[Java] 基于Qoder与Spring Boot+React，7天构建开源AI Agent工作流编排平台

过去几年，AI 的发展速度令人惊叹，这不仅带来了技术上的紧张感，也创造了大量新的机会。无论是大型互联网公司还是中小企业，都在增设 AI 岗位。拥有 AI 项目开发经验，无疑能为你的求职和晋升增添重要砝码。

一个成功的 AI 项目不一定需要多么宏大或复杂，关键在于真正的参与和理解。亲手构建一个能够实际运行的 AI 应用，能极大地提升你的技术视野、工程能力和问题解决方法。

• 获得更具竞争力的职位与薪酬。
• 在团队中更易承担核心技术任务，加速晋升。
• 在 AI 的“驱动”下，优化编码习惯与架构思维。
• 以更开阔、更系统的视角看待技术问题。

因此，接下来我们将从零开始，共同构建一个扎实的 AI 项目——PaiAgent。这是一个借助 Qoder 和 Qoder CLI 构建的、真正可运行、可学习的 AI Agent 工作流编排系统。

我们将以这个项目为载体，从最基础的模块起步，逐步深入 workflow 工作流、LLM 模型调用、工具调用等 AI 应用开发必备的知识体系。开发工具主要使用阿里的 AI 编程工具 Qoder 及其命令行版本 Qoder CLI。通过一步步实践，你将理解一个 AI 项目为何如此设计、其骨架如何搭建、模块间如何协作，以及你从中能获得哪些核心开发能力。

在本系列中，我会完整拆解所有踩过的坑、需要注意的工程细节以及能写进简历的亮点，确保大家不仅“做得出来”，更能“懂得原理”。如果你能坚持下来，PaiAgent 项目将成为你技术成长道路上的一个重要里程碑。

一、下载安装 Qoder 与 Qoder CLI

工欲善其事，必先利其器。启动 PaiAgent 项目的第一步，是准备好核心开发工具。本系列将大量使用 Qoder 和 Qoder CLI 这一阿里出品的 AI 编程工具组合，前者是 IDE，后者是命令行工具，各司其职。我们从最基础的安装开始，确保每个人都能顺利跟上。

1. 安装 Qoder

Qoder 的官方下载地址为：https://qoder.com/ ，提供 macOS、Windows 和 Linux 版本。

下载安装后，可以新建一个文件夹（例如 PaiAgent-One）并用 Qoder 打开。其界面非常清爽：左侧是包含 Quest Mode、仓库 Wiki 等核心功能的基础菜单，中间是 IDE 编辑区，右侧是智能会话区。

稍后我们将使用 Quest Mode 来生成 PaiAgent 的完整项目脚手架。

2. 安装 Qoder CLI

Qoder CLI 的安装非常简单，直接在终端中执行以下命令即可：

curl -fsSL https://qoder.com/install | bash

启动方式同样简单，在任何终端窗口执行 qodercli 命令即可。

后续许多编程任务和问题排查都将通过 Qoder CLI 完成，它功能强大且高效，相信你会喜欢上它。

二、使用 Quest Mode 搭建项目骨架

Quest Mode 的核心是 AI 自主编程。我们只需将工程任务交付给它，它就能将模糊的需求转化为详细的需求分析与设计文档，进而自动拆解任务、执行开发、联调测试，并最终汇报结果。开发者在此期间主要进行验收和微调，开发效率得到极大提升。

接下来，我们进入 Quest Mode。点击侧边栏的【quest】图标，然后选择【新建任务】。

向它描述我们的需求：

我要构建一个含前端、后台、工作流引擎的 AI Agent 项目，核心的功能就是我附件中告诉你的，一个典型的“Agent 流图执行面板”，左侧菜单包括大模型节点、工具节点添加；画板包含用户输入、大模型节点、超拟人音频合成工具节点、结束节点；调试抽屉开启的时候，可以输入文字，然后对工作流进行测试，输入一串文字，最终会给我们一段音频，进行 AI 播客播放。

点击【发送】，Qoder 便开始工作。

我们无需一次性想清所有细节，Quest Mode 会帮助我们将模糊的想法推向工程化。

对于不明确之处，它会主动询问以明确细节，例如：前端技术栈选择 React 还是 Vue？后端选择 Python 还是 Java？工作流引擎是自研还是集成现有方案？数据是否需要持久化？大模型接入是否需支持 OpenAI、DeepSeek、通义千问等？

