全新发布 · AI多智能体工作流引擎 v4.0

构建下一代
AI多智能体工作流

Slickflow 是基于 .NET 8 的 AI 工作流引擎,深度集成 LLM、RAG 与 Agent 能力, 通过 BPMN 2.0 标准编排多智能体协作,驱动各垂直行业智能化转型。

🤖 LLM 大模型集成 🔍 RAG 检索增强 Agent 工具调用 🔗 多智能体协作 ✍️ 自然语言生成流程
909+ GitHub Stars
261+ Forks
.NET 8 技术栈
MIT 开源协议
Docker 容器化就绪
核心能力

AI 工作流的三大支柱

将大模型、知识检索与智能体编排深度融合,构建真正可用的企业级 AI 工作流。

01 · LLM集成

大模型原生集成

引擎内置 LLM 节点,支持 OpenAI GPT、DeepSeek、阿里通义千问等主流大模型的无缝接入,在 BPMN 流程节点中直接调用大模型能力,实现智能决策、内容生成与结构化数据提取。

OpenAI DeepSeek 通义千问 多模态
02 · RAG检索

知识增强生成

内置 RAG 服务节点,结合向量数据库(Supabase/pgvector、Milvus、Qdrant)实现企业知识库的语义检索,将专业领域知识注入大模型,显著提升回答准确性,减少幻觉问题。

向量检索 知识库 Supabase Milvus
03 · 多智能体

多智能体协作编排

基于 ReAct 循环(推理→行动→观察)驱动多个 Agent 节点协同工作,每个节点独立决策、使用工具、传递上下文,通过 BPMN 流程图直观编排复杂的多步推理与跨系统自动化任务。

ReAct循环 工具调用 上下文记忆 MCP协议
全面特性

专为 AI 时代重新设计

传统 BPMN 工作流引擎的稳健性,叠加现代 AI 能力,让业务自动化更智能、更灵活。

🤖

Agent 节点 + 工具调用

通过 C# 属性标注自动注册工具函数,引擎反射生成 JSON Schema,智能体自动识别并调用,无需手工编写工具定义模板。

📚

RAG 知识检索节点

内置 RAGService 节点类型,对接向量数据库进行语义检索,支持 TF-IDF + LSH 智能缓存,提升检索效率与响应速度。

✍️

自然语言生成流程

用户用自然语言描述业务流程,系统自动生成符合 BPMN 2.0 标准的流程图,AI 预填 Agent 配置,无需技术背景即可完成流程设计。

🔗

多智能体上下文记忆

AgentConversationMemory 机制实现跨节点的对话历史共享,多个 Agent 节点共享同一进程实例的上下文,保障推理连贯性。

⚙️

代码优先流程定义

通过流式 API 在代码中定义业务流程,支持 LocalMethod、ServiceTask、RagService 等节点类型,无数据库即可运行自动化流程。

🏭

BPMN 2.0 标准引擎

完整支持顺序、分支/合并、子流程、多实例任务等工作流模式,兼容 SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Oracle 多数据库,生产级稳定性。

垂直行业应用

可演示的智能化场景

AI多智能体工作流已在多个垂直行业实现落地,从售前咨询到后台自动化,覆盖完整业务链路。

🚗
新能源汽车

电动汽车AI智能售前助手

基于车型参数、补贴政策、充电网络等行业知识库,回答用户的售前常见问题,帮助用户了解产品信息。同时收集有意向用户的联系方式,方便销售顾问后续跟进。

用户提问 知识库检索 回答生成 留资收集
RAG 知识检索 售前问答 多轮对话 联系方式收集
查看演示
🧠
心理健康

青少年心理健康咨询AI助手

基于专业心理健康知识库,为青少年提供常见心理问题的科普解答与情绪疏导建议,帮助用户初步了解心理健康相关知识。同时收集有进一步咨询需求的用户联系方式,引导其对接专业咨询师。

用户提问 知识库检索 科普建议 留资收集
专业知识库 科普问答 情绪疏导 联系方式收集
查看演示
💆
医疗美容

医美行业AI智能客服助手

基于医美项目知识库,解答用户对各类医美项目的常见疑问,提供项目说明与注意事项的参考信息。对有进一步了解意愿的用户,收集联系方式后由专业咨询师进行一对一跟进。

用户提问 知识库检索 项目说明 留资收集
医美知识库 项目问答 联系方式收集 咨询师跟进
查看演示
💡
灯具行业

灯具行业AI智能客服 & 自动询价

基于灯具产品知识库,面向客户提供产品规格、型号参数、适用场景等知识问答服务;面向采购侧支持AI自动询价,快速整理供应商报价信息,辅助采购决策。两个场景均以纯知识问答为主。

用户提问 产品知识检索 知识问答回复
产品知识库 纯知识问答 自动询价 采购辅助
查看演示
📄
智能办公

企业AI办公自动化平台

集成三个办公自动化场景:HR上传简历后,AI自动解析评分并输出候选人排名;财务上传票据图片,OCR提取关键信息并生成结构化报销单;物流客服基于运输规则知识库进行纯知识问答,回答常见的运单查询与政策咨询。

文件/问题输入 AI解析/检索 结构化输出/回答
简历智能评分 OCR票据识别 物流知识问答 多场景并行
查看演示
🐾
宠物服务

宠物托管AI智能客服助手

基于宠物托管服务知识库,解答用户关于托管服务内容、收费标准、护理流程等常见问题。对有托管意向的宠物主人,收集联系方式与宠物基本信息,方便工作人员后续跟进安排入托事宜。

用户提问 知识库检索 服务说明 留资收集
服务知识库 服务问答 联系方式收集 入托引导
查看演示
技术架构

分层架构,清晰可扩展

从 LLM 调用到业务系统集成,每一层职责明确,支持灵活替换与定制扩展。

业务层
智能客服 采购自动化 合同管理 HR自动化 自定义行业应用

Agent层
Agent节点编排 ReAct推理循环 工具注册与调用 跨节点记忆

AI服务层
LLM节点(OpenAI/DeepSeek/Qwen) RAG检索节点(pgvector/Milvus) Text-to-BPMN

引擎层
BPMN 2.0 流程引擎 工作流调度器 多数据库支持 .NET 8 跨平台
开发者友好

属性标注,
零样板代码

使用 C# 属性标注自动注册 Agent 工具,引擎通过反射自动生成 JSON Schema、绑定参数与返回值,无需手动编写工具定义,大幅降低集成成本。

自动生成 JSON Schema 工具定义
支持 async/await 异步工具方法
多工具集并行注册与路由
BPMN 设计时声明,运行时自动绑定
查看完整文档 在线演示
SupplierSearchService.cs
// 用属性标注自动注册 Agent 工具集
[AgentToolSet("SupplierSearch")]
public class SupplierSearchService
{
    [AgentTool("搜索供应商并获取报价")]
    public async Task<SupplierQuote> RequestQuote(
        string productCategory,
        int quantity,
        string deliveryRegion)
    {
        // 调用供应商 API,引擎自动处理参数绑定
        return await _supplierApi
            .GetQuotesAsync(productCategory, quantity);
    }
}

// 代码优先定义 AI 工作流
var wf = new Workflow();
wf.Start("开始")
  .AgentTask("需求分析", "NeedsAnalysis")
  .AgentTask("供应商搜索", "SupplierSearch")
  .AgentTask("合规审核", "ComplianceCheck")
  .AgentTask("价格评估", "PriceEvaluation")
  .ServiceTask("创建采购单", "CreateOrder")
  .End("完成");

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