AI-Flow是一个开源、低代码的AI应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和管理AI驱动的应用程序。平台集成了大型语言模型（LLM）、式生成AI以及多种AI智能体，用户可以通过观察的可视化界面设计复杂的工作流程和自动化任务，深入的编码知识。项目目标:简化AI开发： 通过可视化拖放界面和预构建，大幅降低AI应用的开发模块，让更多开发者能够轻松构建AI驱动的解决方案。赋能创新： 集成多媒体的AI技术，包括文本生成、图像处理、语音识别等，支持开发者探索和创新各种AI应用场景。社区驱动： 构建一个活跃的社区开源，鼓励开发者共同贡献代码、模块和创意，促进AI-Flow平台的持续发展和创新。核心功能（当前及规划中）：可视化工作流程编辑器： 绘图的拖放式界面，用于设计复杂的工作流程，支持条件逻辑、循环处理和任务任务。（当前为占位符、UI和功能开发中）AI模块库： 丰富的开箱即用AI模块，包括文本生成、图像分类、语音转文本等，支持用户自定义和扩展模块。（当前为框架架构中，部分模块示例实现）智能体集成： 支持创建和部署AI智能体，执行独立任务，如数据分析、报告生成等。 (计划中)数据处理管道： 内置数据清理、转换和可视化工具，简化数据准备流程。（部分工具函数占位符）API 与 Webhook 支持： 提供灵活的集成选项，支持与其他服务和应用程序的无缝连接。（框架 API 框架已搭建）实时监控与调试： 内置日志和性能监控工具，帮助用户快速排查问题。 (计划中)多语言支持： 界面和文档支持多种语言，吸引全球开发者。 (计划中)技术栈：前端： TypeScript、React报告： Python，FastAPIAI 模型： Hugging Face Transformers、OpenAI API数据库： PostgreSQL缓存： Redis部署： Docker、Kubernetes快速上手（入门）：以下是在本地运行 AI-Flow 和接口 (可选) 的基本步骤。 请确保您已安装 Docker Desktop (推荐) 或 Node.js、Python、PostgreSQL、Redis 等必要的开发环境。使用 Docker Compose（推荐，一键启动所有服务）：存储代码仓库：git clone https://github.com/stevechampion1/ai-flow.gitcd ai-flow构建并启动 Docker Compose 应用：docker-compose up --build等待 Docker Compose 应用启动完成。访问HTTP API文档： 打开浏览器，访问http://localhost:8000/docs查看Swagger UI API文档。访问接口应用（如果已容器化）： 打开浏览器，访问http://localhost:3000（或您配置的接口端口）。停止 Docker Compose 应用：docker-compose down不使用 Docker Compose（手动启动服务）：存储代码仓库：git clone https://github.com/your-github-username/ai-flow.gitcd ai-flow创建并激活Python虚拟环境（推荐）：python -m venv venvsource venv/bin/activate # Linux/macOSvenv\Scripts\activate # Windows安装程序依赖：pip install -r requirements.txt启动 PostgreSQL 数据库服务器（确保已安装并运行）。创建 PostgreSQL 数据库aiflow_db并运行schema.sql文件创建表结构。启动Redis服务器（确保已安装并运行）。设置环境变量： 例如OPENAI_API_KEY，， （具体环境DATABASE_URL变量REDIS_URL请参考docker-compose.yml文件中的环境配置）。启动列表 FastAPI 应用:cd backenduvicorn main:app --reload启动前端React应用（可选，如果需要运行前端）：cd frontendnpm installnpm start访问HTTP API文档： 打开浏览器，访问http://localhost:8000/docs查看Swagger UI API文档。访问前端应用（如果已启动）： 打开浏览器，访问http://localhost:3000（或您配置的前端端口）。路线图（Roadmap - 规划中的功能）：第二阶段：完善可视化工作流程编辑器UI和基本功能。第三阶段：实现AI模块库的基本功能和部分核心AI模块集成（内容生成、图像分类等）。第 4 阶段：添加智能体集成功能和数据处理管道的初步实现。第五阶段：完善实时监控与调试功能，并开始探索多语言支持。长期目标：打造一个功能完善、可扩展的低代码AI应用开发平台，并不断迭代和改进。贡献指南 (Contributing):欢迎任何形式的贡献！如果您有任何想法、建议或代码贡献，请随时参与！报告Bug： 如果您在使用过程中发现Bug或问题，请在GitHub Issues中提交Issue，详细描述您遇到的问题并复现步骤。功能：建议 如果您有新的功能建议或改进意见，欢迎在 GitHub Discussions 中发起讨论。代码贡献： 如果您想贡献代码，请分叉代码仓库，创建您的功能分支，并提交 Pull 请求。请遵循代码风格指南，并尽力提供完善的测试示例。详细的贡献指南和代码风格规范将在后续完善。执照：AI-Flow 项目使用MIT License开源许可。 MIT License 是一种非常广泛的开源许可协议，允许您自由使用、修改、复制、发布和分发本项目的代码，包括商业用途。