大家好，我是二哥呀。

2025年9月初，我就立项了PaiFlow Agent项目，除了调研、编码，就是不停地肝教程，几乎每天所有的空闲时间都扑在这个项目上，但依然到2026年2月份整体的教程才趋于完善。

给大家看一下整体的教程内容，一共 195344 字，光撰稿时间就足足1450小时，如果一天24个小时都在撰稿，需要足足60天（我滴乖乖）。

再加上前期的需求调研、设计讨论、技术选型、架构搭建，以及后期的测试、bug修复，整个项目从无到有，得有六个月的时间。

【视频】

说实话，这次真的把我累坏了，上次肝派聪明RAG的教程，成功熬感冒，咳嗽了俩月才好。这次好一点，没感冒，但黑眼圈是越来越重了。

讲真，每次看到大家高涨的热情，我都会举起皮鞭往自己白白净净的屁股抽几鞭子，为的就是早点把项目和教程交付出来，回馈大家对我的支持和信任。

现在项目就要上架了，我心里蛮紧张的，就像自己的孩子即将要接受大家的检阅一样。

大家看一眼这个Agent应用开发工程师的招聘要求，有智能体Agent研发、LLM基本原理、分布式、Prompt、LangGraph、Docker、RAG等等，PaiFlow几乎全部囊括了。

这就意味着，只要你吃透了PaiFlow项目，AI应用开发这个岗位的面试题，你基本上就无敌了。

我相信这个Agent实战项目一定能帮助大家在接下来的暑期实习/秋招中大展拳脚，收获远超你预期的offer，就像之前派聪明RAG做到的那样。

我也笃定，大家在认真学完这个项目后，不仅能在面试中脱颖而出，还能在工作中游刃有余，成为AI时代的抢手货。

如果有同学之前了解过二哥的编程星球，相信看到这里就已经按耐不住要冲这个项目的决心了。

那么请立刻马上扫下面的30元优惠券，139元你就可以拥有他，一个企业级的Agent工作流编排实战项目。

对，你没看错，不要1999元，不要399元，也不要199元，优惠完只需要139元。

新项目上架，限时优惠，优惠券数量有限抢完就恢复原价169元。

黑格尔曾说，一个民族的希望，寄托在那些仰望星空的人。

我希望二哥的编程星球，能成为大家的星空，带大家从迷茫、焦虑走出来，拿到一个远超预期的 offer，甚至多个。

说这话绝非我在这里脱裤子放屁，大家可以看看往届球友们给的评价就好了。

绝对的物超所值，比你去培训班花几万块钱都值，真心话，溢价到爆那种。

我要做的就是，给知识付费的圈子注入一丝温度和人情味，就像一位朋友向阳说的，不要让坏人把所有的钱都赚了。

目前来星球的，从我修改过的简历来看，学历都很硬（五湖四海皆有，这也再次印证二哥的口碑刚刚的），所以我相信大家一定有能力掌握这个项目，并且战无不胜！我们开冲吧！

• 华南理工大学、北京理工大学、西安交通大学、同济大学、电子科技大学、重庆大学、东北大学、山东大学、南京大学、哈尔滨工业大学
• 华中科技大学、西安交通大学、中国科学院大学、香港中文大学、大连理工大学、东南大学
• 天津大学、华中科技大学、香港中文大学、浙江大学、北京大学、中南大学、武汉大学、西北工业大学
• 大连理工大学、华东师范大学、复旦大学、纽约大学、吉林大学、华南理工大学
• 等等等等，还有很多很多，我就不一一列举了，总之一句话，你并不孤单，在二哥的编程星球里，有一群和你一样优秀、努力、上进的同学们！

01、为什么做PaiFlow?

