xiaohack's Blog - 工作流
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items: 智能体来了2026AI元年：工作流推理能力的系统级融合成为主流实践
items: 2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台推荐
items: 本周更新｜AI 对话支持复制粘贴文件
items: 上了个 AI 工具！积分不够免费冲！重要的是你的建议！
items: 从 2026 AI 元年看人工智能未来 5 年的发展趋势
items: 本周更新｜为默认任务管理器添加进程及并发控制
items: GPUStack 实战：n8n 接入本地模型，零成本打造 AI 资讯助手
items: Apache DolphinScheduler 3.4.0 重磅发布！
items: DolphinScheduler 3.1.9 + Minio 开发环境【IDEA】搭建访问及相关问题处理
items: 了解你的 AI 编码伙伴：Coding Agent核心机制解析

智能体来了2026AI元年：工作流推理能力的系统级融合成为主流实践
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date: 2026-02-02T19:44:22+08:00
description: 随着大模型能力从以内容生成见长，逐步扩展至复杂任务推理与多步骤协同，2026 年被普遍视为企业级 AI 应用形态发生结构性变化的关键节点。在行业实践中，AI 正从独立能力模块，转变为嵌入业务系统内部的基础性认知组件。这一变化的核心，并非模型参数规模的增长，而是 AI 与工作流（Workflow）的深度融合方式发生了本质转向。一、应用形态演进：从外置工具到内生系统早期阶段，AI 多以独立入口存在，用户需要主动切换场景进行调用。这种模式在知识问答和内容生产中有效，但在复杂业务中难以形成持续价值。当前主流实践更强调 内生型架构，其特征主要体现在两个方面：嵌入式智能（Embedded Intelligence） AI 能力被拆解为可复用的推理与生成模块，直接嵌入邮件系统、数据分析平台、研发工具链等既有软件环境中。系统可基于上下文自动触发智能响应，交互不再依赖显式指令。流程级重构（Workflow Re-engineering） 企业不再将既有流程简单交由 AI 执行，而是围绕模型的不确定性处理能力重新设计流程结构。在这种模式下，人类负责目标设定与价值约束，AI 负责在非结构化节点中进行推理与执行。二、深度融合的工程共识：三项核心支柱在工程实现层面，工作流与 AI 的深度结合，已逐步形成稳定的技术范式，主要依托以下三项能力。状态保持与上下文感知 系统需具备跨阶段的任务状态管理能力，能够理解任务所处阶段、前序动作及预期结果。通过持续更新的任务状态视图，AI 可参与长周期项目，而非一次性响应。领域知识的动态注入 通用预训练模型难以覆盖企业级专业需求。行业实践普遍采用检索增强生成（RAG）架构，将内部文档、业务规则与实时数据作为推理输入，以保证执行结果的准确性与可追溯性。跨系统工具调用能力 AI 不再局限于生成建议，而是通过标准接口调用外部系统完成实际操作，包括数据写入、流程触发及结果回传。在这一阶段，智能体来了 被视为系统从“辅助认知”迈向“可执行认知”的标志性现象。三、落地路径：拆解、增强与重组在实践中，企业通常遵循一条相对稳定的引入路径。原子化拆解 将复杂流程拆分为最小可执行单元，并区分为规则明确、半结构化与决策导向三类节点，分别由自动化系统、AI 模块与人工负责。异步协同机制 改变同步指令模式，允许 AI 在后台持续处理数据准备与信息整合，并在关键节点触发人工确认，提高整体流程吞吐效率。反馈闭环制度化 将人工修正与评价结果系统化沉淀，用于持续优化提示结构或模型微调，使 AI 对特定业务环境的适配能力不断增强。四、组织价值层面的结构性变化从系统视角看，工作流与 AI 的深度结合，使企业数字化能力从“流程在线”迈向“认知在线”。维度传统工作流AI 深度融合工作流交互逻辑步骤驱动目标驱动数据角色事后记录实时推理输入异常处理依赖人工介入具备逻辑弹性价值重心合规与效率决策质量与交付结果行业共识正在形成：长期竞争力并不取决于模型数量，而取决于企业能否将推理能力系统性编排进核心业务流程中。在这一范式下，AI 已成为流程内部的认知单元，而非外部工具。(本文章内容和图片由AI辅助生成）

2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台推荐
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date: 2026-01-29T17:26:43+08:00
