人工智能AI AgentAgent 编排RPA后端前端企业应用【免费下载链接】astron-agentEnterprise-grade, commercial-friendly agentic workflow platform for building next-generation SuperAgents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/as/astron-agent点击查看免费下载本文以 Astron Agent 开源仓库中的社区示例English Essay Corrector英语作文批改助手为讲解对象完整剖析它的 DSL 结构、单模型运行链路与提示词工程细节并给出从导入、配置凭据到实际运行的逐步操作指南。读完本文你将掌握如何在 Astron Agent 中快速搭建一个输入一段作文 → 大模型返回批改、评分与改写建议的 review-and-grade 类型工作流并理解如何把同样的单 LLM 骨架复用到其他审阅、评分类场景。示例定位一个极简的审阅 评分工作流范本English Essay Corrector 位于 examples/english-essay-corrector/是 Astron Agent 社区示例库examples/README.md中的真实、可直接导入的工作流。示例的元数据YAML frontmatter如下--- id: english-essay-corrector title: English Essay Corrector description: Reviews an English essay and returns corrections, scoring, and rewrite suggestions. category: learning features: - Checks grammar, spelling, and word choice - Gives an overall score with reasoning - Suggests concrete rewrites author: iflytek sourceUrl: https://github.com/FenjuFu/Awesome-Astron-Workflow dslVersion: v1 event: ---它解决的场景非常典型学生粘贴一篇英语作文期望得到语法、拼写、措辞的检查、带理由的总体评分以及具体的改写建议。整个示例只依赖一个 LLM 节点没有插件、没有知识库是官方推荐的review-and-grade审阅与评分类用例的入门起点也是理解 Astron Agent 工作流 DSL 最小组成的最佳教材。示例目录包含三份文件元数据与使用说明 README.md、可导入的 DSL 文件 workflow.yml以及可选的工作流画布预览图 preview.png工作原理start → LLM → output 的单模型链路这个工作流只有一条直线链路开始节点 → 大模型节点 → 结束节点。用户输入作文全文从开始节点原样透传到大模型节点大模型以英语写作考官的身份进行批改输出结构化的反馈结果。节点拓扑与 DSL 描述workflow.yml 采用 Astron Agent 工作流 DSLdslVersion: v1顶层分为flowMeta元信息与flowData节点与边两大部分。flowMeta中的名称为中文英语作文批改助手category: 13并带有开场白prologue与语音合成textToSpeech等高级配置。flowData下包含 3 个节点与 2 条有向边边结构如下省略坐标等画布布局字段flowData: edges: - source: node-start::d61b0f71-... target: spark-llm::39a4a107-... type: customEdge - source: spark-llm::39a4a107-... target: node-end::cda617af-... type: customEdge三个节点分别对应 DSL 中的node-start、spark-llm、node-end三种类型。这并非随意命名——在源码中Astron Agent 工作流引擎通过枚举统一管理节点类型。查看 core/workflow/engine/entities/node_entities.py 的NodeType枚举可以看到START node-start END node-end LLM spark-llm引擎侧的节点注册表core/workflow/engine/nodes/cache_node.py则将 DSL 类型映射到具体执行类node-start: StartNode, # Workflow start node that initiates execution node-end: EndNode, # Workflow end node that terminates execution spark-llm: SparkLLMNode, # Spark LLM node for language model interactions也就是说导入这份 DSL 后运行时会依次执行 start_node.py 中的开始节点、spark_llm_node.py 中的大模型节点最后由 end_node.py 中的结束节点汇总输出。节点职责拆解开始节点node-start定义工作流所需的业务变量。本示例只声明了一个输出变量AGENT_USER_INPUT类型 string必填即用户本轮对话输入内容——也就是待批改的作文全文。大模型节点spark-llm画布上名为大模型_1工作流的核心。