2025年9月份，科大讯飞找我推广他们的astron-agent项目，动手尝试把这个项目跑起来后发现，和当前的Agent市场需求非常契合。

再加上球友们对AI实战项目的诉求比较强烈，希望派聪明RAG项目完结后，再上架一个AI实战项目。于是我萌生了一个大胆的想法，自己做个吧！

PaiFlow，中文名我们叫他派派工作流，叠字听起来是不是蛮亲切的？

亲切就对了。这是一个企业级的AI Agent工作流编排平台，支持用户通过可视化方式编排大模型节点、工具节点和流程逻辑等。简单来说，就是一个类似Dify、Coze、n8n的可视化流程编排平台。

下面是面试篇的教程，都是当今最流行的面试题型，包括Agent&Skills、SpringAI、LangGraph4J、大模型&AI面试题、SSE、Docker、微服务等等，目前均已完稿，足足200道，覆盖了AI应用开发的方方面面。

第一期我们主要交付这个工作流——用户输入一个主题，大模型将其转换为播客风格的文本，再经过TTS将其转换为音频内容，主要包括四个节点：输入→LLM→超拟人音频合成→输出（支持节点并行执行）。

第二期，我们会在此基础上实现更复杂的流程编排（OCR识别、代码分支、RAG知识库、Agent智能决策、MCP等等【代码已经实现，第一期交付完就开始更新教程】）。

截止到目前，我们一共研发了 6 个实战项目。派聪明RAG和PaiFlow Agent，是两个最典型的AI场景落地业务，拥有这俩项目的同学就等着暑期实习和秋招大杀特杀吧！

还有三个后端项目，包括Spring Boot+React的前后端分离项目技术派、微服务PmHub和入门编程喵。

以及一个轮子MYDB。除此之外，今年我们还打算再上架至少三个AI实战项目：

• 一个PaiAgent，解决大家在Vibe Coding中的困惑。
• 一个派简历，解决大家在撰写简历时的痛点，排版大气上档次，内容详实模板充足。
• 一个校招派，主打MCP+SpringAI+LangGraph4J，解决大家在求职信息获取上的痛点。

三个项目的代码基本上都已完成，只剩下教程的撰写工作。

当然了，等这三个项目上架的时候，星球也会涨价到 179元，所以现在花139元锁定一整年的AI实战项目，是最划算的。

02、PaiFlow的开发历程

这一干不要紧，前后花了半年的时间，难度远超我的想象。

整个项目架构可以拆成四层：前端表达层、控制台中枢层、工作流执行层，以及底层基础设施层。

前端使用React + TypeScript实现，承担用户和后端交互的职责。用户可以编排工作流、配置节点参数、执行工作流、查看运行状态和日志等。

后端采用的是微服务构架，Hub负责业务管理和系统控制，包括用户鉴权、大模型和插件的统一管理、流程元数据的维护，以及工作流的执行调度等等。你可以把Hub理解为PaiFlow的大脑皮层。

所有执行相关的事情，都会被Hub下发给专门的工作流引擎。

工作流引擎是PaiFlow最核心，也是最复杂的部分，既有Python版本，也有Java版本。主要负责DSL的解析与校验、节点的调度与执行顺序控制、上下文和参数的管理、链路的拓扑解析，以及执行过程中状态的变更和事件推送。

你启动Python版工作流引擎，hub就会自动将工作流的执行请求发送到core模块下的workflow、aitools和link服务；你启动的是Java版工作流引擎，hub就会自动将工作流的执行请求发送到core-workflow-java模块下，并等待返回。

hub不关心工作流最终由谁执行，它只负责调度和路由；真正的执行能力，是可以被替换、演进甚至并行存在的。

为什么选择Python+Java双引擎?

