AgentFlaw工作流编排,最新进展

[mark]

ComfyUI 工作流：实现原理与核心机制全解析
一、核心本质：数据流驱动的有向无环图 (DAG) 执行引擎
ComfyUI 的工作流本质是可视化的计算图编排系统，专为 AI 模型推理（尤其 Stable Diffusion）设计。它将复杂的生成流程拆分为独立的节点模块，通过数据流编程范式实现灵活的工作流定制。
核心设计哲学
一切皆节点：每个操作（模型加载、文本编码、图像采样、VAE 解码等）都是独立节点
数据驱动执行：节点仅在所有必填输入就绪时才执行，结果自动流向下游节点
无状态与可复用：工作流可保存为 JSON 文件，支持一键加载与共享，保证结果可复现

前端 (客户端)：可视化编辑器
技术栈：原生 JavaScript + HTML5 Canvas（非 React），追求极致性能
核心功能：
节点拖拽、连线、参数配置
工作流 JSON 序列化 / 反序列化
通过 WebSocket 与后端实时通信
执行状态、进度、中间结果预览
2. 后端 (服务端)：Python 推理引擎
技术栈：Python + FastAPI + PyTorch + 异步任务队列
核心组件：
节点注册表 (Node Registry)：管理所有可用节点的元数据
图执行器 (Graph Executor)：解析 DAG 并调度节点执行
模型管理器 (Model Manager)：加载 / 卸载 / 缓存 AI 模型
任务队列 (Task Queue)：处理并发推理请求

我不想了, 就照着 ComfyUI 来吧.

[mark]

有时候 模型 ,那个嘴硬, 怎么骂都不好使, 你看上去简单的功能, 其实 一点不简单.

[张老师]

今天老特视频有没有更新。小特被限流！@mark 你这个东西很高端啊！

[Tony Wang]

@mark

我的一点儿浅见, 我觉得你可以抽象出两个节点:

1, Router, 它的输入是用户对流程的期望, 以及workflow 的json. 它负责推理出如何调度不同的资源和参数. 输出给Hub switch.

2, Hub, 它负责switch不同的参数给 load checkpoint, load prompt, load output setting等.

[mark]

@Tony-Wang 谢谢 回复. 我尝试了下 comfyui, 功能太强大了. 视频界的天花板了. 目前来说.

我这个工作流编排,还是聚焦 编程,还有办公场景吧.

[Tony Wang]

@mark

抱歉, 我理解错问题了. 关于节点如何构建, 我觉得你抄ComfyUI是对的.

[mark]

谢谢了. 能看懂我的贴子的 ,应该论坛不会太多人.

是这样的, 定义node 节点, 需要原子性, 不能定义 RAG 知识库 这种技能. 必须 原子化. 例如 读取图片,输入提示词,

你可以理解 node, 就是 IDE编程 里面的 控件 .

[mark]

一般的人 ,只会开车, 知道 加油开车.

我是 奔驰创始人, 我是造车的. 我需要定义 什么是轮胎? 什么是发动机? 什么是车架?

而工作流 ,就是把 这些零部件 穿起来.

但是 如何定义 零部件, 这个 挺难的. 我不能把 轮胎和发动机 ,组装在一起, 叫 轮胎发动机.

我定义 零部件 ,必须 是 原子化.

[terry]

给个置顶帖子，但是我的评价很简单，你发明了一个手电筒，这个手电筒它不发光，你得用另外一个手电筒去照它，它才会发光。你手里拿着一只皮鞋，结果它是一个电吹风。虽然很酷炫，然而并没有什么卵用。我的建议是，如果你闲的蛋疼，就继续折腾。如果你想做点事，该忘掉这玩意。

你没有领会伍佰：来来来，喝完这一杯，还有一杯。再喝完这一杯，还有三杯。请问总共有几杯？要喝到什么时候？好吧，或许我正在对疯狂实验的特斯拉泼冷水，做一个恶人。

[mark]

人生最难的就是放下.
忘掉Hermes Agent ,忘掉openlcaw. 忘掉一切.
我自己为我自己开发一套工作流吧.
就算不能商用, 我自己用 也是很有价值的.

我以后用这个工作流,自己来编程, 处理工作. 也是很有价值的.

[terry]

对啊，你开发个工作流就是了，干嘛要扯agent呢，还两个agent，完全不理解openclaw的价值和意义。你可以尝试下单独用hermes看看。

[mark]

谢谢老特. 知道了.