它把开始节点的AGENT_USER_INPUT通过引用type: ref绑定到自己的input输入再拼入提示词模板后调用大模型。其完整配置参数如下表参数取值说明template以下是学生的作文内容请帮我批改并给出建议\n\n{{input}}用户提示词模板{{input}}为变量引用systemTemplate英语写作批改教师角色设定见下文系统提示词约束模型行为modelNamem2使用的模型名称domain/serviceIdxminimaxm2模型域与服务标识llmId454665064模型实例 IDurlhttps://maas-api.cn-huabei-1.xf-yun.com/v1/chat/completionsOpenAI 兼容的 MaaS 调用端点sourceopenai协议来源走 OpenAI 兼容格式appIdYOUR_APP_ID应用凭据占位符发布前已脱敏maxTokens2048最大生成 token 数topK4采样参数extraParams.temperature1采样温度respFormat0响应格式0 为文本格式isThinkfalse不开启思考模式multiModefalse关闭多模态输入enableChatHistoryV2isEnabled: false, rounds: 1关闭多轮历史记忆从实现层面看大模型节点在执行时会先经过模板变量替换源码中的get_full_prompt见 spark_llm_node.py负责把{{input}}这类占位符解析为上游节点的实际输出再依据respFormat调用对应的响应解析器resp_format_text_parser/resp_format_markdown_parser/resp_format_json_parser处理返回结果。因此把respFormat调整为 1Markdown或 JSON 即可让批改结果以结构化形式输出便于下游节点做进一步加工。结束节点node-end声明输出变量output其值引用大模型节点的output并通过模板{{output}}输出。节点设置了streamOutput: true流式输出与outputMode: 1最终把大模型的批改全文逐字流式返回给用户体验上更接近实时对话。依赖清单这个示例刻意保持零外部依赖只需要一个可用的聊天模型模型一个 Spark 聊天模型示例 DSL 中使用m2模型凭据已脱敏为YOUR_APP_ID插件 / 技能无知识库无。这也意味着它可以直接套用到任何已接入 Astron Agent 的 OpenAI 兼容模型上只需替换url、appId与模型相关字段。导入与运行按官方 README 的步骤导入与运行只需三步导入 DSL在 Astron Agent 中创建工作流 → 选择Import导入→ 选中本示例目录下的 workflow.yml。替换凭据把 DSL 中的YOUR_APP_ID占位符替换为你自己的 Spark 凭据即nodeParam下的appId字段如果更换模型还需同步调整url、llmId、domain、serviceId、modelName等字段。运行以一篇英语作文作为输入运行工作流即可得到批改、评分与改写建议。注意示例在发布前已将导出 DSL 中的真实凭据替换为占位符Credentials in the exported DSL were replaced with placeholders before publishing。这是社区示例的强制要求——examples/README.md 明确说明导出的 DSL 可能内嵌 API Key、Token、个人端点等敏感信息提交前必须删除或替换为YOUR_API_KEY形式的占位符含真实凭据的 PR 会被拒绝。你导入后务必自行填入自己的凭据才能运行。提示词工程拆解让单模型输出专业批改这个示例以小见大的精髓在于大模型节点的systemTemplate完整内容如下你是一位专业的英语写作批改教师擅长中学与大学英语作文的评分与反馈。 请根据用户提供的作文内容进行以下任务 1. 先给出作文总体评价结构、语法、词汇、逻辑。 2. 标出存在的主要语法错误或表达问题并提出修改建议。 3. 给出改进后的范例句或段落。 4. 最后按照雅思或CEFR标准任选其一估计作文等级。 请输出格式清晰、有条理。配合用户提示词模板以下是学生的作文内容请帮我批改并给出建议 {{input}}可以看到系统提示词采用了角色设定 四步任务清单 输出格式约束的结构化写法角色约束明确专业的英语写作批改教师限定面向中学与大学英语作文任务拆解总体评价结构/语法/词汇/逻辑→ 指出语法错误与表达问题 → 给出范例句 → 按雅思或 CEFR 标准估计等级四个维度层层递进保证反馈的完整性输出约束要求格式清晰、有条理。这种单次调用即完成审阅 评分的提示词模式正是 review-and-grade 类场景的通用配方把评分标准、评价维度和输出格式全部写进系统提示词用户侧只负责提供被审阅的素材。由于不需要多轮推理或工具调用单 LLM 节点即可承载完整业务逻辑这也是本示例被称为良好起点的原因。参数调优建议如果希望调整批改的严格程度或输出风格可以优先修改以下几个参数均在spark-llm节点的nodeParam中temperature当前 1调低如 0.50.7可获得更稳定、更保守的评分调高则反馈更具发散性。对评分类任务偏低的温度通常更可靠maxTokens当前 2048作文较长或需要输出完整范例句/段落时可适当增大避免生成被截断systemTemplate这是影响批改质量的最大杠杆。例如把雅思或 CEFR改成指定评分细则如四六级、托福 rubric或增加逐句点评、按段落输出修改后版本等要求即可改变输出结构respFormat设为 JSON 后可让模型返回结构化的评分字段总分、各维度得分、错误列表便于下游的聚合节点或展示层消费。