工作流引擎技术方案＜初版＞

现流行AI工作流引擎技术方案与实现方式调研

n8n

前端技术栈

1. 核心流程图库：Vue Flow
2. 图形布局引擎：Dagre
3. 拖拽功能：Vuedraggable

n8n 的流程图绘制技术栈是：

Vue Flow（核心） + Dagre（布局） + Vuedraggable（拖拽） + Vue 3 Composition API（架构）

后端技术栈

后端代码模块化梳理：https://www.processon.com/v/685b72107dbaf842a9ee9b54?cid=685b6ee53a038f2b261ab950

数据库梳理：https://www.processon.com/v/685ba3a83a444c5346fb296c?cid=685ba058d1eab77979de60f5

核心组件：

• WorkflowService：流程 CRUD 操作
• ActiveWorkflowManager：流程激活/停用管理
• WorkflowRunner：流程执行管理
• NodeTypes：节点类型管理

数据库支持：

• SQLite（开发环境）
• PostgreSQL（生产环境推荐）
• MySQL/MariaDB（生产环境支持）

技术特点：

• 基于 TypeORM 的 ORM 框架
• Repository 模式数据访问
• 事件驱动的架构设计
• 依赖注入的模块化设计
• 事务管理确保数据一致性

n8n与BPMN引擎对比

Dify

前端技术栈

后端技术栈

后端代码模块梳理：https://www.processon.com/v/685b966e74aa236c0c49b6b1?cid=685b7292c7884e2e72ba7529

核心需求分析

1. 可视化流程绘制界面 (Frontend)：用户能够通过拖拽节点、连接线、配置节点属性来设计工作流程。
2. 流程定义与存储 (Backend/Persistence)：将绘制的流程图转化为可执行的定义（如JSON、XML或DSL），并持久化存储。
3. 流程引擎 (Backend Core)：能够解析流程定义，驱动流程实例的执行，管理流程状态、任务分配、条件判断、并发、循环等复杂逻辑。
4. 任务执行与集成 (Backend/Integration)：流程中的节点能够触发具体的业务逻辑，例如：
   • 调用知识库的API（查询、创建、更新知识）
   • 触发外部服务（发送通知、调用其他微服务）
   • 执行自定义代码片段
   • 涉及人工审批/任务
5. 流程实例管理与监控 (Backend/Frontend)：能够查看流程实例的运行状态、历史记录、异常信息。
6. 用户和权限管理：与Spring Boot知识库系统的用户体系集成。

技术选型方案

1. 前端可视化流程绘制（核心难点之一）

这是实现“绘制”功能的关键，需要一个强大的流程图库。

• 推荐方案：基于成熟的图绘制库 + 自定义开发
  • bpmn.js / dmn.js / cmmn-js (Camunda生态): 如果你后端计划使用Camunda或Flowable，那么前端直接使用它们的配套库是最自然的选择。它们提供了非常专业的BPMN 2.0、DMN、CMMN绘图能力，功能强大且符合标准。
    • 优点：高度专业，功能完善，符合行业标准，与后端Camunda/Flowable无缝集成。
    • 缺点：学习曲线可能较陡峭，主要围绕BPMN标准，如果你的流程并非严格的BPMN，可能需要自定义扩展。
  • GoJS / JointJS / mxGraph (draw.io): 强大的通用图形库，提供了丰富的功能（拖拽、连线、节点、缩放等）。你需要在此基础上自行构建流程节点、属性面板和交互逻辑。
    • 优点：高度灵活，可定制性强，不绑定特定后端或标准。
    • 缺点：开发量大，需要从零开始设计节点类型、属性配置、数据结构与后端流程定义的映射关系。
  • X6 (AntV / G6): 阿里巴巴AntV团队的图可视化引擎，专注于流程图、脑图、拓扑图等。提供了丰富的组件和交互。
    • 优点：国产，社区活跃，文档丰富，性能良好，更适合国内开发习惯。
    • 缺点：仍需大量自定义开发以实现流程编排的特定功能。
  • ProFlow (Ant Design Pro): 如果你的前端使用React和Ant Design，ProFlow提供了一个开箱即用的流程图组件，可以大大减少开发量。
    • 优点：基于React，快速构建，与Ant Design生态集成。
    • 缺点：通用性不如GoJS等，可能在深度定制上有限制。
• 数据格式选择：前端绘制的流程图需要转换为后端能够识别和执行的数据格式。
  • BPMN XML：如果使用Camunda/Flowable，这是标准格式。
  • JSON Schema：自定义的JSON结构，可以灵活定义节点类型、属性和连接关系，适合自研或简化流程模型。Dify和n8n很可能使用自定义的JSON格式。

