AI Workbench

一句话定位

AI Workbench 是面向重复创作任务的可视化 AI 工作流工作台：用户在画布上连接文本、图像和视频节点，配置模型、观察中间结果，并保存可复用的流程与产物。

用户与价值

单次聊天适合一次性生成；当创作要反复改提示词、复用上游结果、比较不同输出时，节点图能把依赖和中间产物显式呈现。目标用户是需要反复调整生成步骤的创作用户，以及维护模型入口和服务端凭据的管理员。画布也增加学习成本，因此复用价值需要通过真实使用继续验证。

已实现与未闭环

能力	当前状态	可核查的用户结果
画布、类型化连线、节点配置	已实现	可组装、保存和编辑流程
工作流版本、目标节点运行	已实现	可选择目标及所需上游，查看运行记录
图片/视频任务与素材	已实现	可查看任务状态与保存的产物
服务端运行	单进程、显式开启时可推进	关闭页面后可重新查询服务端记录
API 与 Worker 分进程运行	尚未闭环	独立 Worker 未装配工作流推进器
运行级积分结算	尚未闭环	相关字段仍是占位值

当前边界

项目优先验证“建图、运行、找回结果”的闭环，不把支付、自助充值、插件市场、跨实例扩容写成现有能力。真实供应商长任务、费用和用户复用意愿仍需独立验收。前端静态托管与单进程 API/Worker 是目前可描述的部署形态。

演示路径：需求到可回读的工作流

以“为城市咖啡馆制作秋季海报”为例，我把需求拆成文本提示词输入 → 图片生成两个节点。画面来自实际运行的前端和隔离 SQLite 数据库；未连接供应商，也未生成海报成品。

01 找到并打开画布

操作：登录后搜索“秋季咖啡”，打开已有画布。核查：列表显示项目名称和 2 个节点，说明工作流已保存到账户下。

02 把需求拆成节点与依赖

操作：在文本卡片写入场景、光线、主体与标题留白要求，再添加图片生成卡片并连线。核查：画布显示 2 个卡片、1 条提示词连接和“已同步”；重新打开后连线仍在。

03 检查生成节点参数

操作：选中图片卡片，查看输入、模型、质量、尺寸和更多参数入口。核查：节点能接收上游提示词，也允许逐项配置。图中“等待生成”是未运行状态，不是生成结果。

04 回看保存版本

操作：打开“版本”。核查：可看到从空画布到两节点工作流的版本记录，并提供复制、恢复操作；本次只查看历史，没有执行恢复。

演示边界

这组截图证明工作流创建、连接、参数编辑、保存回读与版本查看。尚未证明真实模型生成质量、异步任务状态、素材产出或计费。若展示完整生成闭环，需要有效供应商凭据，并记录运行范围、节点状态、产物及失败重试；运行级积分字段目前不作为费用结论。演示截图中已隐藏账号标识。

场景与目标

创作用户需要反复组合文本、图像和视频生成步骤，修改局部输入后继续运行，并找回中间结果。产品使用节点图表示依赖，让一次生成的输入、模型配置、执行状态和产物能被查看与复用。

用户	核心任务	验收方式
创作用户	建图、配置节点、查看结果	从输入到产物完成一次可追踪运行
复用流程的用户	修改局部输入，运行目标及上游	非目标分支不被无故执行，历史结果可找回
平台管理员	配置模型和服务端凭据	用户只看到可用模型，不接触明文服务端密钥

核心流程

节点端口有类型约束，不兼容的连接应在建图阶段反馈。提交时保存图快照，避免运行中修改画布改变既有任务。用户可以查看节点输入输出、运行记录和素材；对缺少凭据、上游失败或供应商长时间处理，应给出对应节点的状态，而非只显示整图失败。

当前功能状态

范围	状态	产品限制
画布、节点配置、保存与版本	已实现	节点图有学习成本
账号、个人/平台 API、模型配置	已实现	真实模型调用取决于凭据与供应商
图片/视频任务、素材库、任务历史	已实现	长任务需重新查询状态
服务端工作流运行	单进程可用，默认需显式开启	关闭开关时提交返回明确错误
独立 Worker 推进	尚未闭环	分进程运行可能停在排队状态
运行级积分计费	尚未闭环	积分字段为占位值，不能用于结算