随后，它会根据确认的技术选型，为 PaiAgent 项目创建详细的设计文档。

如果确认无误，点击【采纳】；如有任何不满意，也可亲自进行调整。这份设计文档将保存在 .qoder/quests 目录下，用 Markdown 编辑器预览时能看到清晰的 Mermaid 格式流程图。

接下来，点击【开始任务】，Qoder 便开始自主开发，我们只需静观其成。

如果在任务开始后有新想法（例如将 JDK 从 17 升级到 21），可以放弃当前任务，重新开始一个。当然，最好在设计阶段多花时间，因为这直接影响后续开发质量。为了提供最真实的体验，我在这一步移除了 Spring Security，以简化初期的开发复杂度。

再次点击【开始任务】，Qoder 会根据最终确认的技术选型，将整个 PaiAgent 工程拆解为可执行的任务图，并规划好每一步的任务清单：

• 第一阶段：基础框架搭建
• 第二阶段：工作流引擎开发
• 第三阶段：前端画布开发
• 第四阶段：调试功能开发
• 第五阶段：工具节点开发

仔细观察，你会发现每项任务都遵循“规划 → 执行 → 验证 → 完成”的流程，如同一个自动化构建系统在帮你搭建项目，过程非常丝滑且严谨。每个阶段完成后，Qoder 都会进行梳理和总结，打勾代表已完成，工作量可观。

让我们看看成果：

• 第一阶段：完成了基础框架搭建。后端采用 Spring Boot 3.x + Java 21 + MyBatis-Plus，前端采用 React 18 + TypeScript + Vite + ReactFlow。
• 第二阶段：完成了工作流引擎开发，包括 DAG 解析器（基于 Kahn 算法的拓扑排序 + DFS 循环检测）和节点执行器框架（工厂模式 + 适配器模式）。

• 第三阶段：完成了前端画布开发，包括可拖拽的节点面板、基于 ReactFlow 实现的画布区域（支持拖拽、连线、移动）以及使用 Zustand 管理的工作流状态。
• 第四阶段：完成了调试功能开发，包括执行接口联调、结果展示、日志输出以及节点执行结果的可视化。
• 第五阶段：完成了工具节点开发，支持超拟人音频合成节点和音频播放组件。

所有功能开发完成后，Quest Mode 会对整个任务进行总结。确认无误后，即可点击【接受】结束本次任务。

三、通过智能会话验证 Quest Mode 的开发结果

接受任务后，Qoder 会自动生成两份关键文档：

• 一份项目总结文档 SUMMARY.md
• 一份用户说明手册 USER_GUIDE.md

它们相当于工程验收清单，详细说明了如何启动、构建和检查整个项目成果。

接下来，我们按照说明将项目真正运行起来。当然，能让 AI 做的事，我们尽量不动手。启动 Qoder 的智能会话窗口，选择【智能体】和【极致性能】，输入以下指令：

Quest Mode 已经完成了项目骨架的开发，并且给了我一份启动手册 summary.md，我希望你能按照快速启动小节中的说明来验证整个项目的成果。

这样，如果遇到任何问题，都可以直接让 Qoder 协助解决。例如，若 8080 端口被占用，Qoder 会帮我们终止相关进程。

OK，后端成功启动。

前端也顺利启动。

点击【预览】，我们甚至可以在 Qoder 内直接查看运行效果。这是登录页面：

这是工作流画布页面：

如果出现错误，我们可以直接将错误信息抛给 Qoder。例如，提示“加载节点类型出错了”，它会自动尝试修复，比如发现数据库密码未配置，便在 application.yml 文件中为我们添加。

现在，我们可以在画布上添加两个节点，拖拽功能已经实现。虽然输入输出节点及详细配置尚未完善，但整体完成度已经非常高。

后续章节我将在此基础上继续优化和迭代，一步步来，曙光就在眼前。

四、如何将 PaiAgent 项目写入简历？

这里也分享一下用于生成简历内容的提示词：

OK，整体的流程我们已经跑通了一部分，可以把大模型节点和超拟人合成节点添加到画布上了，前后端也都完成了，但还不完善，不着急，我们慢慢来。现在我需要总结一下目前完成的内容，并且把整个项目写到简历上。按照这样一个格式：

