低码类平台Agent通用架构设计

低代码类平台往往有相似的业务场景：各知识库文档、可视化建模、可视化视图，落地agent，往往从知识库rag和智能生成schema入手。

本文介绍低码类平台通用agent架构设计。

业务架构

业务全景

graph TB subgraph 用户层["👤 用户层 (User Layer)"] U1["交付工程师"] U2["售前/产品"] U3["平台管理员"] end subgraph 交互层["💬 交互层 (Interaction Layer)"] I1["自然语言对话"] I2["管理后台"] end subgraph 业务能力["🧠 业务能力层 (Business Capability Layer)"] direction TB subgraph CAP1["📦 AI schema建模"] C1_1["自然语言理解"] C1_2["schema生成"] C1_3["schema补全"] C1_4["schema校验与修复"] C1_4["schema应用"] end subgraph CAP2["📖 知识问答服务"] C2_1["文档智能检索"] C2_2["上下文增强回答"] C2_3["对话历史管理"] end subgraph CAP3["🧩 智能记忆管理"] C3_1["工作记忆（实时上下文）"] C3_2["情景记忆（交互事件）"] C3_3["语义记忆（长期知识）"] C3_4["记忆整合与遗忘"] end subgraph CAP4["📖 知识库文档管理"] C4_1["文档上传"] C4_2["文档更新"] C4_3["整库reindex"] end end subgraph 知识基座["📚 知识基座 (Knowledge Foundation)"] K1["行业案例目录 （100+ 典型案例）"] K2["产品文档库 （平台文档）"] K3["典型功能案例 （各模块功能典型案例）"] end subgraph 外部系统["🌐 外部系统 (External Systems)"] E1["低码平台"] E2["LLM 大模型服务 （DeepSeek v4 Pro）"] E3["Embedding 服务 （Qwen3-Embedding:8b）"] end U1 --> I1 U2 --> I1 U3 --> I2 I1 --> CAP1 I1 --> CAP2 I2 --> CAP4 CAP1 --> K1 CAP1 --> K2 CAP2 --> K2 CAP1 --> E2 CAP1 --> E1 CAP2 --> E2 CAP3 --> E2 CAP4 --> E3 style 用户层 fill:#E3F2FD,stroke:#1565C0,stroke-width:2px style 交互层 fill:#FFF3E0,stroke:#E65100,stroke-width:2px style 业务能力 fill:#E8F5E9,stroke:#2E7D32,stroke-width:2px style CAP1 fill:#C8E6C9,stroke:#388E3C style CAP2 fill:#DCEDC8,stroke:#558B2F style CAP3 fill:#F1F8E9,stroke:#33691E style 知识基座 fill:#F3E5F5,stroke:#6A1B9A,stroke-width:2px style 外部系统 fill:#FFEBEE,stroke:#C62828,stroke-width:2px

核心流程

schema建模流程

agent最重要的能力是能够根据自然语言创建低代码应用。

比如用户说，帮我创建一个xx票据管理，agent应自动从案例中获取相关信息，智能生成元数据、视图、工作流等不同应用原件的schema。

如果没有相关案例，则需要根据不同原件的要求，询问用户以补充信息，直到能够出具schema雏形。比如询问页面字段（元数据），数据操作流程（工作流），数据创建流程（表单视图）等。

其大致流程如下：

flowchart LR subgraph 输入["输入"] A["用户自然语言描述 业务需求"] end subgraph 处理["AI 处理流程"] B["语义理解 提取意图"] C["案例目录 匹配推荐"] C["意图拆分 多模块schema拆分"] D["骨架 schema 生成"] E["schema后处理 细节智能补全"] F["Schema 校验"] G{校验通过?} H["LLM 自动修复"] end subgraph 输出["输出"] I["各模块schema （元数据+视图+工作流）"] end A --> B --> C --> D --> E --> F --> G G -- 是 --> I G -- 否 --> H --> E