产品验收

可复核的演示任务是“建图、运行、关闭页面、重新打开并找回结果”，同时测试无效连线、凭据缺失和失败提示。真实供应商的视频任务可能持续十几分钟，浏览器超时不能直接判为任务失败。真实费用、连续运行稳定性和用户是否会重复使用流程，尚需独立验证。

比较坐标

比较的是“如何把 AI 能力组织成可重复的流程”。以下按公开产品定位和工作方式归类，并非对特定版本的插件数、性能或商业能力实测。

产品形态	常见代表	优先解决的问题	对 Workbench 的启发
通用流程自动化	n8n	把多种服务连接成自动化	接口与错误处理需要稳定契约
AI 应用编排	Dify	构建模型驱动的应用和流程	模型配置、节点依赖应可观察
Bot 与创作平台	Coze	降低角色或流程搭建门槛	模板和默认配置影响首次使用
本项目	AI Workbench	反复创作文本、图片、视频并保留中间产物	以可视化依赖、目标运行和素材历史为主线

选择与代价

Workbench 采用节点图，是为了让多阶段生成的输入输出可见，支持局部修改与结果复用；代价是首次建图比固定表单复杂。现阶段更适合需要检查每一步结果的创作者，不适合只想输入一句话拿到最终答案的人。项目没有成熟平台的插件生态和多实例部署能力，也没有用户规模数据证明其交互优于上述产品。

后续如何比较

选取同一条“主题 → 文案 → 图片/视频”任务，让用户在不同工具上完成首次搭建、局部重跑、错误恢复和找回历史结果，记录完成时间、失败原因与真实费用。此类同场景测试尚未开展，因此目前的差异化是设计方向，不是经过量化验证的竞争优势。

架构与仓库边界

前端是 React、TypeScript、Vite 画布，后端是 Node.js、Express 5 与 SQLite；两个目录是独立仓库。前端只调用 /api/*，不直接读取明文密钥或供应商接口。后端按路由、service、repository 和 worker 划分职责；默认服务器模式将 API 与任务 Worker 放在一个 Node 进程中，前端产物由独立静态托管服务提供。

节点与图契约

backend/src/data/nodeRegistry.ts 是节点定义的源头，导出的注册表供前端同步校验。端口类型约束连线，端口载荷使用带 type 的对象；边保存来源和目标端口，缺省时按固定规则推断。图执行按依赖拓扑排序，目标节点运行只截取所需的上游子图。输入、配置和模型上下文参与指纹计算；结果复用必须与指纹及完成状态同时匹配，不能仅凭节点位置或名称判断。

服务端运行链路

创建运行时后端保存图快照和节点状态，后续修改画布不会改变既有运行。Worker 推进排队节点，图片与视频任务通过供应商适配器轮询，完成后记录产物供下游使用。运行的公开接口支持提交、查询、取消和重试；按用户身份隔离运行记录。服务端运行由 WORKBENCH_SERVER_SIDE_RUNS=true 显式启用，关闭时提交直接返回 503，不留下无法推进的队列记录。

视频任务实测约 11–19 分钟，前端轮询超时不能等同于服务端失败。凭据解析保留供应商与适配器信息，以免查询异步任务时走错协议。真实供应商测试默认跳过，需显式提供测试密钥。

验证与边界

2026 年 10 月 21 日后端执行 npm test 得到 603 项测试、602 通过、1 跳过、0 失败；节点注册表、路由清单、类型与乱码另有独立检查脚本。测试不能替代真实供应商长任务和部署验收。

单进程服务端运行可推进；start:api 与 start:worker 分进程时，独立 Worker 尚未装配工作流推进器，运行可能停在 queued。运行级 creditCost、creditStatus 与 reservedCredits 仍是占位值；积分账本存在不等于整条工作流已完成计费闭环。支付、存储生命周期和横向扩展属于后续方案。