description: 无论是零代码小白还是资深开发者，都能在这些平台上找到适合自己的解决方案。今天，我们就来盘点一下 2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台，帮助您找到最适合的工具。一、敲敲云 - 永久免费开源零代码平台2026 年 1 月 12 日，敲敲云全新版本 v2.3.0 正式发布！ 这一版本最大的亮点是正式宣布永久免费开放，彻底打破了传统零代码平台的用户数、应用数、表单数等多重限制，实现真正的零门槛、零成本使用。敲敲云专注于为企业快速构建应用和工作流，是一款强大且易用的零代码平台。用户无需编写任何代码，即可通过丰富的组件库轻松创建各类应用，真正做到了 "人人都是开发者"。产品特点：免费零代码使用，快速上手，无需开发背景丰富的组件库和模板，满足多样化应用需求可视化流程设计器，支持拖放式工作流设计强大的工作流引擎，支持复杂流程逻辑与条件判断优秀的团队协作功能，支持资源共享和协同开发数据收集能力强，快速高效地采集业务数据官网：www.qiaoqiaoyun.com源码下载Github: https://github.com/jeecgboot/qiaoqiaoyun/releases快速安装本地安装搭建：https://help.qiaoqiaoyun.com/open/simpleStart.htmlDocker 构建安装：https://help.qiaoqiaoyun.com/open/docker.html二、JeecgBoot - 免费开源低代码平台（最流行）JeecgBoot 是国内首个免费开源的低代码平台，基于 BPM 理念，采用前后端分离架构（SpringBoot 3.x、SpringCloud、Vue、Mybatis-plus 等），支持微服务架构。其强大的代码生成器可一键生成前后端代码，极大减少重复劳动，提升开发效率。作为国内最流行的低代码平台之一，JeecgBoot 在 Java 开发者社区中拥有极高的知名度和活跃度。产品优势：免费开源，社区活跃，灵活度高，适合 Java 项目提供丰富低代码模块，实现真正零代码开发（在线表单、报表、大屏设计、移动配置、流程设计等）简单功能零代码配置，复杂功能低代码生成，兼顾智能与灵活性业务流程采用工作流引擎，流程与表单松耦合设计，支持灵活配置保障企业流程保密性，显著减轻开发人员负担国产数据库友好（达梦、人大金仓）官网：www.jeecg.com源码下载Github 地址： https://github.com/jeecgboot/JeecgBootGitee 地址： https://gitee.com/jeecg/JeecgBoot三、积木报表 - 像搭建积木一样设计报表积木报表 (jimureport)，是一款免费的数据可视化报表，含报表、打印、大屏和仪表盘，像搭建积木一样完全在线设计！功能涵盖：复杂报表、打印设计、图表报表、门户设计、大屏设计等！JimuReport 侧重传统复杂报表和打印JimuBI 侧重数据大屏和仪表盘可视化设计产品优势：JimuReport 采用 Web 版报表设计器，类 Excel 操作风格，通过拖拽完成报表设计，所见即所得。领先的企业级 Web 报表，支持各种复杂报表，专注于解决企业报表难题。JimuBI 是专注于数字孪生和数据可视化的工具，旨在通过直观、动态且视觉吸引力强的形式呈现实时业务数据，尤其擅长打造 交互式大屏和仪表盘JimuBI 业内唯一实现全场景覆盖：同时支持大屏（炫酷动态）、仪表盘（专业分析）、门户（交互式业务看板）、移动端（随时随地查看），真正实现 "一次开发，多端适配"。大屏采用类 word 风格，可以随意拖动组件，想怎么设计怎么设计，可以像百度和阿里一样，设计出炫酷大屏！秉承 "简单、易用、专业" 的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本.官网：https://jimureport.com代码下载https://github.com/jeecgboot/JimuReport四、BudibaseBudibase 是一个开源低代码平台，可以更快地构建业务应用程序，从而增强团队能力并提高生产力。IBM、Deloitte、Proctor 和 Gamble、Rakuten 等企业在内部使用该平台。它利用内部数据库，但也集成了领先的数据库，包括 ArangoDB、DynamoDB、Mongo DB、MySQL、S3 等。产品特点包括：为所有团队成员快速构建内部工具在企业中设置和自动化表单创建管理面板来管理数据和团队和客户的简单门户源码下载Github: https://github.com/Budibase/budibase五、AppsmithAppsmith 是一个用于构建管理面板、内部工具和仪表板的低代码项目。与超过…

本周更新｜AI 对话支持复制粘贴文件
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date: 2026-01-29T15:09:02+08:00
description: 原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/weekly-updates-20260129汇总一周产品更新日志，最新发布可以前往我们的博客查看。NocoBase 目前更新包括的版本更新包括三个分支：main ，next和 develop。main ：截止目前最稳定的版本，推荐安装此版本。next：包含即将发布的新功能，经过初步测试的版本，可能存在部分已知或未知问题。主要面向测试用户，用于收集反馈和进一步优化功能。适合愿意提前体验新功能并提供反馈的测试用户。develop：开发中的版本，包含最新的功能代码，可能尚未完成或存在较多不稳定因素，主要用于内部开发和快速迭代。适合对产品功能前沿发展感兴趣的技术用户，但可能存在较多问题或不完整功能，不建议在生产环境中使用。