Agent实战项目PaiFlow（派派工作流）上架了，类dify、coze和n8n，二哥编程星球出品，你值得拥有！-技术派

大家好，我是二哥呀。

2025 年 9 月初，我就立项了 PaiFlow Agent 项目，除了调研、编码，就是不停地肝教程，几乎每天所有的空闲时间都扑在这个项目上，但依然到 2026 年 2 月份整体的教程才趋于完善。

给大家看一下整体的教程内容，一共 195344 字，光撰稿时间就足足 1450 小时，如果一天 24 个小时都在撰稿，需要足足 60 天（我滴乖乖）。

再加上前期的需求调研、设计讨论、技术选型、架构搭建，以及后期的测试、bug 修复，整个项目从无到有，得有六个月的时间。

说实话，这次真的把我累坏了，上次肝派聪明 RAG 的教程，成功熬感冒，咳嗽了俩月才好。这次好一点，没感冒，但黑眼圈是越来越重了。

讲真，每次看到大家高涨的热情，我都会举起皮鞭往自己白白净净的屁股抽几鞭子，为的就是早点把项目和教程交付出来，回馈大家对我的支持和信任。

现在项目就要上架了，我心里蛮紧张的，就像自己的孩子即将要接受大家的检阅一样。

大家看一眼这个 Agent 应用开发工程师的招聘要求，有智能体 Agent 研发、LLM 基本原理、分布式、Prompt、LangGraph、Docker、RAG 等等，PaiFlow 几乎全部囊括了。

这就意味着，只要你吃透了 PaiFlow 项目，AI 应用开发这个岗位的面试题，你基本上就无敌了。

我相信这个 Agent 实战项目一定能帮助大家在接下来的暑期实习/秋招中大展拳脚，收获远超你预期的 offer，就像之前派聪明 RAG做到的那样。

我也笃定，大家在认真学完这个项目后，不仅能在面试中脱颖而出，还能在工作中游刃有余，成为 AI 时代的抢手货。

如果有同学之前了解过二哥的编程星球，相信看到这里就已经按耐不住要冲这个项目的决心了。

那么请立刻马上扫下面的 30 元优惠券，139 元你就可以拥有他，一个企业级的 Agent 工作流编排实战项目。

对，你没看错，不要 1999 元，不要 399 元，也不要 199 元，优惠完只需要 139 元。

新项目上架，限时优惠，优惠券数量有限抢完就恢复原价 169 元。

黑格尔曾说，一个民族的希望，寄托在那些仰望星空的人。

我希望二哥的编程星球，能成为大家的星空，带大家从迷茫、焦虑走出来，拿到一个远超预期的 offer，甚至多个。

说这话绝非我在这里脱裤子放屁，大家可以看看往届球友们给的评价就好了。

绝对的物超所值，比你去培训班花几万块钱都值，真心话，溢价到爆那种。

我要做的就是，给知识付费的圈子注入一丝温度和人情味，就像一位朋友向阳说的，不要让坏人把所有的钱都赚了。

目前来星球的，从我修改过的简历来看，学历都很硬（五湖四海皆有，这也再次印证二哥的口碑刚刚的），所以我相信大家一定有能力掌握这个项目，并且战无不胜！我们开冲吧！

华南理工大学、北京理工大学、西安交通大学、同济大学、电子科技大学、重庆大学、东北大学、山东大学、南京大学、哈尔滨工业大学
华中科技大学、西安交通大学、中国科学院大学、香港中文大学、大连理工大学、东南大学
天津大学、华中科技大学、香港中文大学、浙江大学、北京大学、中南大学、武汉大学、西北工业大学
大连理工大学、华东师范大学、复旦大学、纽约大学、吉林大学、华南理工大学
等等等等，还有很多很多，我就不一一列举了，总之一句话，你并不孤单，在二哥的编程星球里，有一群和你一样优秀、努力、上进的同学们！

01、为什么做 PaiFlow?

