智能体（AI 审批）

商业版四大自研部件之一。aiAgent 节点把大模型接进审批流：低风险自动通过、高风险转人工、争议单据标注理由。模型、智能体、技能全程可视化配置。

典型用法

1. 风险预审

报销/采购单先过 AI 节点，模型根据表单字段与历史数据判断风险：

输入：msg.amount、msg.reason、msg.vendor …
输出：{ "risk": "low|mid|high", "reason": "…" }

AI 明确拒绝（REJECT）时按拒绝策略终止/退回；low/mid/high 等多级分流由下游条件分支读映射字段（如 msg.aiRisk）实现。

2. 智能填写辅助（规划中）

发起时 AI 根据一句话描述自动建议表单值、检查金额与事由的一致性（如「招待费 5 万元」触发大额预警）。

3. 审批意见摘要（规划中）

会签/多级审批后， AI 汇总各节点意见生成摘要，供终审人快速了解争议点。

节点配置

aiAgent 节点调用智能体规则链（基于 rulego-components-ai）。节点本身不配置 LLM 与提示词——模型、systemPrompt、工具都在智能体定义里维护，节点只负责选定智能体、组装上下文、裁决路由输出：

{
  "id": "node_ai_review",
  "type": "aiAgent",
  "name": "AI 预审",
  "configuration": {
    "agentId": "ai_expense_reviewer",
    "async": false,
    "timeoutSec": 120,
    "inputAssembly": {
      "customPrompt": "重点核查金额 ${msg.amount} 是否超出招待费标准",
      "contextSources": { "formData": true, "prevComments": true, "initiator": true }
    },
    "decision": { "rejectStrategy": "terminate", "unresolved": "human" },
    "failureHandler": ["u_finance_admin"],
    "outputMappings": [{ "from": "risk", "to": "aiRisk" }, { "from": "reason", "to": "aiReason" }],
    "flattenOutput": false
  }
}

contextSources 里 formData / processInfo / prevComments / initiator 缺省开启（可选 bool，写 false 关闭对应上下文）；attachments 缺省关闭（bool），attachmentsImages / attachmentsDocs 仍跟随附件主开关。

裁决路由（decision）

配置 decision 即启用：节点自动在发给智能体的 user 消息末尾注入裁决协议，要求智能体在输出最后一行单独输出 AI_DECISION: PASS 或 AI_DECISION: REJECT，引擎用正则提取标记路由——不依赖智能体输出是合法 JSON，围栏、说明文字都不影响：

• REJECT → 拒绝策略：terminate（默认，终止实例）或 toStarter（退回发起人）
• PASS → 通过，流程继续下一节点
• 标记缺失/无法识别 → 未裁决策略（unresolved）：
  • human（默认）：给 failureHandler 建审批待办，同意→继续下一节点，拒绝→按拒绝策略；未配兜底人则放行并在记录标记「AI未裁决」
  • pass：放行并标记
  • reject：按拒绝策略处理

无论哪种结局，metadata 写入 aiDecision（PASS/REJECT/UNRESOLVED/HUMAN_PASS/HUMAN_REJECT），审批详情可查——不存在静默放行。

人工兜底闭环

调用失败（超时/API 错误）与未裁决转人工共用同一份 failureHandler 名单。兜底人完成待办后，引擎重入节点时直接读取人工结论路由（同意→下一节点，拒绝→拒绝策略），不会再次调用 AI。

输出合并

固定三条规则，无歧义：

1. 完整输出始终写入 msg._ai（对象或原文）——审计原始记录永远在
2. flattenOutput 缺省 false：隔离，完整输出只留在 msg._ai；写 true 时输出 JSON 顶层字段平铺进 msg.Data（同名覆盖表单字段，冲突字段用映射改名规避）。该配置与 httpCall 节点语义和默认值一致
3. outputMappings 永远最后执行（显式配置优先级最高），如 risk → aiRisk 供后续条件分支用 msg.aiRisk 读取

附件识别（图片 / 文档）

contextSources.attachments 开启后，附件不只是一行文件名——服务端会把附件解析成模型可读的形态随消息发送：

• 图片（png/jpg/jpeg/webp/gif/bmp）：以 OpenAI image_url 内容片直接随 user 消息发送。模型支持视觉（如 glm-5.3-flash、kimi-k3）就直接"看图"；不支持则自动降级为 [图片：路径] 文本，流程不报错。图片由服务端从存储读取（本地/OSS 均可），不依赖模型拉取相对地址
• 文档（PDF/TXT/MD）：抽取文本（PDF 零依赖抽取，单文档截断 2 万字符）以 ## 文档：<文件名> 章节并入正文；扫描件等无文本层的 PDF 抽不出内容时保持文件名清单
• 附件清单带状态标注（发票.png（已附图）、合同.pdf（已附文本摘要）），模型能把图片与文件名对应起来