DSL 结构与二次开发指引如果你想基于这个示例做二次开发除了直接改 workflow.yml 外建议先理解 DSL 的通用骨架flowMeta工作流名称、描述、头像、开场白/语音等高级配置、分类与dslVersionflowData.nodes节点数组每个节点含id、type对应NodeType枚举值、data含nodeMeta、inputs、outputs、nodeParamflowData.edges有向边数组source/target指向节点 IDtype为customEdge节点间通过type: ref的引用nodeIdname传递数据例如结束节点的output引用大模型节点的output大模型节点的input引用开始节点的AGENT_USER_INPUT。在引擎侧服务层以字典形式读写 DSL见 core/workflow/domain/entities/flow.py 中FlowUpdate.data: Optional[Dict]因此只要你保持nodes/edges结构与上述约定一致无论是新增一个知识库节点做带范文检索的批改还是叠加一个文本拼接节点做多篇对比评分都可以在画布中可视化完成并重新导出。延伸把单 LLM 骨架复用到其他场景正因为这个示例足够精简它天然适合作为其他 review-and-grade 用例的模板。替换systemTemplate与用户提示词即可快速衍生出中文作文 / 公文批改把角色改为语文教师评分标准改为高考作文评分细则代码评审助手输入一段代码输出风格问题、潜在 bug 与重构建议简历审阅输入简历文本对照目标岗位输出匹配度评分与修改建议社区模板 examples/TEMPLATE/README.md 的 frontmatter 示例正是ai-resume-assistant合同/报告审阅输出合规性检查、风险点与修改意见。复用方式也保持了一致改写系统提示词 → 调整输出格式 → 按需增删节点。想提交自己的示例到社区可以参考 examples/README.md 的贡献规范复制examples/TEMPLATE/目录、放入导出的workflow.yml、填写 frontmatter 元数据、清理敏感凭据再以带 DCO 签名的 commit 提交 PR。参考文件示例说明与使用指南examples/english-essay-corrector/README.md可导入的工作流 DSLexamples/english-essay-corrector/workflow.yml画布预览examples/english-essay-corrector/preview.png示例库规范与贡献指南examples/README.md节点类型枚举core/workflow/engine/entities/node_entities.py节点类型到执行类的映射core/workflow/engine/nodes/cache_node.py大模型节点实现core/workflow/engine/nodes/spark_llm_node.py工作流 DSL 领域模型core/workflow/domain/entities/flow.py赞分享人工智能AI AgentAgent 编排RPA后端前端企业应用【免费下载链接】astron-agentEnterprise-grade, commercial-friendly agentic workflow platform for building next-generation SuperAgents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/as/astron-agent点击查看免费下载相关推荐Astron Agent开源工作流模板一键导入AI播客、作文批改等3个实战案例快速复现教程Astron Agent开源工作流模板一键导入AI播客、作文批改等3个实战案例快速复现教程 Astron Agent 是科大讯飞开源的企业级 AI Agent人工智能AI AgentAgent 工作流RPA后端前端工具调用mcp-agent Orchestrator 编排器工作流实战用动态规划与多 Agent 并行协作实现作业批改mcp agent Orchestrator 编排器工作流实战用动态规划与多 Agent 并行协作实现作业批改 mcp agent 中的 Orchestrat人工智能AI AgentAgent 框架MCP ClientsAgent 工作流mcp-agent Orchestrator-Worker 工作流实战基于动态编排与并行执行的作业批改系统mcp agent Orchestrator Worker 工作流实战基于动态编排与并行执行的作业批改系统 本文以 mcp agent 仓库中的 workfl人工智能AI AgentAgent 框架MCP ClientsAgent 工作流上一篇AutoDock-Vina终极指南如何在10分钟内完成高效分子对接下一篇5分钟快速上手LayerDivider智能插画分层工具完整指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Astron Agent 实战：English Essay Corrector 英语作文批改工作流的导入、运行与定制