这个问题很多球友可能会问，为什么要做双引擎，不是增加复杂度吗？

其实主要有两个原因：

第一，星球里有一部分球友迫切想要Python版的实战项目（毕竟Java和Go的项目咱都有了）。既然球友们有诉求，咱就必须要满足。

第二，Python版可以快速验证MVP（Minimum Viable Product，即最小化可行产品），Java版负责生产环境部署。两者可以互相借鉴，取长补短。

Python版的工作流引擎是基于FastAPI框架构建的，采用的异步编程模型。依赖包括Uvicorn、Pydantic、SQLAlchemy等。

Java版的工作流引擎是基于JDK 21+Spring Boot 3.5+SpringAI 1.1+LangGraph4J构建的，采用多线程并发模型。持久层框架为MyBatis-Plus 3.5，HTTP客户端为Okhttp 4.12，JSON序列化和反序列化为Fastjson2 2.0。

我们把Python版的入口port和Java版的入口port改成了一个，都是7880。这样的好处是，不用刻意去改配置就可以切换到另外一个版本发起工作流调用，hub微服务向下是无感知的，对新手比较友好。

学习路线也帮大家准备好了。

03、PaiFlow有哪些技术亮点？

这次PaiFlow用到的技术栈真的很多，我给大家梳理一下核心的亮点：

JDK21+Spring Boot3.5新特性

派派工作流使用Java 21和Spring Boot 3.5来重构工作流引擎，就顺带使用了Project Loom的虚拟线程机制来替代传统的线程池，进行节点的并发执行。

try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
    executor.submit(() -> executeNode(node, variablePool, callback));
}

以往处理100个并发节点时，需要创建100个系统线程，内存开销大，还得手动调优线程池参数。切换到虚拟线程后，通过Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()就可以构建执行器，每个节点执行逻辑都能无痛地挂载在轻量线程上，整体内存占用直接从500MB降到了50MB。

数据结构层也做了优化，很多DTO结构都改成了Java 14引入的Record类型，不仅代码简洁、语义清晰，也省掉了对Lombok的依赖。

Spring AI+LangGraph4J

我们项目最初是用Python FastAPI配合LangChain实现的工作流引擎，后来考虑到企业级应用的需求，我们用Spring AI重构了一个新的版本。

Spring AI的优势很明显：

①、Spring AI提供了多模型的统一抽象层，通过ChatClient和ChatModel接口，可以无缝切换DeepSeek、OpenAI、通义千问等各种大模型。

②、SpringAI基于Reactor的Flux流式处理让我们实现了真正的异步响应，大幅降低了首字延迟，用户体验非常流畅。

③、强类型的ChatResponse和Message让我们能在编译期就捕获错误，重构起来特别安心。

LangGraph4J是LangGraph的Java实现，它是一个用于构建有状态、可循环的多步骤LLM应用的编排框架。这俩都是现在JD中明确要求大家都要懂的框架。

工作流引擎核心机制

在PaiFlow的工作流引擎上，我们的思路是"DSL驱动+节点执行器解耦+变量池隔离"。

系统会先解析DSL定义，把它转换成内存中的工作流对象，并构建好所有节点之间的链路依赖。

在执行层面，我们通过策略模式将节点分发给不同的执行器处理。执行器有一个统一的基类AbstractNodeExecutor，它封装了所有公共能力，比如超时控制、重试机制。

再说变量池，这是流程之间通信的关键组件。我们搞了一个VariablePool，所有节点执行时的输入输出都会写进来。

从设计模式的角度来看，NodeExecutor用到了策略模式+工厂模式+责任链模式。

SSE实时推送

在整个工作流引擎的交互链路里，我们实现了一个基于SSE的实时推送机制，用于将节点执行状态和LLM输出内容第一时间同步给前端。

大模型调用最大的问题是慢。用户点一下按钮，等10秒才出结果。PaiFlow的解法是全链路流式，每收到一个token就往前端推一次：

// LLM节点执行时的回调
LlmResVo llmOutput = modelServiceClient.chatCompletion(req, chatResponse -> {
    // 每收到一个token就往前端推一次
    nodeState.callback().onNodeProcess(
        0,
        node.getId(),
        chatResponse.getResult().getOutput().getText(),
        chatResponse.getResult().getOutput().getMetadata().get("reasoningContent")
    );
});

