ModelEngine 通过可视化拖拽 + 模块化设计 + 实时调试能力，将大模型应用的开发效率提升 10 倍以上。
在大模型（Large Language Model, LLM）开发的浪潮中，越来越多的开发者、研究员和企业团队正面临一个共同的困境：开发效率低、调试成本高、协作困难。你是否也曾经历过以下场景？
- 花了三天时间调试一个提示词（prompt），却始终得不到理想输出；
- 想构建一个多步骤的推理链（Chain-of-Thought），却在代码中写得一团乱麻；
- 团队成员之间对模型流程理解不一致，沟通成本飙升；
- 想快速尝试不同的模型组合（如 GPT-4 + Claude + 自研模型），但每次都要重写大量胶水代码。
而今天我们要聊的，正是解决这些问题的“利器”：ModelEngine 可视化编排平台。
端到端的AI开发流程
从数据处理到行业应用落地的全流程解决方案
1. 可视化应用编排
通过可视化编排，大模型流式开发关键特点，实现低码化应用开发，降低开发门槛
2. 一站式开发平台
面向普通用户提供零代码拖拽式编排；企业级场景可编排复用，支持多知识库和多模型配置，模型流式输出内置支持；提供北向API被上层集成
3. 声明式开发框架
自研声明式框架，提供多种调用方式，缺省支持模型流式输出；内置10+大模型原语；解耦模型服务与知识库服务，换模型和知识库不改应用，整体开发与维护效率可提高30%+
4. 多语言插件
提供插件开发SDK，面向Java与Python开发者提供Java与Python两种语言的插件开发能力
构建懂业务的超级AI应用
Aido 专为工程团队打造：拉取源码即可本地运行，开箱支持 ETL + RAG、智能体编排、MCP工具接入、插件体系与企业级监控，帮助你在自有环境快速落地复杂 AI 应用。
如何开发一个工作流：
工作流是指一系列相互关联的任务或活动，这些任务或活动按照一定的顺序或规则执行，以完成特定的业务目标。工作流可以是手动的，也可以是自动化的，通常用于提高业务流程的效率和规范性。
点击创建时，我们选择到“工具流”的，接下来，点击“创建工具流”即可：
通过添加工作流的名称和简介，我们可以新建一个工作流：
接下来，可以看到工作流中提供了很多的插件可以使用，这里包括很多大模型、代码、条件、表单、结束、问题优化等插件，可以很好的打造个人的工作流。
接下来，我们添加一个文本提取的插件，我们将输入的问题，进行自定义的文本进行提取，提取为我们需要的格式内容。
再通过刚刚的插件进行传参的字段进行绑定，然后，这个节点下一个节点是大模型相关的节点。
接下来可以通过测试来测试一下自定义的工作流的情况。
通过测试后，发现这各个节点都已经测试完成，也可以流程完通。
之前的版本会提示有更新，需要更新一下即可。
可以在智能体测试一下工作流：
本文全面讲解了ModelEngine平台的核心功能，包括基础编排对话助手、工作流对话助手和智能体应用的搭建方法，以及模型服务的配置与管理。通过清晰的步骤说明和可视化流程图，帮助用户快速掌握AI助手的开发流程，实现从零到一的项目落地。