2. 后端流程引擎（核心驱动力）

这是实现“编排”和“自动化”效果的核心。Spring Boot应用需要集成一个流程引擎来管理流程的生命周期。

• 推荐方案1：嵌入式BPMN引擎 (Camunda / Flowable)
  • Camunda BPM:
    • 优点：
      • 成熟稳定：企业级，功能强大，经过广泛验证。
      • 标准支持：原生支持BPMN 2.0、CMMN、DMN，符合行业标准。
      • 易于集成Spring Boot：Camunda提供了camunda-bpm-spring-boot-starter，可以非常方便地将流程引擎嵌入到Spring Boot应用中，自动配置数据源、REST API等。
      • 可视化工具：配套的Camunda Modeler和Web Apps（Cockpit, Tasklist）提供强大的管理和监控能力。
      • 活跃社区与文档：丰富的资料和社区支持。
    • 缺点：可能略重，如果你的流程非常简单，BPMN标准可能显得有些复杂。但考虑到要实现“复杂流程”和“自动化”，它的强大是值得的。
    • 实现思路：
      1. 在Maven/Gradle中引入Camunda Spring Boot Starter依赖。
      2. 流程定义文件（.bpmn）放在src/main/resources/processes目录下。
      3. 通过RuntimeService, TaskService等Camunda API与流程进行交互。
      4. 实现JavaDelegate来执行业务逻辑（如调用知识库服务）。
      5. 前端使用bpmn.js进行绘制，然后将BPMN XML提交给Spring Boot后端进行部署。
  • Flowable:
    • 优点：与Camunda类似，都是Activiti的分支，轻量级，性能好，也很好地支持Spring Boot集成。在某些方面可能比Camunda更轻量级一些。
    • 缺点：功能上略逊于Camunda，但对多数场景已足够。
    • 实现思路：与Camunda类似。
• 推荐方案2：自研轻量级引擎 (JSON/DSL解析)
  • 优点：
    • 极致灵活：完全按照自己的需求定义流程模型和执行逻辑。
    • 轻量级：只包含你需要的功能，没有额外负担。
  • 缺点：
    • 开发量巨大：需要自行实现状态机、任务调度、事件处理、并发控制、错误重试、持久化、版本管理等核心功能，难度极高，且容易出现bug。
    • 缺乏标准与生态：没有成熟的可视化工具和通用集成方案。
    • 维护成本高：需要长期投入维护和功能迭代。
  • 适合场景：除非你的流程需求非常特殊且简单，或者你有足够的开发资源和时间，否则不推荐自研核心引擎。Dify和n8n虽然是“自研”，但它们是专门为此而生的产品，投入了大量精力。
• 推荐方案3：混合模式 (适用于AI原生流程)
  • 核心逻辑：使用Spring Boot业务逻辑处理，将复杂决策和AI能力通过OpenAPI/REST API暴露。
  • 流程编排：使用一个更高级的编排器来调用这些API。
    • Dify (如果可以嵌入或作为独立服务): 如果Dify的后端服务可以作为独立组件运行并通过API与你的知识库系统交互，那么可以考虑使用它来专门处理AI相关的流程。
    • LangChain / Semantic Kernel: 如果流程更多是基于LLM的Agentic工作流，可以在Spring Boot中集成LangChain4j (Java版本) 或Semantic Kernel (Java版本)。它们提供了Agent、工具调用、RAG等能力，可以用来构建AI驱动的复杂逻辑。
      • 优点：深度融合AI能力，构建Agentic工作流更方便。
      • 缺点：不适用于传统的业务流程（如审批、定时任务），更侧重于LLM的编排。

