本节我们将为 AI 零代码应用生成平台引入一个全新的技术架构 —— AI 智能体工作流，通过 LangGraph4j 框架重构代码生成逻辑，并补充搜集图片素材、代码质量检查等过程，让生成的网站更真实可靠。
本节主要内容如下：
鱼皮对本节教程精心设计，想要快速学习 AI 工作流技术的同学，可以单独学习本章内容。
目前生成的网站内的图片都是随机占位图片，实际上可以根据网站类型补充素材图片，让生成的网站更真实。
如果想快速实现这个需求，其实只需要提供给 AI 图片搜索工具就好，交给框架和 AI 来决定什么时候调用工具，自动执行。
但是，之前鱼皮也提到了，对于可标准化的工作流程（搜集图片是在生成网站前的固定步骤），能标准化的建议标准化，不要交给 AI 来自主判断，这样可以减少随机性和误差，而且还可以自主对流程进行新增、编排和优化。
因此，接下来鱼皮会带大家学习一套新的网站生成方案 —— 基于工作流来实现。
💡 注意，跟之前已有的 3 种生成模式不同，本节我们不是在开发一种新的生成模式，而是一套新的系统实现方式。
原本我们是把各个流程自己分散到了 Service 等类的各个方法，比如获取代码生成类型、调用 AI 流式输出、保存文件、打包构建等。而现在，我们需要把这一套流程用工作流组合起来。
因此，本节我们不改变原有的任何业务流程。只新增一种实现，重点是让大家学习到工作流的思想和实现方式。这样一来，本节内容能够作为可选项独立学习，不影响之前已完成的项目。
为了实现 AI 工作流，我们可以考虑市面上很多现成的平台，像 Dify、Coze、阿里云百炼，通过拖拽式的界面就能快速搭建工作流，上手简单、能够快速看到效果，非常适合快速验证想法或者让非技术人员参与构建流程。