人工智能AI AgentAgent 编排RPA后端前端企业应用【免费下载链接】astron-agentEnterprise-grade, commercial-friendly agentic workflow platform for building next-generation SuperAgents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/as/astron-agent点击查看免费下载本文以 Astron Agent 开源仓库中的社区示例English Essay Corrector英语作文批改助手为讲解对象完整剖析它的 DSL 结构、单模型运行链路与提示词工程细节并给出从导入、配置凭据到实际运行的逐步操作指南。读完本文你将掌握如何在 Astron Agent 中快速搭建一个输入一段作文 → 大模型返回批改、评分与改写建议的 review-and-grade 类型工作流并理解如何把同样的单 LLM 骨架复用到其他审阅、评分类场景。示例定位一个极简的审阅 评分工作流范本English Essay Corrector 位于 examples/english-essay-corrector/是 Astron Agent 社区示例库examples/README.md中的真实、可直接导入的工作流。示例的元数据YAML frontmatter如下--- id: english-essay-corrector title: English Essay Corrector description: Reviews an English essay and returns corrections, scoring, and rewrite suggestions. category: learning features: - Checks grammar, spelling, and word choice - Gives an overall score with reasoning - Suggests concrete rewrites author: iflytek sourceUrl: https://github.com/FenjuFu/Awesome-Astron-Workflow dslVersion: v1 event: ---它解决的场景非常典型学生粘贴一篇英语作文期望得到语法、拼写、措辞的检查、带理由的总体评分以及具体的改写建议。整个示例只依赖一个 LLM 节点没有插件、没有知识库是官方推荐的review-and-grade审阅与评分类用例的入门起点也是理解 Astron Agent 工作流 DSL 最小组成的最佳教材。示例目录包含三份文件元数据与使用说明 README.md、可导入的 DSL 文件 workflow.yml以及可选的工作流画布预览图 preview.png工作原理start → LLM → output 的单模型链路这个工作流只有一条直线链路开始节点 → 大模型节点 → 结束节点。用户输入作文全文从开始节点原样透传到大模型节点大模型以英语写作考官的身份进行批改输出结构化的反馈结果。节点拓扑与 DSL 描述workflow.yml 采用 Astron Agent 工作流 DSLdslVersion: v1顶层分为flowMeta元信息与flowData节点与边两大部分。flowMeta中的名称为中文英语作文批改助手category: 13并带有开场白prologue与语音合成textToSpeech等高级配置。flowData下包含 3 个节点与 2 条有向边边结构如下省略坐标等画布布局字段flowData: edges: - source: node-start::d61b0f71-... target: spark-llm::39a4a107-... type: customEdge - source: spark-llm::39a4a107-... target: node-end::cda617af-... type: customEdge三个节点分别对应 DSL 中的node-start、spark-llm、node-end三种类型。这并非随意命名——在源码中Astron Agent 工作流引擎通过枚举统一管理节点类型。查看 core/workflow/engine/entities/node_entities.py 的NodeType枚举可以看到START node-start END node-end LLM spark-llm引擎侧的节点注册表core/workflow/engine/nodes/cache_node.py则将 DSL 类型映射到具体执行类node-start: StartNode, # Workflow start node that initiates execution node-end: EndNode, # Workflow end node that terminates execution spark-llm: SparkLLMNode, # Spark LLM node for language model interactions也就是说导入这份 DSL 后运行时会依次执行 start_node.py 中的开始节点、spark_llm_node.py 中的大模型节点最后由 end_node.py 中的结束节点汇总输出。节点职责拆解开始节点node-start定义工作流所需的业务变量。本示例只声明了一个输出变量AGENT_USER_INPUT类型 string必填即用户本轮对话输入内容——也就是待批改的作文全文。大模型节点spark-llm画布上名为大模型_1工作流的核心。它把开始节点的AGENT_USER_INPUT通过引用type: ref绑定到自己的input输入再拼入提示词模板后调用大模型。