我的建议：对于Spring Boot集成和实现类似“钉钉流程自动化”的通用流程编排，强烈推荐使用 Camunda BPM 作为后端流程引擎。

3. 数据持久化

• 选择：流程引擎通常需要数据库来存储流程定义、流程实例状态、历史数据、任务信息等。
• Camunda/Flowable：支持主流关系型数据库，如 MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server。你可以直接使用知识库系统已有的数据库，或者为流程引擎单独配置一个数据库。

4. 与Spring Boot知识库系统集成

• Service Tasks / Delegates：在BPMN流程中，你可以定义“服务任务”（Service Task），它会调用Spring Boot应用中的Java类（实现JavaDelegate接口）。在这些Delegate中，你可以注入Spring Bean，直接调用知识库系统的Service层或Repository层，执行：
  • 知识的创建、查询、更新、删除。
  • 用户权限判断。
  • 发送通知（邮件、短信、钉钉Webhook）。
  • 调用外部API。
• User Tasks / 任务管理：对于需要人工处理的任务（如知识审批），流程引擎会创建“用户任务”（User Task）。
  • 前端展示：你需要开发一个前端页面来查询并展示用户的待办任务列表，以及任务详情和处理表单。
  • 后端API：Spring Boot提供API供前端查询任务（通过Camunda REST API或自定义Service），处理任务（完成、驳回等）。
• 事件监听器：流程引擎提供了丰富的事件（如流程启动、任务完成、流程结束等），你可以注册监听器，在这些事件发生时触发知识库系统的特定逻辑。
• REST API：Camunda自带一套REST API，可以直接通过HTTP请求启动流程、查询任务、完成任务等。你的Spring Boot Controller可以直接调用这些API，或者封装自己的业务API来调用Camunda服务。

5. 部署与扩展性

• 单体应用：最简单的部署方式，流程引擎和知识库系统打包在一个Spring Boot Jar中。
• 微服务：如果你的知识库系统已经是微服务架构，可以将流程引擎作为一个独立的微服务（workflow-service），通过HTTP/消息队列与知识库的其他微服务交互。这种情况下，Spring Boot集成Camunda也是非常合适的。
  • Camunda 8 (Zeebe)：如果你对云原生、高吞吐量、事件驱动的微服务编排有需求，可以考虑Camunda 8 (Zeebe)。它是一个独立的、可扩展的微服务，通过gRPC与客户端交互。但这会引入额外的运维复杂性。

实施步骤概要

1. 确定前端技术栈：根据你的前端框架（React, Vue, Angular）和对BPMN标准遵守程度的考量，选择合适的绘图库（如bpmn.js或X6+自定义）。
2. 集成后端流程引擎：
   • 在Spring Boot项目中添加Camunda BPM Spring Boot Starter依赖。
   • 配置数据库连接。
   • 创建一个简单的BPMN流程（例如，一个知识审批流程：发起 -> 审批 -> 发布/驳回）。
3. 设计流程与业务逻辑映射：
   • 将知识库中的具体业务操作映射为BPMN中的服务任务。
   • 为人工审批等操作设计用户任务。
4. 实现JavaDelegate和Service：
   • 编写JavaDelegate类，在其中注入知识库的业务Service，执行CRUD操作、调用通知服务等。
   • 编写Controller/Service层，封装启动流程、查询待办、完成任务的API。
5. 构建前端界面：
   • 流程设计器：集成前端绘图库，实现流程的绘制、保存（将BPMN XML提交给后端）。
   • 流程列表/详情：展示已部署的流程定义。
   • 待办任务列表：查询并展示当前用户的待办任务。
   • 任务处理表单：根据任务类型动态生成表单，供用户完成任务。
   • 流程实例监控：展示正在运行的流程实例及其当前状态、历史。
6. 测试与部署：全面测试流程的各个环节，确保业务逻辑和流程执行的正确性。