项目名 职位 周期

项目简介：

技术栈：

核心职责：

1、用到了什么技术栈，解决了什么问题，实现了什么业务，有哪些量化数据
2、xxx

要求至少 5 条以上的核心职责，有深度，专业。

生成的效果非常不错，几乎可以直接粘贴到简历中：

PaiAgent - AI Agent 工作流编排平台 | 全栈开发工程师 | 2025.11

项目简介: 基于 DAG（有向无环图）的 AI Agent 工作流可视化编排平台，支持通过拖拽式界面设计复杂的 AI 处理流程，实现大模型调用、音频合成等多节点协同工作。

技术栈: Spring Boot 3.4.1、Java 21、MyBatis-Plus 3.5.5、MySQL 8.0、Kahn 拓扑排序算法、DFS 循环依赖检测

核心职责:

• 自研 DAG 工作流引擎架构设计与实现，基于 Kahn 算法实现 O(V+E)时间复杂度的拓扑排序，配合 DFS 算法进行循环依赖检测，确保工作流正确执行。
• 采用工厂模式+适配器模式设计节点执行器框架，支持 6 种节点类型（OpenAI、DeepSeek、通义千问、TTS 等）的动态注册和扩展，单个工作流支持 100+节点的复杂编排场景。
• 设计并实现大模型适配层统一封装，抽象出标准化的 LLM 调用接口，屏蔽 OpenAI、DeepSeek、通义千问等不同厂商 API 差异。
• 通过策略模式实现模型动态切换，支持温度、Token 数等参数精细化控制，为上层业务提供一致的调用体验，减少 70%的重复代码。
• 基于 ReactFlow 构建可视化流程编辑器，实现拖拽式节点添加、连线编辑、画布缩放等交互功能。通过 Zustand 进行全局状态管理，解决节点状态同步的闭包陷阱问题。采用 HMR 热更新机制，前端构建时间控制在 200ms 以内。
• 开发超拟人音频合成节点执行器（260+行核心代码），集成 TTS API 框架，实现文本到语音的转换能力。
• 建立基于 Token 的认证机制与权限拦截器，使用 Spring AOP 实现统一的请求拦截和 Token 校验，保障 API 接口安全。

五、总结

完整体验这一流程后，很难不感叹：Qoder 的完成度，已远超一个普通“代码生成工具”的范畴。特别是本次深度使用的 Quest Mode 和智能会话两大核心能力，几乎定义了未来软件开发的一种“新范式”。

• Quest Mode 不仅能理解意图，更能将想法拆解为标准化的工程任务，逐步构建、验证，最终交付一个真正可运行的项目原型，极大提升了从创意到原型的效率。
• 智能会话 不再仅是聊天，它更像一个全程参与的工程伙伴，能在关键节点提出建议、提醒遗漏、并协助弥补工程缺口。

这些原本需要工程师花费 2-3 周完善的基础工作，Qoder 在几十分钟内就铺设好了扎实的底座。整个过程由 Qoder 主导完成，后续我们只需在这个高可用的骨架上进行迭代升级即可。

更关键的是，它生成的代码质量、配置结构、模块划分，并非“能跑就行”，而是工程化程度高、可扩展性强、可继续迭代的专业产物。这正是现代 后端与架构 所追求的清晰解耦与可维护性。

如果一个开发者要独立完成这些内容，可能需要查阅大量文档、踩无数依赖冲突的坑；而 Qoder 在智能会话和 Quest Mode 的协同下，将这些步骤高度自动化了。这不仅是效率的提升，更是开发范式的革新，展示了 人工智能 如何深度赋能软件工程的全过程。

在后续教程中，我们将基于这个骨架，继续构建真正强大的 AI Agent，扩展节点能力，集成模型调用、工具调用、多模态处理，把 PaiAgent 从“能运行”做到“有战斗力”。此次快速构建核心系统的实践，也是一次精彩的 开源实战 。

我相信，随着 AI 编程工具的持续进化，Qoder 这类工具将成为开发者最可靠的工程助手，将想法高效、高质量地落地。未来 AI 应用的开发方式，正被这样的工具一步步重塑。欢迎在 云栈社区 交流你的想法与问题。

项目完整代码已开源在 GitHub：https://github.com/itwanger/PaiAgent-one

后续章节的进展，我也会持续为大家更新。