引擎： JitAi 使用基于图的执行引擎（概念上类似于 LangGraph），但通过无代码/低代码可视化界面公开。您可以拖拽一个 AI Agent 节点，将其绑定到知识库，并连接到服务函数，而无需编写样板胶水代码。
- 深度 UI/AI 协作： JitAi 打破了后端 AI 和前端 UI 之间的障碍。助理可以暂停其流程，触发 页面内操作（Action in Page） 事件，等待用户在 React/Vue 前端点击按钮或填写表单，然后使用新数据恢复执行。
- 全栈感知： 由于 JitAi 理解您的数据模型和服务，这些可以一键添加为任何 Agent 的工具。平台自动处理权限控制和 LLM 的 Schema 生成。
如何验证 / 复现
体验多 Agent 流的可视化编排：
- 下载 JitNode： 安装 JitAi 桌面版以获取本地开发环境。
- 创建 AI 助理： 在 JitAi IDE 中，导航至 AI 助理 (AI Assistants) -> 新建通用 AI 助理。
- 添加节点： 将 AI Agent 节点 和 人工交互节点 拖拽到画布上。
- 配置工具： 选择一个现有的数据模型（例如“客户表”）并将其作为工具添加到 Agent。
- 测试： 使用内置的调试聊天窗口发送请求。观察流程在实时处理您的输入、暂停等待确认并执行最终数据库写入时高亮显示活动节点。
常见问题 (FAQ)
Q: 在此上下文中，AI Agent 和 AI 助理有什么区别？
A: AI Agent 是专注于执行（推理 + 工具）的任务特定工作者。AI 助理 是更高级别的编排者（流程），负责管理用户交互、将任务路由给不同的 Agent，并处理整个会话的运行态数据（Runtime State）。
Q: 我可以在可视化流程中使用自定义 Python 代码吗？
A: 可以。您可以使用**函数节点（Function Node）**来执行任何后端 Python 逻辑（服务函数）。这些函数可以是纯算法或调用外部 API。
Q: 节点之间如何传递数据？
A: 助理维护一个运行态数据（Runtime State）。每个节点从该状态读取输入（如 userInput），并将结果（如 agentOutput）写回其中。您可以在调试期间检查和修改此状态。
结论
可视化编排将多 Agent 系统的开发从复杂的编码挑战转变为结构化的架构过程。通过利用可视化流进行路由和状态管理，开发者可以构建健壮的 AI 助理，无缝融合自主 AI 能力与必要的人工监督。准备好构建您的第一个编排型 AI 助理了吗？