通过这套机制，用户在前端几乎是"边跑边看结果"，体验非常丝滑。

Docker容器化部署

整个项目采用了多阶段构建的方式优化Docker镜像体积。第一阶段基于maven:3.9-eclipse-temurin-21镜像进行构建，执行mvn clean package -DskipTests完成编译打包；随后进入第二阶段运行环境，基于轻量的eclipse-temurin:21-jre镜像，仅将编译好的jar包复制进去，极大缩小了最终镜像的体积，控制在200MB左右。

在服务编排层面，使用Docker Compose管理和启动整个系统，包括console-hub、core-workflow、postgres、mysql、redis、minio、nginx等共计9个服务。

分布式追踪

在分布式追踪方面，我们通过OpenTelemetry对整个Workflow引擎进行了埋点，覆盖了工作流的开始、结束，以及每个节点的执行阶段。

一旦工作流执行出现性能瓶颈，可以根据Trace ID精确回溯每个节点的耗时，快速定位问题。

看到这里相信你一定心动了，冲这个项目的同学可以直接扫下面的优惠券（或者长按自动识别），星球目前定价 169 元/年，优惠完只需要 139 元，每天不到 0.38 元，绝对的超值。

星球目前已经 11700+ 人了，后面可能要涨价到 179 元/年，想上车的同学，请趁早。

星球只有 100 多的门票，但帮助球友们拿到了包括【腾讯、阿里、蚂蚁、淘天、字节跳动、小红书、快手、京东、美团、华为、荣耀、拼多多、vivo、oppo、小米、携程、得物、深信服、传音控股、美的】等等各大公司的 offer。

还有非常多非常多。。。我就不一一晒了，能帮助到这么多同学，打心眼里觉得付出的这一切都值了。

04、PaiFlow的求职价值

技术亮点说完了，大家肯定更关心这个项目能写到简历上有什么用。

我给大家总结一下，PaiFlow涉及的技术点：

• 架构设计：微服务架构、工作流引擎设计、DSL驱动设计
• 工作流引擎：DAG拓扑排序、节点调度、变量池管理、状态机
• Docker容器：多阶段构建、Docker Compose编排、健康检查
• 插件服务：MCP协议、工具注册系统、JSON Schema
• Redis&MinIO&MySQL：分布式缓存、对象存储、关系型数据库
• 微服务：服务拆分、API网关、服务发现、负载均衡
• Agent&Skills：LLM集成、Tool Calling、Prompt工程、多轮对话
• 设计模式：策略模式、工厂模式、责任链模式
• SSE：服务端推送、实时通信、流式输出
• 并发编程：虚拟线程、异步编程、线程池
• SpringAI：多模型统一抽象、流式处理、结构化输出
• 大模型&Prompt：Prompt模板、上下文管理、RAG
• LangGraph4J：Agent编排、状态图、工作流编排

看一眼PaiFlow写到简历上的部分内容吧，都是AI时代强需求的技能点，所向披靡没问题。

用星球嘉宾一灰的原话就是，派派工作流涉及的东西很多，深度广度都很大：设计模式、数据结构、架构思想、工程能力、AI技术栈，全都涉及了，随便一个都可以聊很久聊很深。

并且这个项目，不管面试官搞没搞过AI，都可以问很多。

强烈推荐有实力的球友挑战一下自己，如果能够吃透我们的教程和源码，那基本上不管是社招党跳槽，还是学生党秋招/春招/日常实习/暑期实习，都很无敌。

05、PaiFlow项目交付内容

给大家梳理一下，购买PaiFlow项目后会得到什么：

20+万字详细教程

从项目背景→架构拆解→工作流引擎设计→源码分析→项目实战→简历攻略→面试攻略，我们都会一一讲解。

教程包括：

• 项目架构设计
• 工作流引擎核心实现
• Python版工作流引擎详解
• Java版工作流引擎详解
• 前端可视化编排实现
• Docker容器化部署
• 分布式追踪与监控
• 简历写法指导
• 面试题准备