mainv1.9.40发布时间：2026-01-25🚀 优化[Office 文件预览] 支持更多文件类型在微软在线预览工具中预览 (#8500) by @mytharcher🐛 修复[client]修复 nanoid 字段在表单提交后不重新生成数据的问题 (#8491) by @katherinehhh修复级联组件必填校验重复提示的问题 (#8476) by @katherinehhh[database]修复数据表重载后使用 empty 操作符筛选报错的问题 (#8496) by @2013xile修复嵌套关联的深度更新问题 (#8492) by @chenos[文件管理器] 修复上传文件时请求中的文件名被重复解码产生的乱码问题 (#8481) by @mytharcher[数据源：主数据库] 修复在多对多关系表格区块中删除数据时，未遵循关系字段 onDelete: 'restrict' 约束的问题 (#8493) by @2013xile[区块：iframe] 修复 Iframe 添加聚合变量报错的问题 (#8482) by @zhangzhonghe[工作流：Webhook 触发器] 修复未配置请求体解析时触发器数据中该数据缺失的问题 by @mytharcher[模板打印] 复了联合角色时打印按钮权限逻辑错误 by @jiannx[工作流：审批]修复并发提交导致流程被重复恢复执行的问题 by @mytharcher修复分支模式的审批未能正确退回至指定节点的问题 by @mytharcher[迁移管理] 修复迁移异常后打印异常对象所包含 SQL 过大容易卡死进程的问题 by @cgyrocknextv2.0.0-beta.17发布时间：2026-01-29🐛 修复[client] 修复筛选相关的已知问题 (#8514) by @zhangzhonghe[AI 员工] 修复构建后系统无法启动问题 (#8523) by @cgyrock[AI: 知识库] 修复构建后系统无法启动问题 by @cgyrockv2.0.0-beta.16发布时间：2026-01-27🎉 新特性[client] 新增子表格（弹窗编辑）字段组件 (#8280) by @katherinehhh[工作流] 为移动节点增加 API (#8507) by @mytharcher🚀 优化[client]修复单元格更新导致表格整体重渲染 (#8349) by @katherinehhh改进对多子表单默认包含一个对象，无需点击 Add New，未填写时不创建记录 (#8458) by @katherinehhh[文件管理器] 为文件管理器增加可扩展的预览组件 (#8501) by @mytharcher[工作流] 修改工作流子页面的路由路径，将工作流页面都统一在 /admin/settings/workflow 路径之下 (#8519) by @mytharcher🐛 修复[client]修复筛选区块日期带时间时时间格式重复的问题 (#8506) by @zhangzhonghe修复多层级对多字段子表单字段联动规则无法使用表单变量赋值的问题。 (#8518) by @gchust修复多级弹窗及跨区块数据变更后不刷新问题。 (#8471) by @gchust修复编辑表单中配置阅读态子详情数据不能正常显示问题 (#8469) by @katherinehhh修复targetKey 可选字段的处理逻辑 (#8333) by @katherinehhh修复编辑态子表格中关系字段 Select 的 filter 参数错误问题 (#8335) by @katherinehhh[flow-engine] 修复外部数据源 filterTargetKey 为单元素数组时 FilterByTK 处理错误 (#8522) by @katherinehhh[AI 员工] 修复 AI 建模与数据源管理…

上了个 AI 工具！积分不够免费冲！重要的是你的建议！
type: item
date: 2026-01-29T11:39:20+08:00
description: 👋 各位 V2EX 的朋友们大家好！ 今天我们想向大家认真介绍一个最近打磨已久的新产品——一个真正能与您一起工作、共同成长的 All-in-One 智能工作空间——Dazee ！官网地址： https://dazee.ai/?ref=producthunt#/welcome你是否也厌倦了在多个工具之间反复切换？是否希望那些重复的文档处理、PPT 整理能够自动完成？和我们一样，作为效率工具的重度用户，我们一直希望打造的不是又一个工具，而是一个更人性化、有温度且专业的“数字助手”。·它懂你所需，始终陪伴在你身边，协助你解决具体问题，用温暖而自然的方式提升你的效率； ·它帮你处理周报、表格、PPT 、图片整理等繁琐任务，将你从“工具人”的状态中释放出来，让你更专注于思考、创造与更有价值的事； ·它让你能像搭积木一样，自由搭建适合团队的工作流，为你与团队赋能； ·它让你在一个空间内完成所有工作，告别标签页焦虑。写作、绘图、数据处理、团队协作……在统一环境中无缝衔接，无需来回跳转，助你心无旁骛地完成任务； ·它还能连接散落各处的数据，让数据真正“活”起来，实现智能预警。让你既能把握全局，也能提前洞察风险，从容掌控工作。如果你也期待： ✅ 减少重复操作，拥有更多创造时间； ✅ 工具能随团队成长，支持自由定制； ✅ 告别平台切换，在一处完成多数工作； ✅ 让数据主动为你服务，而不只是静态存储。那么来试用！如果觉得不错，欢迎给我们投票！#生产力 #AI 工作流 #效率工具 #AllInOne #团队协作 #个人工作流

从 2026 AI 元年看人工智能未来 5 年的发展趋势