2025 年 9 月份，科大讯飞找我推广他们的astron-agent项目，动手尝试把这个项目跑起来后发现，和当前的 Agent 市场需求非常契合。

再加上球友们对 AI 实战项目的诉求比较强烈，希望派聪明 RAG 项目完结后，再上架一个 AI 实战项目。于是我萌生了一个大胆的想法，自己做个吧！

PaiFlow，中文名我们叫他派派工作流，叠字听起来是不是蛮亲切的？

亲切就对了。这是一个企业级的 AI Agent 工作流编排平台，支持用户通过可视化方式编排大模型节点、工具节点和流程逻辑等。简单来说，就是一个类似 Dify、Coze、n8n 的可视化流程编排平台。

下面是面试篇的教程，都是当今最流行的面试题型，包括 Agent&Skills、SpringAI、LangGraph4J、大模型&AI 面试题、SSE、Docker、微服务等等，目前均已完稿，足足 200 道，覆盖了 AI 应用开发的方方面面。

第一期我们主要交付这个工作流——用户输入一个主题，大模型将其转换为播客风格的文本，再经过 TTS 将其转换为音频内容，主要包括四个节点：输入 →LLM→ 超拟人音频合成 → 输出（支持节点并行执行）。

第二期，我们会在此基础上实现更复杂的流程编排（OCR 识别、代码分支、RAG 知识库、Agent 智能决策、MCP 等等【代码已经实现，第一期交付完就开始更新教程】）。

截止到目前，我们一共研发了 7 个实战项目。派聪明 RAG 和 PaiFlow Agent，是两个最典型的 AI 场景落地业务，拥有这俩项目的同学就等着暑期实习和秋招大杀特杀吧！

PaiAgent 算是PaiFlow的Vibe Coding版本，针对非技术岗位的同学，提供了一个更轻量级的 Agent 实战项目。

还有三个后端项目，包括 Spring Boot+React 的前后端分离项目技术派、微服务 PmHub 和入门编程喵。

以及一个轮子 MYDB。除此之外，今年我们还打算再上架至少三个 AI 实战项目：

一个 PaiAgent，解决大家在 Vibe Coding 中的困惑。
一个派简历，解决大家在撰写简历时的痛点，排版大气上档次，内容详实模板充足。
一个校招派，主打 MCP+SpringAI+LangGraph4J，解决大家在求职信息获取上的痛点。

三个项目的代码基本上都已完成，只剩下教程的撰写工作。

当然了，等这三个项目上架的时候，星球也会涨价到 179 元，所以现在花 139 元锁定一整年的 AI 实战项目，是最划算的。

02、PaiFlow 的开发历程

这一干不要紧，前后花了半年的时间，难度远超我的想象。

整个项目架构可以拆成四层：前端表达层、控制台中枢层、工作流执行层，以及底层基础设施层。

前端使用 React + TypeScript 实现，承担用户和后端交互的职责。用户可以编排工作流、配置节点参数、执行工作流、查看运行状态和日志等。

后端采用的是微服务构架，Hub 负责业务管理和系统控制，包括用户鉴权、大模型和插件的统一管理、流程元数据的维护，以及工作流的执行调度等等。你可以把 Hub 理解为 PaiFlow 的大脑皮层。

所有执行相关的事情，都会被 Hub 下发给专门的工作流引擎。

工作流引擎是 PaiFlow 最核心，也是最复杂的部分，既有 Python 版本，也有 Java 版本。主要负责 DSL 的解析与校验、节点的调度与执行顺序控制、上下文和参数的管理、链路的拓扑解析，以及执行过程中状态的变更和事件推送。

你启动 Python 版工作流引擎，hub 就会自动将工作流的执行请求发送到 core 模块下的 workflow、aitools 和 link 服务；你启动的是 Java 版工作流引擎，hub 就会自动将工作流的执行请求发送到 core-workflow-java 模块下，并等待返回。

hub 不关心工作流最终由谁执行，它只负责调度和路由；真正的执行能力，是可以被替换、演进甚至并行存在的。

为什么选择 Python+Java 双引擎?

