如果你也在为「知识库割裂、提示词难维护、流程难调试」而头疼，不妨打开 ModelEngine，一起用实践为大模型生态铺路。
应用编排与多智能体能力
- ModelEngine 和 Versatile 在画布式编排 + 多智能体 + 企业集成方面比较相似，更强调企业内部系统集成和全生命周期治理；
- Dify 也提供流程编排与 Agent 能力，但更多还是作为"应用后端 + 网关 + LLMOps"基础设施存在，开发者通常结合自家前端和业务后端使用；
- Coze 的编排更多围绕 Bot 行为和对话流程，而不是企业内部复杂业务工作流。
工作流
工作流是智能体平台中的核心能力之一，通过直观的图形化界面，让用户像"搭积木"一样，轻松串联各种智能节点，快速构建智能化的自动任务处理流程。不同于传统复杂的脚本编写方式，工作流使智能逻辑的实现更加直观与易懂。无论是技术人员还是业务人员，都可以迅速上手，将智能化需求转化为实际应用，而无需深入理解底层代码。
在智能体工作流中，每个节点都是一个独立的功能单元，例如大模型推理、文本抽取、逻辑判断或接口调用等。用户只需简单拖拽节点并定义节点之间的数据流动路径，就能快速实现复杂任务的自动化执行。同时，工作流还能方便地进行修改、迭代和复用，使智能任务的管理变得更加便捷与高效。
智能体平台的工作流拥有显著的用户友好性优势。首先，它让任务设计过程变得可视化，流程一目了然，便于多人协作沟通；其次，用户不需要编写代码，只需通过拖拽节点即可完成复杂任务逻辑，降低了技术门槛；再者，工作流内置丰富的智能节点，支持快速接入各类AI能力，能够灵活应对不同业务场景。此外，流程支持灵活调整与快速迭代，极大提高了业务的响应速度与敏捷性，使用户能更加专注于业务本身，而非底层的技术细节。
在智能体平台的工作流画布中，节点是构建流程逻辑的核心组件。每个节点代表一个独立的功能单元，例如大模型调用、知识检索、文本提取、插件执行等。通过组合和连接多个节点，用户可以灵活地构建出具有复杂行为的智能应用流程。
用户点击画布左上方的"展开编排区域"按钮，即可查看平台当前支持的所有基础节点和已安装插件。通过拖拽方式，用户可以将任意节点添加至画布中。
添加节点后，用户只需用鼠标拖动连接点，即可定义节点之间的数据流动路径与执行顺序，从而构建完整的任务执行链路。
用户点击画布左上方的"展开编排区域"按钮展开编排区，即可展开当前平台所支持的所有基础节点以及已有插件。用户可以直接通过拖拽的方式将节点放置到画布上，并通过简单的连接线定义节点之间的数据流动路径和执行顺序，从而构建出所需的智能处理流程。
💡 节点的具体类型与功能说明，将在后续文档中逐一展开，用户可根据实际需要查阅相应模块的说明内容。
点击任意节点，右侧将自动展开该节点的详情配置面板，用于查看和编辑节点的输入、输出参数、参数校验逻辑、交互样式等内容。
如图所示，用户在选中"开始"节点后，可以自定义输入字段的字段名、展示名称、字段类型与字段描述；还可以开启"多轮对话"模式，进一步配置记忆方式与轮次。
节点运行中
在调试状态下，工作流顶部将显示当前流程的总运行时长，便于用户直观了解整体执行耗时。
每个节点在运行过程中都会实时展示其执行状态。例如：
运行成功：绿色圆圈加"运行成功"标签；
运行中：蓝色边框高亮并显示"运行中"字样；
运行失败：标记为红色图标，提示"运行失败"。
此外，节点右上角还会显示「运行结果」按钮。点击该按钮，用户可以查看该节点在执行过程中接收到的入参与输出的结果，便于调试参数流转是否符合预期，快速定位问题来源。
大模型节点用于在AI工作流中调用大语言模型，执行问答、知识引用、插件调用等高级任务，支持上下文感知和知识溯源。
配置大模型
配置大模型包括以下五个模块：输入、知识、大模型、技能和输出。
- 输入模块
输入模块用于配置当前节点所需的入参，这些参数可以引用前置节点的输出结果并被提示词模板调用。
默认模板中包含以下两个字段：
条件节点用于根据 if / else / else if 条件将工作流拆分成多个分支路径。该节点适用于需要执行条件判断逻辑、动态控制工作流走向的场景。
节点配置
条件节点的配置主要包括条件设置、判断流程与分支路径。
束节点用于AI工作流的终点，可选择直接输出结果或使用智能表单展示结果，支持灵活输出配置。
智能表单展示结果（目前仅支持人工表单）
- 直接输出结果
输出结果至聊天
如果前置大模型节点已选择了输出结果至聊天，结束节点可以选择不勾选此选项，即不再额外输出到聊天界面。
如果需要将结果展示在聊天界面，则勾选此选项。
最后进行测试：
智能体工作流广泛应用于各种复杂且多步骤的智能业务场景，例如：
- 智能文档审查：通过工作流自动完成合同、文件的关键信息抽取、条款审查和规则匹配，提高审查效率与准确性；
- 智能客服与对话机器人：通过流程组合多个智能节点，实现高效精准的对话响应、上下文理解和自动问题解决；
- 结构化数据处理：快速从非结构化文本或报告中提取有效信息，并转化为可用的结构化数据；
- 自动化接口调用：整合外部服务和数据源，完成自动化任务，如自动填写表单、数据比对验证等；
- 决策支持与预测分析：在金融、营销、风控等领域，通过智能节点的组合与流程控制，实现多步骤智能决策、风险评估或市场预测分析。
- 通过工作流，智能任务的设计与执行变得更清晰、更直观、更高效，让AI能力真正触手可及。
大模型落地之战，开发效率与工程化能力是关键。本文以一次完整的智能体创建与部署为线索，深度体验了ModelEngine在知识库生成、提示词调优、MCP服务接入及多智能体协作等核心环节的表现，并与Dify、Coze进行横向对比，为开发者在大模型平台选型上提供一手参考和深度思考。
ModelEngine给我最大的感受是：它在"智能体工程化"上思考得最深。无论是知识库的透明化溯源，还是多智能体协作的原生支持，都体现了其助力开发者构建复杂、可靠AI应用的野心。