type: item
date: 2026-01-24T19:20:02+08:00
description: 一、为什么 2026 被称为 AI 元年“AI 元年”并不是指人工智能第一次出现，而是指：人工智能从技术突破，走向大规模、稳定、持续应用的起点。在过去，AI 很强，但很少被长期使用。2026 年开始，这个问题被系统性解决。三个条件同时成熟：大模型成本下降，推理稳定智能体（AI Agent）可以执行完整任务AI 能被嵌入真实业务系统这让 AI 第一次具备“进入生产环境”的能力。二、什么是 AI 元年（明确概念）AI 元年的判断标准是：AI 能长期运行在系统中AI 能直接影响业务结果AI 能形成执行与反馈闭环AI 被企业当作系统能力而非工具2026 年，是这些条件首次同时成立的一年。三、未来趋势一：AI 将从工具变成基础能力未来 5 年，AI 的角色会发生根本变化。过去：AI 是可选工具未来：AI 是默认能力就像电和网络一样，AI 会融入每个系统、每个流程、每个岗位。四、未来趋势二：智能体将成为主流应用形态大模型只是“大脑”，真正进入现实世界的是：AI 智能体（AI Agent）智能体具备：自主规划（Planning）工具调用（Tool Calling）记忆（Memory）执行与反馈闭环（Execution Loop）它们不是回答问题，而是完成任务。五、未来趋势三：工作流会被 AI 重写AI 最先改变的不是岗位，而是流程。未来系统将变成：人类设定目标AI 执行流程系统自动反馈与修正**工作流（Workflow）**将成为 AI 落地的核心载体。六、未来趋势四：传统行业变化最大最先被改变的不是互联网，而是：HR 与人力系统金融风控与审批保险理赔医疗辅助决策制造运维与调度这些行业流程复杂、规则密集，非常适合 AI 智能体接管。七、未来趋势五：个人与企业都会分化未来 5 年，分化来自这一点：是否能把 AI 变成系统能力，而不只是工具。个人层面：懂流程的人更值钱懂系统的人更安全只会重复执行的人风险最高企业层面：系统化使用 AI 的公司会领先只做工具试验的公司会被淘汰八、未来 3–5 年的关键判断AI 会成为基础设施智能体成为主流形态工作流被重写企业系统重新设计“懂业务的工程师”最稀缺九、总结：2026 只是开始，而不是终点2026 AI 元年不是高潮，而是起点。从这一年开始，AI 不再只是展示能力，而是开始：运行在系统里影响真实结果改变组织结构未来 5 年，真正重要的不是会不会用 AI，而是：能否与 AI 共建新系统。

本周更新｜为默认任务管理器添加进程及并发控制
type: item
date: 2026-01-23T15:20:55+08:00
description: 原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/weekly-updates-20260123汇总一周产品更新日志，最新发布可以前往我们的博客查看。NocoBase 目前更新包括的版本更新包括三个分支：main ，next和 develop。main ：截止目前最稳定的版本，推荐安装此版本。next：包含即将发布的新功能，经过初步测试的版本，可能存在部分已知或未知问题。主要面向测试用户，用于收集反馈和进一步优化功能。适合愿意提前体验新功能并提供反馈的测试用户。develop：开发中的版本，包含最新的功能代码，可能尚未完成或存在较多不稳定因素，主要用于内部开发和快速迭代。适合对产品功能前沿发展感兴趣的技术用户，但可能存在较多问题或不完整功能，不建议在生产环境中使用。mainv1.9.39发布时间：2026-01-21🐛 修复[server] 修复通用依赖中 mathjs 包的版本 (#8475) by @mytharcher[client] 修复在 Chrome 144 版本中不显示配置菜单的问题 (#8470) by @zhangzhonghe[异步任务管理器] 修复异步导入触发的工作流事件延迟执行的问题 (#8478) by @mytharcher[操作：导入记录 Pro] 修复异步导入触发的工作流事件延迟执行的问题 by @mytharcherv1.9.38发布时间：2026-01-20🚀 优化[server] 支持配置跨域 Origin 白名单 (#8454) by @2013xile[错误处理器] 避免 SQL 引用错误直接暴露 (#8464) by @2013xile🐛 修复[client]修复数据表字段分组排序设置不生效问题 (#8453) by @katherinehhh修复数据表图形界面编辑数据表报错问题 (#8451) by @katherinehhh修复表格“列设置”按钮无效的问题 (#8441) by @zhangzhonghe修复表格行按钮的联动规则会影响弹窗表单按钮状态的问题 (#8434) by @zhangzhonghe[移动端（已废弃）] 弃用移动端插件（2.0 后将使用 ui-layout 插件代替） (#8456) by @chenosv1.9.37发布时间：2026-01-15🚀 优化[evaluators] 升级 math.js 包的版本以支持更多函数 (#8411) by @mytharcher[通知：站内信] 修复当发送站内信至大量用户时的性能问题 (#8402) by @mytharcher🐛 修复[client]修复新建表单中级联组件成功提交数据后，级联组件数据未清空 (#8403) by @katherinehhh为操作按钮的 