大家好，我是二哥呀。

上一节我们已经跑通了输入输出节点，说明最简单的一个工作流我们已经跑通了，接下来我们需要在此基础上新增一个大模型 LLM 节点，负责把用户输入的内容转正符合播客风格的文本内容。

然后再将这段文本内容传递给输出节点，最终呈现给用户。

至于超拟人音频合成节点，我们留给下一节来完成。小步快跑，快速迭代，也更符合现阶段的开发流程。

源码已开源至 GitHub，类似 dify 这样的工作流 Agent 项目，源码已经提交至 GitHub：https://github.com/itwanger/PaiAgent/tree/PaiAgent-Three 整体架构如下所示，全程使用 Qoder CLI 完成，体验基本上和 Claude Code 持平，想要学 Vibe Coding 的同学可以快速上手实践，写到简历上也非常有看头。

用到的技术栈包括以下这些，SpringAI、SpringAI alibaba、Spring Boot 3.4.1、Java 21、FastJSON2、MinIO 等，LangGraph4J 也提交到了仓库，只不过还没来得及写教程。

我们先明确一下需求，在画布上添加 LLM 节点后，我们首先需要配置节点需要的 API Key，然后再将输入节点作为参数传递给 LLM 节点，LLM 生成结束后再将文本内容作为参数传递给输出节点。

好，我们开工！

一、申请 DeepSeek API Key

首先我们需要去 DeepSeek 官网申请一下 API Key，申请方式非常简单，直接到：https://platform.deepseek.com/api_keys 然后创建 api key 就行了，复制好 key 就可以了。

记得充钱。

然后请求的 URL 为 https://api.deepseek.com/v1/chat/completions model 为 deepseek-chat。

二、申请通义千问 API Key

登录阿里百炼平台，进入密钥管理这里。如果没有，点击右侧创建，如果有，直接复制这个 API Key 就可以了。

三、用 Qoder CLI 为 DeepSeek 节点增加基本配置

如果想退出当前的 Qoder CLI 对话，可以键入 /quit命令，退出后会有一个当前 session 的统计信息，比如说这次对话我们新增了 899 行代码。

然后再次在终端中键入 qodercli重新启动 Qoder CLI。然后再键入 /resume命令选择对应的 session 以恢复之前的对话。