完整源码

提供Python和Java两个版本的完整源码，代码规范，注释详细，可以直接运行和学习。

简历写法指导

我们准备了100种简历写法，按照大厂标准，帮大家总结了技术难点和亮点。所以完全是能学完项目直接写到简历上、突击面试，一条龙服务！

面试题准备

我们已经总结了200+道项目面试题，掌握好这些面试题，就可以直接拿去面试了，后续也会根据同学们的真实面试反馈，持续增加项目的面试题数量。

答疑服务

购买后可以进入专属的项目交流群，二哥基本是有问必答的。除了群答疑之外，你遇到的任何面试拷打问题，我也帮你复盘梳理，直到你能吃透为止。

06、PaiFlow适合谁学？

适合群体：

• 适合具备Java/Python后端基础，想补个AI工作流Agent项目的实习/校招/社招同学
• 适合工作经历缺乏AI应用开发项目经验的，想融入个AI应用开发项目的同学
• 适合想进入AI工程/智能应用开发，提高AI应用开发工程经验的同学
• 适合对大模型应用开发感兴趣的，希望结合项目经验来学习大模型应用开发

不适合群体：

• 不适合没有跑过编程项目的人，不会用Google/AI搜索解决环境问题的人
• 不适合只喜欢看视频学习，没有看文档学习习惯的，自学能力弱的
• 不适合0基础开发小白，你至少要有一点Java/Python后端开发基础（懂一点接口开发就行）
• 不适合游手好闲，喜欢知识要手把手喂到你嘴里的

学习方式

PaiFlow项目主要是文档学习，会提供源码，但没有视频教学，也没有手把手带做项目视频，所以需要有一定的文档自学能力。

因为视频只适合入门，而我们的目标是帮你找到工作，拿到offer，尤其是PaiFlow这个项目，本身是有难度，需要你有一定的自学能力，能够看文档、读源码、调试代码，才能真正吃透这个项目。

PaiFlow价格和购买方式

这项目，说实话，让培训班拿去卖，至少定价【1999元】，但二哥的声望大家是知道的，不希望你花一毛钱冤枉钱，所以定价非常良心，所有的项目加一起，包括简历修改、学习路线指定、1V1的对私服务，一年也只需要169元，这波优惠完更是只需要 139元/年，每天不到0.38元，天底下再也没有比二哥更良心的了。

我希望用自己最大的诚意，去俘获大家发自内心的口碑。

那这次为了避免盗版，代码仓库采用的是邀请制，加入星球后，在星球第一个置顶帖【球友必看】中获取邀请链接，审核通过后即可查看。

派派工作流源码申请方式：https://t.zsxq.com/1ilWe

派派工作流Agent的教程，这次托管在技术派教程上，之前只要在技术派上绑定过星球的成员编号，均可以解锁查看。

派派工作流教程地址：https://paicoding.com/column/13/1

并且了照顾大家的阅读习惯，我们也会在星球里第一时间同步更新，包括但不限于：

• ✅详细的20+万字项目教程（文档永久可看）
• ✅完整的Python+Java双引擎源码（两个语言实现的源码都能学习）
• ✅文档答疑解惑和专属项目交流群（赠送一年答疑服务）
• ✅现成100种简历写法（项目亮点和难点全都有）
• ✅项目的扩展思路（拉开和其他人的差距）
• ✅项目200+相关面试题（全都是项目高频面试题，后续还会持续增加）

07、Ending

在我看夹，派派工作流对大家的价值，不只是拿到一个称心如意的offer，更是提前让你进入高级工程师的思维区间。

所以如果你问我，派派工作流到底牛逼在哪。我会说，它不仅能保证你百分百上岸，还能极大概率把你从简历筛选的杂音里捞出来。毕竟AI的落地业务场景，一个是RAG，我们派聪明实现了，另外一个就是工作流的Agent编排。