schema 增加容错，避免点击后页面崩溃 (#8420) by @mytharcher修复提交按钮同时设置二次确认和跳过必填校验时跳过必填校验不生效的问题 (#8400) by @katherinehhh[数据表字段：多对多 (数组)] 修复关联查询时 append 的二级关联表是多对多（数组）时报错的问题 (#8406) by @cgyrock[工作流] 修复复制工作流之后节点配置中的界面配置 ID 未被更新的问题 (#8396) by @mytharchernextv2.0.0-beta.13发布时间：2026-01-19🚀 优化[server] 支持配置跨域 Origin 白名单 (#8454) by @2013xile[操作：导出记录] 改进导出按钮数据范围：优先按选中记录，其次按前端筛选范围 (#8442) by @katherinehhh[操作：导出记录 Pro] 改进导出按钮数据范围：优先按选中记录，其次按前端筛选范围 by @katherinehhh🐛 修复[client]修复自定义变量弹窗被遮挡的问题 (#8463) by @zhangzhonghe修复数据表图形界面编辑数据表报错问题 (#8451) by @katherinehhh修复数据表字段分组排序设置不生效问题 (#8453) by @katherinehhh修复快捷便捷弹窗高度超出页面高度的问题 (#8437) by @zhangzhonghe修复表格行按钮的联动规则会影响弹窗表单按钮状态的问题 (#8434) by @zhangzhonghe修复切换分页时表格区块操作列状态污染的问题。 (#8438) by @gchust修复表格“列设置”按钮无效的问题 (#8441) by @zhangzhonghe修复关系文件快速编辑，选择文件的弹窗层级错误，无法保存弹窗配置的问题。 (#8446) by @gchust[flow-engine]修复 ru…

GPUStack 实战：n8n 接入本地模型，零成本打造 AI 资讯助手
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date: 2026-01-23T13:50:03+08:00
description: n8n 是一款强大的开源低代码自动化工具，它允许你通过可视化节点的方式，将不同的服务和 API 串联起来，构建复杂的自动化工作流。与传统的自动化平台相比，n8n 拥有极高的自由度和扩展性，支持自托管部署，能够确保数据的完全私有化。在集成 AI 能力时，n8n 丰富的节点生态可以轻松对接 GPUStack 部署的本地大模型。这种组合不仅消除了昂贵的 API 调用费用，还确保了企业敏感数据在处理过程中始终留在本地，是构建私有化 AI 智能体的理想选择。接下来，我们将通过一个实战案例，演示如何将两者结合使用。🛠️ 演示环境GPUStack v2.0.3：请参考官方文档 https://docs.gpustack.ai 进行安装部署。n8n 最新版：推荐使用 Docker 快速部署，请参考官方指引 https://docs.n8n.io/hosting/installation/docker 。gpt-oss-120b：在 GPUStack 中部署，具备优秀并发能力。📖 工作流搭建1. 获取模型 API 凭证首先，我们需要获取模型的调用地址。在 GPUStack 的 Deployments 列表找到目标模型，通过右侧菜单点击 API Access Info。系统会弹出详细的接入信息，若尚未配置密钥，可直接点击窗口内的链接跳转至创建页。创建 API Key成功创建后，生成的 API Key 将作为 n8n 访问本地模型的安全凭证。由于 Key 仅在创建时显示一次，建议立即将其妥善保存。2. 配置 n8n 模型连接由于 GPUStack 兼容 OpenAI 协议，我们在 n8n 中直接添加一个 OpenAI API 类型的凭证即可。在配置窗口，填入刚才获取的 API Key 和 GPUStack 的接入地址。如果填入凭据信息无误，点击 Save 会提示 Connection tested successfully。关闭凭据配置窗口后，勾选 Limit models，指定该凭证仅使用特定的本地模型。3. 编排自动化工作流本节目标是搭建一个自动化链路：每天早上八点半定时触发，自动采集 RSS 源信息，并调用 AI 提取摘要发送至指定邮箱。创建空白 Workflow设置工作流的 First step node 为 On a schedule 类型配置触发时间为每天早上八点半添加 RSS Read 节点，这里以 https://36kr.com/feed 为例点击测试按钮，验证 RSS Read 节点是否正常工作双击 RSS Read 节点可查看执行日志和数据添加 Basic LLM Chain 节点，用于提取信息摘要在弹出的配置窗口中，配置 Source for Prompt (User Message) 为 Define below，然后拖动左侧面板 contentSnippet 字段到 Prompt (User Message) 输入框中继续在下方配置 System Prompt -> 你是一个资深科技编辑。请阅读下方的文章内容，提取摘要，要求字数精炼，直击本质。配置 LLM Model添加 Send Email 节点添加 Email 凭据，如下如所示，点击 Create new credential 会弹出配置窗口。