其完整配置参数如下表参数取值说明template以下是学生的作文内容请帮我批改并给出建议\n\n{{input}}用户提示词模板{{input}}为变量引用systemTemplate英语写作批改教师角色设定见下文系统提示词约束模型行为modelNamem2使用的模型名称domain/serviceIdxminimaxm2模型域与服务标识llmId454665064模型实例 IDurlhttps://maas-api.cn-huabei-1.xf-yun.com/v1/chat/completionsOpenAI 兼容的 MaaS 调用端点sourceopenai协议来源走 OpenAI 兼容格式appIdYOUR_APP_ID应用凭据占位符发布前已脱敏maxTokens2048最大生成 token 数topK4采样参数extraParams.temperature1采样温度respFormat0响应格式0 为文本格式isThinkfalse不开启思考模式multiModefalse关闭多模态输入enableChatHistoryV2isEnabled: false, 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workflow.yml 外建议先理解 DSL 的通用骨架flowMeta工作流名称、描述、头像、开场白/语音等高级配置、分类与dslVersionflowData.nodes节点数组每个节点含id、type对应NodeType枚举值、data含nodeMeta、inputs、outputs、nodeParamflowData.edges有向边数组source/target指向节点 IDtype为customEdge节点间通过type: ref的引用nodeIdname传递数据例如结束节点的output引用大模型节点的output大模型节点的input引用开始节点的AGENT_USER_INPUT。在引擎侧服务层以字典形式读写 DSL见 core/workflow/domain/entities/flow.py 中FlowUpdate.data: Optional[Dict]因此只要你保持nodes/edges结构与上述约定一致无论是新增一个知识库节点做带范文检索的批改还是叠加一个文本拼接节点做多篇对比评分都可以在画布中可视化完成并重新导出。延伸把单 LLM 骨架复用到其他场景正因为这个示例足够精简它天然适合作为其他 review-and-grade 用例的模板。替换systemTemplate与用户提示词即可快速衍生出中文作文 / 公文批改把角色改为语文教师评分标准改为高考作文评分细则代码评审助手输入一段代码输出风格问题、潜在 bug 与重构建议简历审阅输入简历文本对照目标岗位输出匹配度评分与修改建议社区模板 examples/TEMPLATE/README.md 的 frontmatter 示例正是ai-resume-assistant合同/报告审阅输出合规性检查、风险点与修改意见。复用方式也保持了一致改写系统提示词 → 调整输出格式 → 按需增删节点。想提交自己的示例到社区可以参考 examples/README.md 的贡献规范复制examples/TEMPLATE/目录、放入导出的workflow.yml、填写 frontmatter 元数据、清理敏感凭据再以带 DCO 签名的 commit 提交 PR。参考文件示例说明与使用指南examples/english-essay-corrector/README.md可导入的工作流 DSLexamples/english-essay-corrector/workflow.yml画布预览examples/english-essay-corrector/preview.png示例库规范与贡献指南examples/README.md节点类型枚举core/workflow/engine/entities/node_entities.py节点类型到执行类的映射core/workflow/engine/nodes/cache_node.py大模型节点实现core/workflow/engine/nodes/spark_llm_node.py工作流 DSL 领域模型core/workflow/domain/entities/flow.py赞分享人工智能AI AgentAgent 编排RPA后端前端企业应用【免费下载链接】astron-agentEnterprise-grade, commercial-friendly agentic workflow platform for building next-generation SuperAgents.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/as/astron-agent点击查看免费下载相关推荐Astron Agent开源工作流模板一键导入AI播客、作文批改等3个实战案例快速复现教程Astron Agent开源工作流模板一键导入AI播客、作文批改等3个实战案例快速复现教程 Astron Agent 是科大讯飞开源的企业级 AI Agent人工智能AI AgentAgent 工作流RPA后端前端工具调用mcp-agent Orchestrator 编排器工作流实战用动态规划与多 Agent 并行协作实现作业批改mcp agent Orchestrator 编排器工作流实战用动态规划与多 Agent 并行协作实现作业批改 mcp agent 中的 Orchestrat人工智能AI AgentAgent 框架MCP ClientsAgent 工作流mcp-agent Orchestrator-Worker 工作流实战基于动态编排与并行执行的作业批改系统mcp agent Orchestrator Worker 工作流实战基于动态编排与并行执行的作业批改系统 本文以 mcp agent 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