AI 智能体工作流平台产品系统Vibe Coding

立项原因：
企业知识分散在各个系统（文档、邮件、OA、Wiki）中，员工查找效率低下，需要统一的智能知识检索入口
传统客服系统依赖人工坐席，响应慢、成本高，无法 7×24 小时即时响应
企业内部搭建 AI 应用门槛高，非技术部门无法独立配置 Agent 和自动化流程
接入大模型后缺乏统一的成本管控、内容安全审核、效果评估体系，存在合规风险和费用失控问题
企业需要可定制、可运营的私有化 AI 中台，而非直接使用公有 AI 产品的数据外泄风险
业务背景：
智能客服/对话助手 — 企业对外产品咨询、对内 IT/HR 服务台，替代传统人工坐席
企业知识管理 — 将规章制度、产品手册、技术文档导入知识库，通过 RAG 实现精准问答
流程自动化 — 通过可视化 Workflow 编排，实现多步骤 AI 任务自动化（如故障诊断→知识检索→生成报告）
数据驱动运营 — Dashboard 实时监控平台使用量、Token 消耗、用户活跃度，支撑运营决策
内容安全合规 — 金融/政务/医疗等行业要求 AI 输出内容可审核、敏感信息可脱敏
AI 能力生态化 — 通过模板市场沉淀和复用 AI 场景模板，降低重复开发成本

智能对话引擎 — 基于大模型的实时对话，支持流式输出、多轮会话、上下文记忆，面向终端用户的 AI 问答入口
RAG 知识库系统 — 文档上传后自动分段、向量化存储到 MySQL，检索时通过余弦相似度匹配相关片段，注入 Prompt 生成增强回答
Agent 编排平台 — 可视化配置 AI Agent，绑定工具和知识库，通过 LangGraph 的 ReAct 模式实现推理-行动循环
Workflow 自动化引擎 — 拖拽式 DAG 工作流设计，将 LLM 调用、知识检索、HTTP 工具、条件判断串连为自动化流程
多租户 SaaS 运营体系 — 组织隔离、角色权限、Token 计费、配额管控，支撑向多家企业同时提供 AI 服务
内容安全防火墙 — 在 AI 调用前后进行提示词注入检测和敏感信息正则脱敏，满足企业合规要求
模板市场与生态 — Agent/Workflow 模板可发布到市场，其他租户可一键安装复用，形成 AI 能力沉淀与共享
全链路数据监控 — 从用户提问→AI 调用→Token 消耗→成本计算→效果评估，全链路可追踪、可分析

项目采用前后端分离架构，前端基于 React 19 + TypeScript + Vite 8 构建，使用 Ant Design 6 + Tailwind CSS 4 实现 UI 界面，React Router 7 管理路由并通过 Vite 的 import.meta.glob 实现文件级路由自动注册与懒加载，React Query 5 管理服务端状态，Zustand 管理客户端认证状态，基于 React Flow 实现 Workflow 可视化拖拽编辑画布，Recharts 渲染 Dashboard 数据分析图表。后端基于 Django 5 + Django REST Framework 3 构建，中间件链贯穿安全防护（CSRF/XSS/Clickjacking）、跨域、响应压缩、限流（通用 100 次/分钟、AI 接口 20 次/分钟）、JWT 认证、请求日志与全局异常处理；数据层使用 Django ORM 管理 MySQL 数据库，设计 22 张业务表涵盖多租户组织、用户角色、对话会话、知识库文档与向量分段、Agent 配置与检查点、Workflow DAG 图与执行记录、安全规则、Prompt 模板、成本日志、评估反馈、模板市场等全业务链路，所有表采用 UUID 主键并通过 organization_id 外键实现多租户隔离，Redis 作为缓存与 RQ 任务队列。AI 引擎层基于 LangChain + LangGraph + OpenAI 兼容 SDK 实现，对接智谱 AI 的 GLM-4-Flash 模型（对话）和 embedding-3 模型（向量化），封装了 chatCompletion、streamChat 和 embedding 服务；RAG 管道实现文档上传→自动分段→向量化存储→余弦相似度语义检索→增强 Prompt 注入→LLM 流式回答的全链路