这个问题很多球友可能会问，为什么要做双引擎，不是增加复杂度吗？

其实主要有两个原因：

第一，星球里有一部分球友迫切想要 Python 版的实战项目（毕竟 Java 和 Go 的项目咱都有了）。既然球友们有诉求，咱就必须要满足。

第二，Python 版可以快速验证 MVP（Minimum Viable Product，即最小化可行产品），Java 版负责生产环境部署。两者可以互相借鉴，取长补短。

Python 版的工作流引擎是基于 FastAPI 框架构建的，采用的异步编程模型。依赖包括 Uvicorn、Pydantic、SQLAlchemy 等。

Java 版的工作流引擎是基于 JDK 21+Spring Boot 3.5+SpringAI 1.1+LangGraph4J 构建的，采用多线程并发模型。持久层框架为 MyBatis-Plus 3.5，HTTP 客户端为 Okhttp 4.12，JSON 序列化和反序列化为 Fastjson2 2.0。

我们把 Python 版的入口 port 和 Java 版的入口 port 改成了一个，都是 7880。这样的好处是，不用刻意去改配置就可以切换到另外一个版本发起工作流调用，hub 微服务向下是无感知的，对新手比较友好。

学习路线也帮大家准备好了。

03、PaiFlow 有哪些技术亮点？

这次 PaiFlow 用到的技术栈真的很多，我给大家梳理一下核心的亮点：

JDK21+Spring Boot3.5 新特性

派派工作流使用 Java 21 和 Spring Boot 3.5 来重构工作流引擎，就顺带使用了 Project Loom 的虚拟线程机制来替代传统的线程池，进行节点的并发执行。

try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    executor.submit(() -> executeNode(node, variablePool, callback));
}

以往处理 100 个并发节点时，需要创建 100 个系统线程，内存开销大，还得手动调优线程池参数。切换到虚拟线程后，通过 Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()就可以构建执行器，每个节点执行逻辑都能无痛地挂载在轻量线程上，整体内存占用直接从 500MB 降到了 50MB。

数据结构层也做了优化，很多 DTO 结构都改成了 Java 14 引入的 Record 类型，不仅代码简洁、语义清晰，也省掉了对 Lombok 的依赖。

Spring AI+LangGraph4J

我们项目最初是用 Python FastAPI 配合 LangChain 实现的工作流引擎，后来考虑到企业级应用的需求，我们用 Spring AI 重构了一个新的版本。

Spring AI 的优势很明显：

①、Spring AI 提供了多模型的统一抽象层，通过 ChatClient 和 ChatModel 接口，可以无缝切换 DeepSeek、OpenAI、通义千问等各种大模型。

②、SpringAI 基于 Reactor 的 Flux 流式处理让我们实现了真正的异步响应，大幅降低了首字延迟，用户体验非常流畅。

③、强类型的 ChatResponse 和 Message 让我们能在编译期就捕获错误，重构起来特别安心。

LangGraph4J是 LangGraph 的 Java 实现，它是一个用于构建有状态、可循环的多步骤 LLM 应用的编排框架。这俩都是现在 JD 中明确要求大家都要懂的框架。

工作流引擎核心机制

在 PaiFlow 的工作流引擎上，我们的思路是"DSL 驱动+节点执行器解耦+变量池隔离"。

系统会先解析 DSL 定义，把它转换成内存中的工作流对象，并构建好所有节点之间的链路依赖。

在执行层面，我们通过策略模式将节点分发给不同的执行器处理。执行器有一个统一的基类 AbstractNodeExecutor，它封装了所有公共能力，比如超时控制、重试机制。

再说变量池，这是流程之间通信的关键组件。我们搞了一个 VariablePool，所有节点执行时的输入输出都会写进来。

从设计模式的角度来看，NodeExecutor 用到了策略模式+工厂模式+责任链模式。

SSE 实时推送

在整个工作流引擎的交互链路里，我们实现了一个基于 SSE 的实时推送机制，用于将节点执行状态和 LLM 输出内容第一时间同步给前端。

大模型调用最大的问题是慢。用户点一下按钮，等 10 秒才出结果。PaiFlow 的解法是全链路流式，每收到一个 token 就往前端推一次：

// LLM节点执行时的回调
LlmResVo llmOutput = modelServiceClient.chatCompletion(req, chatResponse -> {
    // 每收到一个token就往前端推一次
    nodeState.callback().onNodeProcess(
        0,
        node.getId(),
        chatResponse.getResult().getOutput().getText(),
        chatResponse.getResult().getOutput().getMetadata().get("reasoningContent")
    );
});

通过这套机制，用户在前端几乎是"边跑边看结果"，体验非常丝滑。

Docker 容器化部署

整个项目采用了多阶段构建的方式优化 Docker 镜像体积。第一阶段基于 maven:3.9-eclipse-temurin-21 镜像进行构建，执行 mvn clean package -DskipTests 完成编译打包；随后进入第二阶段运行环境，基于轻量的 eclipse-temurin:21-jre 镜像，仅将编译好的 jar 包复制进去，极大缩小了最终镜像的体积，控制在 200MB 左右。