问答流程

知识问答也可以说是低码类平台agent必要功能。平台总配置项/能力往往以千计数，即便给到手册，用户也难以消化。

问答通用流程往往如下：

flowchart LR subgraph 输入["输入"] A["用户问题"] end subgraph 检索["知识检索"] B["向量相似度搜索 （文档库）"] C["会话历史 加载"] end subgraph 生成["回答生成"] D["上下文组装 （文档 + 历史 + 问题）"] E["LLM 回答生成"] end subgraph 输出["输出"] F["结构化回答 + 引用来源"] G["对话历史 持久化"] end A --> B A --> C B --> D C --> D D --> E --> F E --> G

记忆整合

低码类平台agent往往需要多轮询问才能得到结果，其本质是需求不断澄清的过程，因此上下文记忆在agent设计中尤为重要。

flowchart TD subgraph 触发["触发"] A["会话结束 / 手动触发"] end subgraph 工作记忆["工作记忆"] B["加载当前会话记忆条目"] end subgraph 整合["LLM 整合"] C["生成会话摘要"] D["提取关键主题"] E["提取长期知识点"] end subgraph 存储["分层存储"] F["情景记忆 （事件 + 标签）"] G["语义记忆 （向量存储）"] end subgraph 清理["清理"] H["清空已整合的工作记忆"] end A --> B --> C --> D C --> F D --> E --> G E --> H

技术架构

系统分层

graph TB subgraph 客户端["🖥️ 客户端层 (Client Layer)"] CL1["前端"] CL2["API 调用"] end subgraph 网关["🚪 接入层 (Gateway Layer)"] GW["Fastify HTTP Server :3000"] MW1["CORS 中间件"] MW2["Bearer Token 认证 "] MW3["请求日志中间件"] MW4["错误处理中间件"] end subgraph 路由["📡 路由层 (Route Layer)"] R1["POST /api/generate"] R2["POST /api/ask"] R3["POST /api/rag/*"] R4["/api/memory/*"] R5["GET /health"] end subgraph 处理器["⚙️ 处理器层 (Handler Layer)"] H1["generateHandler"] H2["askHandler"] H3["ragHandler"] H4["memoryHandler"] end subgraph 链路["🔗 AI 链路层 (Chain Layer)"] CH1["generateChain （骨架生成 → enrich → validate → repair）"] CH2["askChain （RAG 检索 → 上下文组装 → LLM 生成）"] end subgraph 工具["🛠️ Agent 工具层 (Tool Layer)"] T1["ToolRegistry 工具注册中心"] T2["rag_retrieval"] T3["search_workflow_nodes"] T4["get_metadata_detail"] T5["validate_schema"] T6["memory_add / search / stats"] T7["跨系统调用(一般是平台)"] end subgraph 服务["🏗️ 服务层 (Service Layer)"] S1["LLM Service （DeepSeek v4 Pro）"] S2["VectorStore Service （ChromaDB）"] S3["MetadataLoader （各类平台元数据）"] S4["SchemaValidator （Zod Schema 校验）"] end subgraph 记忆["🧠 记忆系统 (Memory System)"] MG["MemoryManager 统一记忆管理器"] MW_MEM["WorkingMemory 工作记忆"] ME["EpisodicMemory 情景记忆"] MS["SemanticMemory 语义记忆"] MC["Consolidator 记忆整合器"] MF["Strategies 6 种遗忘策略"] end subgraph 数据["💾 数据层 (Data Layer)"] DB1[("Redis 7 会话 / 工作 / 情景记忆")] DB2[("ChromaDB 向量存储 / 语义记忆")] DB3["docs/ 产品文档"] end subgraph 外部["🌐 外部服务 (External Services)"] EXT1["DeepSeek v4 Pro API （OpenAI 兼容）"] EXT2["Ollama Qwen3-Embedding:8b :11434"] EXT3["平台 API "] end CL1 --> GW CL2 --> GW GW --> MW1 --> MW2 --> MW3 --> MW4 MW4 --> R1 & R2 & R3 & R4 & R5 R1 --> H1 R2 --> H2 R3 --> H3 R4 --> H4 H1 --> CH1 H2 --> CH2 CH1 --> T1 CH2 --> T1 T1 --> T2 & T3 & T4 & T5 & T6 & T7 CH1 --> S1 & S3 & S4 CH2 --> S1 & S2 T2 --> S2 T3 --> S3 T4 --> S3 H4 --> MG MG --> MW_MEM & ME & MS MC --> MW_MEM & ME & MS MC --> MF S1 --> EXT1 S2 --> DB2 S3 --> DB3 S3 --> EXT3 MW_MEM --> DB1 ME --> DB1 MS --> DB2 MS --> DB1 MC --> S1 MS --> EXT2 style 客户端 fill:#E3F2FD,stroke:#1565C0,stroke-width:2px style 网关 fill:#FFF8E1,stroke:#F57F17,stroke-width:2px style 路由 fill:#FFF3E0,stroke:#E65100,stroke-width:2px style 处理器 fill:#FBE9E7,stroke:#BF360C,stroke-width:2px style 链路 fill:#E8F5E9,stroke:#2E7D32,stroke-width:2px style 工具 fill:#F1F8E9,stroke:#33691E,stroke-width:2px style 服务 fill:#E0F2F1,stroke:#004D40,stroke-width:2px style 记忆 fill:#F3E5F5,stroke:#6A1B9A,stroke-width:2px style 数据 fill:#FCE4EC,stroke:#880E4F,stroke-width:2px style 外部 fill:#FFEBEE,stroke:#C62828,stroke-width:2px

