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Flowgram 内置节点

本页整理当前从自动装配与测试中可以确认的 Flowgram 内置节点能力。

1. 结构节点​

Start​

职责：

  • 定义流程输入 schema；
  • 提供工作流入口输出。

常见做法：

  • 在 data.outputs 里声明前端或调用方可传入的字段；
  • 后续节点通过 ref 引用这些字段。

End​

职责：

  • 定义流程最终输出结构；
  • 收集上游节点结果，形成最终任务输出。

常见做法：

  • 在 data.inputs 定义输出 schema；
  • 在 inputsValues 中引用上游节点字段。

2. LLM​

职责：

  • 发起模型调用；
  • 返回文本类结果给后续节点。

关键点：

  • 依赖 FlowGramLlmNodeRunner
  • 默认通过 ai4j.flowgram.default-service-id 解析服务
  • 也可以在节点输入中显式传 serviceId / aiServiceId

适合：

  • 内容生成
  • 总结改写
  • 分类提取
  • 节点级自然语言处理

3. Variable​

职责：

  • 做轻量变量赋值、模板渲染与局部结果整理。

从测试可确认它支持：

  • assign
  • template
  • ${start_0.result} 这类模板表达式

适合：

  • 组装后续提示词
  • 统一字段名
  • 生成摘要字符串

4. Code​

职责：

  • 执行一段脚本并返回结构化结果。

当前测试使用的是：

  • language = javascript
  • script.content 中定义 main(input) 函数

适合：

  • 字段加工
  • JSON 转换
  • 轻量业务规则

注意：

  • JDK8 下脚本能力依赖运行环境中的脚本引擎；
  • 测试中对 Nashorn 做了可用性判断。

5. Tool​

职责：

  • 调用已有工具并将结果转回节点输出。

从测试可确认输入侧至少可传：

  • toolName
  • argumentsJson

适合：

  • 已有工具总线接入
  • 本地函数或外部能力封装

当前边界：

  • 已有 TOOL 节点，但没有单独的 MCP 专属节点；
  • 如果要接 MCP，更适合先封装成工具层或自定义节点。

6. HTTP​

职责：

  • 直接发起 HTTP 请求，把返回结果交给下游节点。

从测试可确认它支持：

  • method
  • url
  • headersValues
  • paramsValues
  • timeout
  • retryTimes
  • body.bodyType

当前测试里返回的典型输出包括：

  • statusCode
  • body

适合：

  • 接第三方接口
  • 调你自己的业务服务
  • 在工作流里快速串接外部系统

7. KnowledgeRetrieve​

职责：

  • 承接知识检索能力。

当前自动装配条件是：

  • Spring 容器里存在 AiServiceRegistry
  • 同时存在单一可用的 VectorStore Bean

如果你的应用同时启用了多个向量库实现，需要：

  • 显式声明一个 @Primary 的 VectorStore
  • 或自己覆盖 FlowGramKnowledgeRetrieveNodeExecutor

当前执行器要求的关键输入至少包括：

  • serviceId
  • embeddingModel
  • dataset 或兼容旧写法 namespace
  • query

可选参数包括：

  • topK
  • finalTopK
  • delimiter
  • filter

因此它更适合：

  • RAG 类画布
  • 先检索再交给 LLM 总结
  • 作为 Flowgram 知识库节点承接 Pinecone / Qdrant / Milvus / pgvector 任一后端

当前输出除了兼容旧字段：

  • matches
  • context
  • count

还会补充：

  • hits
  • citations
  • sources
  • trace
  • retrievedHits
  • rerankedHits

其中 hits / retrievedHits / rerankedHits 的单条记录里，还会包含：

  • rank
  • retrieverSource
  • retrievalScore
  • fusionScore
  • rerankScore
  • scoreDetails

如果你要把这些结果真正展示到前端，建议把：

  • context 给下游 LLM
  • citations 给来源区
  • trace / retrievedHits / rerankedHits 给调试区

不要把三层信息混成一个文本块。

8. 当前内置节点注册来源​

starter 自动注册的执行器包括：

  • FlowGramHttpNodeExecutor
  • FlowGramVariableNodeExecutor
  • FlowGramCodeNodeExecutor
  • FlowGramToolNodeExecutor
  • FlowGramKnowledgeRetrieveNodeExecutor（条件注册）

额外说明：

  • LLM 节点由 FlowGramLlmNodeRunner 负责；
  • Start / End 是工作流结构节点，不属于这批执行器。

9. 建议使用顺序​

如果你第一次接 Flowgram，建议先按下面顺序尝试：

  1. Start -> End
  2. Start -> Variable -> End
  3. Start -> HTTP -> End
  4. Start -> LLM -> End
  5. Start -> KnowledgeRetrieve -> LLM -> End

这样最容易定位问题出在 schema、节点执行还是模型调用。

10. 当前没有内置的节点类型​

当前 starter 没有默认提供：

  • Agent 专属节点
  • MCP 专属节点

如果你要接这两类能力，建议看：