在服务编排层面，使用 Docker Compose 管理和启动整个系统，包括 console-hub、core-workflow、postgres、mysql、redis、minio、nginx 等共计 9 个服务。

分布式追踪

在分布式追踪方面，我们通过 OpenTelemetry 对整个 Workflow 引擎进行了埋点，覆盖了工作流的开始、结束，以及每个节点的执行阶段。

一旦工作流执行出现性能瓶颈，可以根据 Trace ID 精确回溯每个节点的耗时，快速定位问题。

看到这里相信你一定心动了，冲这个项目的同学可以直接扫下面的优惠券（或者长按自动识别），星球目前定价 169 元/年，优惠完只需要 139 元，每天不到 0.38 元，绝对的超值。

星球目前已经 11700+ 人了，后面可能要涨价到 179 元/年，想上车的同学，请趁早。

星球只有 100 多的门票，但帮助球友们拿到了包括【腾讯、阿里、蚂蚁、淘天、字节跳动、小红书、快手、京东、美团、华为、荣耀、拼多多、vivo、oppo、小米、携程、得物、深信服、传音控股、美的】等等各大公司的 offer。

还有非常多非常多。。。我就不一一晒了，能帮助到这么多同学，打心眼里觉得付出的这一切都值了。

04、PaiFlow 的求职价值

技术亮点说完了，大家肯定更关心这个项目能写到简历上有什么用。

我给大家总结一下，PaiFlow 涉及的技术点：

架构设计：微服务架构、工作流引擎设计、DSL 驱动设计
工作流引擎：DAG 拓扑排序、节点调度、变量池管理、状态机
Docker 容器：多阶段构建、Docker Compose 编排、健康检查
插件服务：MCP 协议、工具注册系统、JSON Schema
**Redis&MinIO&MySQL：**分布式缓存、对象存储、关系型数据库
微服务：服务拆分、API 网关、服务发现、负载均衡
**Agent&Skills：**LLM 集成、Tool Calling、Prompt 工程、多轮对话
设计模式：策略模式、工厂模式、责任链模式
**SSE：**服务端推送、实时通信、流式输出
并发编程：虚拟线程、异步编程、线程池
**SpringAI：**多模型统一抽象、流式处理、结构化输出
**大模型&Prompt：**Prompt 模板、上下文管理、RAG
**LangGraph4J：**Agent 编排、状态图、工作流编排

看一眼 PaiFlow 写到简历上的部分内容吧，都是 AI 时代强需求的技能点，所向披靡没问题。

用星球嘉宾一灰的原话就是，派派工作流涉及的东西很多，深度广度都很大：设计模式、数据结构、架构思想、工程能力、AI 技术栈，全都涉及了，随便一个都可以聊很久聊很深。

并且这个项目，不管面试官搞没搞过 AI，都可以问很多。

强烈推荐有实力的球友挑战一下自己，如果能够吃透我们的教程和源码，那基本上不管是社招党跳槽，还是学生党秋招/春招/日常实习/暑期实习，都很无敌。

05、PaiFlow 项目交付内容

给大家梳理一下，购买 PaiFlow 项目后会得到什么：

20+万字详细教程

从项目背景 → 架构拆解 → 工作流引擎设计 → 源码分析 → 项目实战 → 简历攻略 → 面试攻略，我们都会一一讲解。

教程包括：

项目架构设计
工作流引擎核心实现
Python 版工作流引擎详解
Java 版工作流引擎详解
前端可视化编排实现
Docker 容器化部署
分布式追踪与监控
简历写法指导
面试题准备

完整源码

提供 Python 和 Java 两个版本的完整源码，代码规范，注释详细，可以直接运行和学习。

简历写法指导

我们准备了 100 种简历写法，按照大厂标准，帮大家总结了技术难点和亮点。所以完全是能学完项目直接写到简历上、突击面试，一条龙服务！

面试题准备

我们已经总结了 200+道项目面试题，掌握好这些面试题，就可以直接拿去面试了，后续也会根据同学们的真实面试反馈，持续增加项目的面试题数量。

答疑服务

购买后可以进入专属的项目交流群，二哥基本是有问必答的。除了群答疑之外，你遇到的任何面试拷打问题，我也帮你复盘梳理，直到你能吃透为止。

06、PaiFlow 适合谁学？

适合群体：

适合具备 Java/Python 后端基础，想补个 AI 工作流 Agent 项目的实习/校招/社招同学
适合工作经历缺乏 AI 应用开发项目经验的，想融入个 AI 应用开发项目的同学
适合想进入 AI 工程/智能应用开发，提高 AI 应用开发工程经验的同学
适合对大模型应用开发感兴趣的，希望结合项目经验来学习大模型应用开发