细粒度开关（attachmentsImages / attachmentsDocs，缺省跟随附件主开关）：

"contextSources": {
  "attachments": true,
  "attachmentsImages": false,
  "attachmentsDocs": true
}

上例：附件清单与文档摘要照发，但图片不送识别（比如流程固定用文本模型、想省 token 时）。设计器 AI 节点抽屉里对应「附件」主开关下的两个子开关。

护栏：单图超过 20MB、图片超过 8 张时跳过并在清单中保留文件名；单个附件解析失败只跳过该附件，不影响流程。

gflow 中的体验

商业版内置完整的智能体管理（四大自研部件之一）：

• 智能体与技能管理：每个智能体独立配置模型（provider/model/端点/API Key/温度等）、提示词模板、知识库技能与工具调用；模型供应商在「模型供应商」页维护（llm_providers 表，经 GET /api/v1/llm/catalog 获取可选模型目录），全局默认 LLM 连接在 configs/config.yaml 的 llm.url / llm.api_key / llm.model（或环境变量 GFLOW_LLM_URL / GFLOW_LLM_API_KEY / GFLOW_LLM_MODEL）
• 设计器集成：流程里拖入「智能体」节点即可选择已配置的智能体；节点设置分四页——智能体 / 提示词 / AI 判定 / 异常处理
• 结果可追溯：AI 判定结果与理由写入流程变量（msg._ai 或映射字段），审批详情的变量面板可查、可复核

工具与子智能体委派

智能体编辑对话框的「工具」页有两类可勾选工具：

• 内置工具：skill（始终启用）、read / write / edit / bash（bash 支持黑/白名单与超时控制）
• 子智能体工具：把其他智能体注册为可委派调用的工具。运行时主智能体按需把子任务转给子智能体——子智能体用自己的模型、提示词和工具完成后把结果返回，主智能体继续推理。保存为 tools: [{ name, description, type: "agent", targetId: <目标智能体ID> }]

子智能体委派的要点：

• 不能选择自己（防自引用）；互相循环委派由引擎内置的死循环检测（同名同参重复调用告警）兜底，不硬熔断
• 目标智能体须在同租户下已存在；名称与描述会作为工具说明提供给主模型，描述写清楚"什么时候该委派"能显著提升委派质量
• 主智能体不需要强模型：把重活（看图、检索）委派出去，主模型只做编排与结论

典型场景：附件图片识别

aiAgent 节点开启附件上下文后，图片自动随消息发送——智能体配一个视觉模型（如 glm-5.3-flash，目录里带"视觉"徽标）即可直接识别附件图片，无需任何额外搭建。两种用法：

• 直连（推荐，零配置）：智能体模型选带视觉能力的即可，图片直接进该模型的上下文
• 委派（省 token）：主智能体用文本模型，通过子智能体工具委派给视觉子智能体看图——适合"主智能体做编排、少量图片才看"的场景，步骤见上文「工具与子智能体委派」

{"messages":[{"role":"user","content":[
  {"type":"text","text":"识别这张发票"},
  {"type":"image_url","image_url":{"url":"<图片地址>"}}
]}]}

注意事项：

• 非视觉模型收到图片会自动降级为 [图片：路径] 文本，不会报错；也可用 attachmentsImages:false 显式不送图
• 大图以 base64 内联经主智能体转述可能损坏，委派链路传短地址/路径更可靠
• Office 二进制（docx/xlsx）与扫描件 PDF 暂不支持自动抽取（文字型 PDF/TXT/MD 支持）

模型供应商与模型目录

「系统管理 → 模型供应商」维护 LLM 连接（llm_providers 表），供应商保存后热更新引擎并重载规则链：

• 类型模板：新建供应商可选预设（智谱、百炼、DeepSeek、Kimi 等）自动填充地址与模型清单；模型元数据（上下文/能力/思考档位）以模型目录（catalog.json）为权威来源，DB 已配置供应商经目录合并补齐
• 上下文窗口支持人类可读写法：1m、128k、8192 均可（不带单位且小于 1000 按 k 理解，留空不限），列表与模型下拉显示紧凑格式（1M / 200K）
• 模型能力徽标：视觉 / 工具调用等能力驱动引擎门控——图片只发给带"视觉"能力的模型，其余自动降级文本
• 智谱目录按"只保留最新两代"维护（当前为 glm-5.3 文本旗舰与 glm-5.3-flash 原生多模态，均 1M 上下文）

边界与建议

• AI 判定只做路由建议，关键动作（实际打款等）仍应落在人工节点或自动化节点
• 智能体 systemPrompt 若写死了「只输出 JSON、不要任何其他文字」，请补一句「调用方要求输出裁决标记时遵照执行」，避免与注入的裁决协议冲突
• 提示词里只放必要字段，敏感信息脱敏后再送模型
• 自动通过只建议用于金额/风险有明确阈值的场景，其余输出给人工参考