此界面仅为示例，具体的 SMTP 配置信息（如服务器地址、端口、授权码）请参照你所使用邮箱服务的官方说明。配置收件人地址及邮件正文。作为初步演示，我们直接将模型输出的原始文本作为邮件内容。表达式无需手写，将字段拖拽到输入框即可。📊 效果验证点击 Execute Workflow 手动触发一次工作流。n8n 将抓取最新的 RSS 资讯，调用 GPUStack 进行推理生成摘要，最后通过 Send Email 节点发送邮件。注意：这一步不要着急实操，否则将一次性收到 30 封邮件！🤣执行完成如图所示：邮箱截图：💡 工作流优化上述流程中我们注意到，工作流每完整执行一次就会发送 30 封邮件，这显然不符合预期。我们期望将每条资讯压缩为一句话摘要，再将所有摘要汇总为一个列表，以单封邮件的形式发送，并对展示样式进行统一美化。修改 Basic LLM Chain 节点上的系统提示词，指导其直接输出一个 list item你是一个资深科技编辑。请将用户输入的文章内容总结为一条简练的 HTML 列表项（ ... ），包含标题和核心要点。 格式示例： 标题：核心要点摘要 要求： 1. 仅输出 标签及其内容，不要包含 或其他 markdown 格式。 2. 摘要控制在 50 字以内。在 Basic LLM Chain 与 Send Email 节点之间插入一个 Code 节点，用于将分散的摘要聚合为美观的 HTML 格式。在后续弹出的菜单中，根据自…

Apache DolphinScheduler 3.4.0 重磅发布！
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date: 2026-01-22T16:35:58+08:00
description: 最新消息，Apache DolphinScheduler 3.4.0 已正式发布！本次版本带来了多租户调度隔离、工作流并行性能优化、任务重试与告警机制增强，以及资源管理和日志处理改进。无论是复杂企业业务场景，还是高并发任务调度，3.4.0 都让系统更高效、更可靠、更易用。立即升级，体验全新调度能力！升级与下载下载页面（可选择镜像下载）：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/download/3.4.0GitHub Release 页面：https://github.com/apache/dolphinscheduler/releases/tag/3.4.0升级时建议参考官方文档中的集群升级指南，确保兼容性和配置一致性。核心功能增强与重要更新通用 OIDC 认证支持3.4.0 引入了对 OpenID Connect（OIDC）的通用支持，旨在简化与企业身份认证系统的集成。通过 OIDC，用户可以使用统一的身份提供商（如 Keycloak、Okta 等）进行 SSO 登录，无需额外实现复杂自定义逻辑。这提升了安全性和用户体验，尤其是在多系统联邦登录与统一认证场景中，能够使 DolphinScheduler 更自然地融入企业级认证体系，减少重复配置和验证成本，从而提高登录配置的扩展性和一致性。（参考图）gRPC 任务插件支持本版本新增了 gRPC 任务插件能力，使调度器能够通过原生 gRPC 协议直接与远程服务交互。用户可以将后端微服务暴露的 gRPC 接口作为任务执行目标，无需中间脚本封装。这种方式特别适合微服务生态或跨语言执行场景，通过明确参数契约和高性能通信协议提升任务整合效率，从而减少资源调度延迟、提高任务可靠性。支持工作流串行策略实现了 工作流串行执行策略（Workflow Serial Strategy） 的核心逻辑重构，通过引入一个全新的串行命令队列机制（t_ds_serial_command 表及相关 DAO/Mapper），配合一套串行执行协调器（WorkflowSerialCoordinator）及策略处理器，使 DolphinScheduler 能更智能地管理串行类型的工作流（如 SERIAL_WAIT、SERIAL_PRIORITY、SERIAL_DISCARD）。该设计改进了工作流触发流程的执行类型判断、状态管理、命令队列处理等关键路径，使串行调度逻辑更清晰、更可靠，有助于提升串行工作流场景下的调度稳定性与可控性。同时，3.4.0 重构了触发器与状态机相关代码，增强该能力的可维护性和扩展性。移除 PyTorch 任务类型3.4.0 对任务类型体系进行了精简，正式移除了内置的 PyTorch 任务类型。该调整主要基于实际使用情况和长期维护成本的考量，因为原有 PyTorch 任务实现使用率较低，且与调度器核心任务模型耦合度较高，增加了版本演进和兼容性维护的复杂度。通过移除该任务类型，DolphinScheduler 能保持核心架构的简洁与稳定。我们鼓励用户通过更通用的 Shell、Python 或插件化方式运行 PyTorch 作业，从而提升系统整体的可维护性和扩展性。稳定性与重要修复Kubernetes Worker 部署增强在 Kubernetes 原生部署场景下，3.4.0 使 Worker StatefulSet 的 Helm Chart 支持注入 Secrets 和 InitContainers。通过 Secrets 注入，可以安全传递证书或凭据；InitContainers 允许在主容器启动前完成必要的初始化逻辑，如准备文件系统或校验环境依赖。这些增强有助于在容器化环境下实现更安全、更一致的部署策略和生命周期管理。