技术概览

graph LR subgraph 语言["语言 & 运行时"] L1["TypeScript 5.4+ ESM Module"] L2["Node.js 20+"] end subgraph 框架["Web 框架"] F1["Fastify 4.28"] end subgraph AI["AI / LLM"] A1["LangChain.js 1.4"] A2["@langchain/openai"] A3["DeepSeek v4 Pro"] A4["Qwen3-Embedding:8b"] end subgraph 存储["存储"] D1["Redis 7 (ioredis)"] D2["ChromaDB (chromadb client)"] end subgraph 验证["数据验证"] V1["Zod"] V2["JSON Schema"] end subgraph 工程["工程化"] E1["Vitest 4.1"] E2["ESLint"] E3["Docker Compose"] E4["tsc (TypeScript)"] end L1 --> L2 --> F1 F1 --> A1 A1 --> A2 --> A3 A1 --> A4 F1 --> D1 F1 --> D2 F1 --> V1 V1 --> V2 style 语言 fill:#E3F2FD,stroke:#1565C0,stroke-width:2px style 框架 fill:#FFF3E0,stroke:#E65100,stroke-width:2px style AI fill:#E8F5E9,stroke:#2E7D32,stroke-width:2px style 存储 fill:#FCE4EC,stroke:#880E4F,stroke-width:2px style 验证 fill:#F3E5F5,stroke:#6A1B9A,stroke-width:2px style 工程 fill:#E0F2F1,stroke:#004D40,stroke-width:2px

部署架构

graph TB subgraph docker["🐳 Docker Compose 部署"] direction TB subgraph app["Application"] APP["Node.js 进程 Fastify "] end subgraph infra["Infrastructure"] REDIS[("Redis 7 AOF 持久化")] CHROMA[("ChromaDB ")] OLLAMA["Ollama （可选，本地部署）"] end subgraph volumes["持久化卷"] V1["data/redis/"] V2["data/chroma/"] V3["data/ollama/"] end end subgraph external["外部服务"] EXT_LLM["DeepSeek API （云端）"] end APP -->|"ioredis"| REDIS APP -->|"HTTP"| CHROMA APP -->|"HTTP"| EXT_LLM APP -.->|"HTTP（可选，不推荐）"| OLLAMA REDIS --> V1 CHROMA --> V2 OLLAMA --> V3 style docker fill:#E3F2FD,stroke:#1565C0,stroke-width:2px style app fill:#FFF3E0,stroke:#E65100,stroke-width:2px style infra fill:#E8F5E9,stroke:#2E7D32,stroke-width:2px style volumes fill:#FCE4EC,stroke:#880E4F,stroke-width:2px style external fill:#FFEBEE,stroke:#C62828,stroke-width:2px