不适合群体：

不适合没有跑过编程项目的人，不会用 Google/AI 搜索解决环境问题的人
不适合只喜欢看视频学习，没有看文档学习习惯的，自学能力弱的
不适合 0 基础开发小白，你至少要有一点 Java/Python 后端开发基础（懂一点接口开发就行）
不适合游手好闲，喜欢知识要手把手喂到你嘴里的

学习方式

PaiFlow 项目主要是文档学习，会提供源码，但没有视频教学，也没有手把手带做项目视频，所以需要有一定的文档自学能力。

因为视频只适合入门，而我们的目标是帮你找到工作，拿到 offer，尤其是 PaiFlow 这个项目，本身是有难度，需要你有一定的自学能力，能够看文档、读源码、调试代码，才能真正吃透这个项目。

PaiFlow 价格和购买方式

这项目，说实话，让培训班拿去卖，至少定价【1999 元】，但二哥的声望大家是知道的，不希望你花一毛钱冤枉钱，所以定价非常良心，所有的项目加一起，包括简历修改、学习路线指定、1V1 的对私服务，一年也只需要169 元，这波优惠完更是只需要 139 元/年，每天不到 0.38 元，天底下再也没有比二哥更良心的了。

我希望用自己最大的诚意，去俘获大家发自内心的口碑。

那这次为了避免盗版，代码仓库采用的是邀请制，加入星球后，在星球第一个置顶帖【球友必看】中获取邀请链接，审核通过后即可查看。

派派工作流源码申请方式：https://t.zsxq.com/1ilWe

派派工作流 Agent 的教程，这次托管在技术派教程上，之前只要在技术派上绑定过星球的成员编号，均可以解锁查看。

派派工作流教程地址：https://paicoding.com/column/13/1

并且了照顾大家的阅读习惯，我们也会在星球里第一时间同步更新，包括但不限于：

✅ 详细的 20+万字项目教程（文档永久可看）
✅ 完整的 Python+Java 双引擎源码（两个语言实现的源码都能学习）
✅ 文档答疑解惑和专属项目交流群（赠送一年答疑服务）
✅ 现成 100 种简历写法（项目亮点和难点全都有）
✅ 项目的扩展思路（拉开和其他人的差距）
✅ 项目 200+相关面试题（全都是项目高频面试题，后续还会持续增加）

07、Ending

在我看来，派派工作流对大家的价值，不只是拿到一个称心如意的 offer，更是提前让你进入高级工程师的思维区间。

所以如果你问我，派派工作流到底牛逼在哪。我会说，它不仅能保证你百分百上岸，还能极大概率把你从简历筛选的杂音里捞出来。毕竟 AI 的落地业务场景，一个是 RAG，我们派聪明实现了，另外一个就是工作流的 Agent 编排。

让我们一起加油，在 AI 时代拿下心仪的 offer！

对了，加入「二哥的编程星球」后，你还可以享受以下专属内容服务：

1、付费文档: 派派工作流 Agent、派聪明 RAG Java 版/Go 版、微服务 PmHub、前后端分离技术派、轮子 MYDB、入门编程喵、AI+MCP 的校招派等项目配套的 60 万+ 字教程查看权限
2、简历修改: 提供价值超 600 元的简历修改服务，附赠星球 5000+优质简历模板可供参考
3、专属问答: 向二哥和星球嘉宾发起 1v1 提问，内容不限于 offer 选择、学习路线、职业规划等
4、面试指南: 获取针对校招、社招的 40 万+字面试求职攻略《Java 面试指南》，以及二哥的 LeetCode 刷题笔记、一灰的职场进阶之路、华为 OD 题库
5、学习环境: 打造一个沉浸式的学习环境，有一种高考冲刺、大学考研的氛围