SQL 任务取消能力针对 SQL 任务类型，本次版本提供了对任务执行取消的原生支持。当执行的 SQL 语句由于逻辑错误或长期运行导致资源占用时，用户可以通过调度器下发取消操作，使任务尽快中止，而不是简单失败或等待超时。这一能力改善了任务控制能力，避免长时间运行对集群资源的无效占用，有助于提升整体资源利用率和执行调度体验。条件任务节点在前置失败情况下执行逻辑修复在某些复杂工作流中，当条件任务节点的前置任务失败时，条件节点未按预期执行。3.4.0 修复了这一调度核心逻辑，确保条件节点能够正确响应前置失败状态。这样，工作流分支逻辑能够按照既定 DAG 定义可靠运行，从而避免因逻辑错误导致的流程中断或不一致执行。ZooKeeper 节点清理问题修复在使用 ZooKeeper 作为协调组件的高可用部署中，部分用户反馈 Master Server 在启动失败后未正确清理已注册的 failover 节点路径，可能导致后续状态异常。该版本修复了这个问题，使 …

DolphinScheduler 3.1.9 + Minio 开发环境【IDEA】搭建访问及相关问题处理
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date: 2026-01-22T15:10:26+08:00
description: 目录DolphinScheduler 3.1.9 开发环境【IDEA】搭建访问前提1、软件要求2、克隆代码库3、编译源码DolphinScheduler 普通开发模式1、编译问题：2、启动zookeeper官方内容存储配置启动脚本3、workspace.xml 修改4、数据库4-1：数据初始化4-2：依赖相关修改5、application.yaml 修改数据库配置5-1：dolphinscheduler-master5-2：dolphinscheduler-worker5-3：dolphinscheduler-api6、logback-spring.xml 修改日志级别6-1：dolphinscheduler-master6-2：dolphinscheduler-worker6-3：dolphinscheduler-api7、启动后端三个服务7-1：MasterServer配置 VM Options7-2：WorkerServer配置 VM Options7-3：ApiApplicationServer配置 VM Options8、启动前端服务命令：9、浏览器访问账号密码：成功访问：相关问题1、存储未启用、租户\\用户 指定解决方法：1、minio 创建 dolphinscheduler 桶2、commom.properties 修改3、dolphinscheduler 可视化页面添加租户用户添加租户演示创建文件夹、上传文件成功这里按照官方提供的文档进行操作：前提官方提供的开发手册位置1、软件要求在搭建 DolphinScheduler 开发环境之前请确保你已经安装以下软件:GitJDK: v1.8.x (当前暂不支持 jdk 11)Maven: v3.5+Node: v16.13+ (dolphinScheduler 版本低于 3.0, 请安装 node v12.20+)Pnpm: v6.x2、克隆代码库通过你 git 管理工具下载 git 代码，下面以 git-core 为例mkdir dolphinscheduler cd dolphinscheduler git clone git@github.com:apache/dolphinscheduler.git3、编译源码支持的系统: * MacOS * Linux 【这个我没有运行试试】 运行 `mvn clean install -Prelease -Dmaven.test.skip=true`DolphinScheduler 普通开发模式上面是官方提供的，我觉得有用就复制下来，这里开始我就按照自己的操作顺序记录1、编译问题：1、git相关 1-1：开启 Windows Git 长路径支持， 管理员 PowerShell 执行，解决 DolphinScheduler 路径太深导致 git add 失败 git config --system core.longpaths true 1-2：先初始化git仓库，只在本地，不涉及账号、不推远程，Spotless 需要 HEAD git init git add . git commit -m "initial commit" 2、Maven 编译 / 格式化（IDEA 里的 Terminal） 2-1：依赖 Git HEAD，自动修复格式问题 mvn spotless:apply 2-2：编译整个项目（跳过测试），确保所有模块已 install mvn clean install -DskipTests 3、前端相关： 查看 Node.js 是否已安装 node -v 查看 npm 版本 npm -v 安装 pnpm npm install -g pnpm pnpm -v编译都没有问题2、启动zookeeper官方内容下载 ZooKeeper，解压存储配置启动脚本搞个txt编辑完后，后缀该bat即可@echo off echo 正在启动 ZooKeeper... cd /d E:\\install\\ZooKeeper\\zookeeper-3.8.3\\bin zkServer.cmd pause3、workspace.xml 修改【可以不用，我也是看其他文章有添加的，不过我没添加也能正常运行，这里只做记录】在其他文章看到说在这里添加这行，说是让 IDEA 在运行时动态使用模块的 classpath，而不是用启动时生成的静态 classpath。 注意点： 这个作用只会影响本地 IDEA 启动，线上环境如果有问题这个是解决不了的。 "dynamic.classpath": "true",4、数据库我这里用的是mysql，所以需要修改4-1：数据初始化创建名为【dolphinscheduler】的新数据库后， 把这个位置的…