让我们一起加油，在AI时代拿下心仪的offer！

对了，加入「二哥的编程星球」后，你还可以享受以下专属内容服务：

• 1、付费文档: 派派工作流Agent、派聪明 RAG Java 版/Go版、微服务 PmHub、前后端分离技术派、轮子 MYDB、入门编程喵、AI+MCP 的校招派等项目配套的 60 万+ 字教程查看权限
• 2、简历修改: 提供价值超 600 元的简历修改服务，附赠星球 5000+优质简历模板可供参考
• 3、专属问答: 向二哥和星球嘉宾发起 1v1 提问，内容不限于 offer 选择、学习路线、职业规划等
• 4、面试指南: 获取针对校招、社招的 40 万+字面试求职攻略《Java 面试指南》，以及二哥的 LeetCode 刷题笔记、一灰的职场进阶之路、华为 OD 题库
• 5、学习环境: 打造一个沉浸式的学习环境，有一种高考冲刺、大学考研的氛围

截止到 2026 年 02 月 24 日，已经有 11900+ 球友加入星球了，很多同学在认真学习项目之后，都成功拿到了心仪的校招或者社招 offer，我就随便举两个例子。

目前，派派工作流这个项目也收尾了，大家可以放心冲 😊。并且一次购买不需要额外付费，即可获取星球的所有付费资料，帮助你少走弯路，提高学习的效率。直接微信扫下面这个优惠券即可加入。

步骤 ①：微信扫描上方二维码，点击「加入知识星球」按钮

步骤 ②：访问星球置顶帖球友必看：https://t.zsxq.com/11rEo9Pdu，获取项目的源码和配套教程

加入星球需要多少钱呢？星球目前定价 169 元，限时优惠 30 元，目前只需要 139 元就可以加入。

0 人的时候优惠完 69 元，1000 人的时候 79 元，2000 人的时候 89 元，3000 人的时候 99 元，5000 人的时候是 119 元，后面肯定还会继续涨。

付费社群我也加入了很多，但从未见过比我的星球更低价格，提供更多服务的社群，光派派工作流这个项目就能让你值回票价。

多说一句，任何时候，技术都是我们程序员的安身立命之本，如果你能认认真真跟完派派工作流的源码和教程，相信你的编程功底会提升一大截。

再给大家展示一下派派工作流教程的部分目录吧，真的是满满的诚意和干货。

之前就有球友反馈说，“二哥，你星球的教程如果让培训机构来卖，1999 元都算少！

讲真心话，这个价格也不会持续很久，星球已经 11000 人了，马上会迎来一波新的涨价（179 元），所以早买早享受，不要等，想好了就去冲，错过不能说后悔一辈子，但至少会有遗憾。

我们的代码，严格按照大厂的标准来，无论是整体的架构，还是具体的细节，都是无可挑剔的学习对象。

之前曾有球友问我：“二哥，你的星球怎么不定价 199、299、399 啊，我感觉星球提供的价值远超这个价格啊。”

答案很明确，我有自己的原则，拒绝割韭菜，用心做内容，能帮一个是一个。

不为别的，为的就是给所有人提供一个可持续的学习环境。当然了，随着人数的增多，二哥付出的精力越来越多，星球也会涨价，今天这批 30 元的优惠券不仅 2026 年最大的优惠力度，也是 2027 年最大的优惠力度，现在入手就是最划算的，再犹豫就只能等着涨价了。

想想，QQ 音乐听歌连续包年需要 88 元，腾讯视频连续包年需要 178 元，腾讯体育包年 233 元。我相信，二哥编程星球回馈给你的，将是 10 倍甚至百倍的价值。

最后，希望同学们，能紧跟我们的步伐！不要掉队。今年，和二哥一起翻身、一起逆袭、一起晋升、一起拿高薪 offer！

那无论你是社招还是校招，我们都希望你通过派派工作流这个项目，能提升自己的简历含金量，拿到更好的 offer，也能更加从容的应对面试中各种 AI 相关的考察。

冲。