了解你的 AI 编码伙伴：Coding Agent核心机制解析
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date: 2026-01-21T10:17:06+08:00
description: 导读AI 编码工具正在从"智能补全"演进为能自主完成复杂任务的 Coding Agent。本文基于开源项目源码研究与实践经验，系统性地拆解 Coding Agent 的工作原理。旨在帮助开发者在了解Coding Agent后，与AI伙伴更好的协作配合，更高效的提问和拿到有效结果。01 背景AI 编码工具的发展速度快得有点"离谱"。从开始使用 GitHub Copilot 的代码补全，到使用Claude Code、Cursor、Comate IDE等完成复杂编程任务，AI 不再只是个「智能补全工具」，它能读懂你的代码库、执行终端命令、甚至帮你调试问题，成为你的“编码伙伴”。我自己在团队里推 AI 编码工具的时候，发现一个很有意思的现象：大家都在用，但很少有人真正理解它是怎么工作的。有人觉得它"很神奇"，有人吐槽它"经常乱来"，还有人担心"会不会把代码搞乱"。这些困惑的背后,其实都指向同一个问题：我们对这个"伙伴"还不够了解。就像你不会无脑信任一个新来的同事一样，要和 AI 编码伙伴配合好，你得知道它的工作方式、能力边界、以及怎么"沟通"才更有效。在经过多次的实践尝试后，我尝试探索它的底层原理，并写下了这篇文章记录，主要围绕了这些内容展开：Coding Agent 的核心工作机制，包括身份定义、工具调用、环境感知等基础组成。从零实现一个最小化 Coding Agent 的完整过程，以建立对 Agent 工作流程的直观理解。上下文管理、成本控制、冲突管控等生产环境中的关键技术问题及其解决方案。Rule、MCP、Skill 等能力扩展机制的原理与应用场景。在了解原理后，我和伙伴的协作更佳顺畅，让伙伴更清晰的了解我的意图，我拿到有效的回答。02 概念2.1 从Workflow到Agent取一个实际的例子：休假申请。如果我们的需求非常简单：一键申请明天的休假。这个需求可以被简化为一个固定的工作流：打开网页。填写起始时间。填写结束时间。填写休假原因。提交表单。全过程没有任何模糊的输入，使用程序化即可完成，是最原始的工作流形态。如果需求再模糊一些：申请后天开始3天休假。这个需求的特点是没有明确的起始和截止时间，需要从语义上分析出来：起始时间：后天。休假时长：3天。转换日期：10.14 - 10.16。执行申请：提交表单。这是一个工作流中使用大模型提取部分参数的典型案例，是模型与工作流的结合。如果需求更加模糊：国庆后休假连上下个周末。这样的需求几乎没有任何直接确定日期的信息，同时由于年份、休假安排等动态因素，大模型不具备直接提取参数的能力。将它进一步分解，需要一个动态决策、逐步分析的过程：知道当前年份。知道对应年份的国庆休假和调休安排。知道国庆后第一天是星期几。国庆后第一天到下个周末设为休假日期。额外补充调休的日期。填写并提交表单。可以看出来，其中1-5步都是用来最终确定休假日期的，且需要外部信息输入，单独的大模型无法直接完成工作。这是一个典型的Agent流程，通过大模型的智能与工具访问外部信息结合实现用户需求。2.2 什么是AgentAgent是以大模型为核心，为满足用户的需求，使用一个或多个工具，自动进行多轮模型推理，最终得到结果的工作机制。2.3 什么是Coding Agent在Agent的基本定义的基础上，通过提示词、上下文、工具等元素强化“编码”这一目的，所制作的特化的Agent即为Coding Agent。Coding Agent的最大特征是在工具的选取上，模拟工程师进行代码编写的环境，提供一套完整的编码能力，包括：阅读和查询代码：读取文件，对应 cat 命令。查看目录结构，对应 tree 命令。通配符查找，对应 ls命令（如 **/*.test.ts 、src/components/**/use*.ts）。正则查找，对应grep 命令（如function print\(.+\) 可以找函数定义）。LSP（Language Server Protocol），用于提供查找定义、查找引用、检查代码错误等能力。编写或修改代码：写入文件。局部编辑文件。删除文件。执行或交互命令：执行终端命令。查看终端命令stdout输出。向终端命令stdin 输入内容。除此之外，通常Coding Agent还具备一些强化效果而设定的工具，通常表现为与Agent自身或外部环境进行交互，例如经常能见到的TODO、MCP、Subagent等等。03 内部组成3.1 上下文结构3.2 身份定义一个Agent首先会将模型定义成一个具体的身份（红色与橙色部分），例如在社区里常见的这样的说法：You are a Senior Front-End Developer and an Expert in React, Nexts, JavaScript, TypeScript,…