织信AI智能体——“自动化引擎 x AI助手”,打造企业级AI自动化平台。
一、为什么是「织信AI智能体」?
在Dify、Coze等AI工作流平台被广泛关注的背景下,织信低代码平台并不是简单地“补齐一个AI工作流能力”,而是将AI深度融合进企业真实业务系统之中。
与“只编排AI Prompt和API调用”的平台不同,
织信AI智能体=企业业务系统 x自动化引擎 xAI大模型 xMCP能力。
一句话总结:Dify把AI变成工作流,织信把AI变成真正能干活的“企业员工”。
二、织信AI智能体整体架构
三、AI助手能力详解(智能大脑)
3.1、AI助手是什么?
织信AI助手是一个具备企业上下文感知能力的AI Agent,并非单次对话机器人,而是:
理解你的业务模型
记住你的数据结构
持续参与业务流程
可被自动化流程随时调用
3.2、原生理解业务数据(核心优势)
✅数据表即知识库(无须额外建模)
AI助手天然理解织信中的业务数据表:
表结构(字段类型、含义)
表关系(主表/子表/关联表)
权限与数据隔离
实时业务数据
支持操作:
查询(Query)
新增(Insert)
修改(Update)
删除(Delete)
四、自动化引擎能力详解(执行系统)
4.1、自动化≠简单工作流
织信自动化是企业级流程引擎,而不仅是“节点连线”。
支持:
条件分支
并行执行
循环
定时触发
事件触发
异常捕获与补偿
数据表增删改查
工作流
仪表盘
五、MCP Server:让AI连接真实世界
织信不仅能“调用MCP”,还可以“成为MCP”。
织信AI智能体支持:
作为MCP Client
作为MCP Server
六、画布式编排:所见即所得的AI自动化
6.1、统一的可视化画布能力
织信AI智能体基于统一的可视化画布,将以下能力融合在同一编排界面中:
AI模型调用
自动化流程编排
AI推理与决策
业务数据表操作
MCP Server工具调用
外部API/Webhook
一句话概括:在同一张画布上,把「思考(AI)」和「执行(自动化)」完整串起来。
6.2、画布中可编排的核心节点类型
(1)AI助手节点
支持自然语言指令
支持结构化输出(JSON/Schema)
支持上下文记忆
可读取流程上下文、业务数据、变量
示例用途:
判断是否进入下一流程
生成业务决策结果
输出后续节点所需参数
(2)自动化流程节点
条件判断(If/Else)
并行执行(Parallel)
循环处理(Loop)
定时触发(Cron)
事件触发(数据变更/状态变更)
(3)数据表节点(企业级核心能力)
查询数据
新增数据
更新数据
删除数据
支持权限、租户隔离
与Dify等平台最大的差异点:这里操作的是“真实业务数据库”,不是临时上下文变量。
(4)MCP工具节点
调用外部MCP Server
调用第三方AI能力
调用地图/报表/搜索/企业系统
6.3、一个完整画布示例(文字版)
AI客户跟进智能体:
整个流程:
无需写代码
所有节点可视化
AI决策+自动化执行全闭环
6.4、从POC到生产系统
织信画布并非Demo工具,而是直接运行在生产系统中的业务引擎:
支持高并发
支持权限控制
支持日志与审计
支持异常回滚与补偿
七、与Dify/Coze的本质差异对比
7.1、定位层级不同
平台 | 核心定位 |
Dify/Coze | AI工作流编排平台 |
织信AI智能体 | 企业级AI自动化平台 |
Dify解决的是「AI怎么用」,
织信解决的是「业务怎么跑」。
7.2、核心能力对比表
对比维度 | Dify/Coze | 织信AI智能体 |
AI工作流 | ✅ | ✅ |
自动化能力 | ⚠️ 基础 | ✅ 企业级 |
数据来源 | 文档/API | 真实业务数据表 |
权限体系 | 简单 | 企业级RBAC/多租户 |
复杂流程 | 有限 | 支持并行/循环/事件 |
MCP能力 | 仅Client | Client+Server |
可二次开发 | 弱 | 强(低代码+扩展) |
生产可用性 | PoC/辅助 | 核心业务系统 |
7.3、MCP Server能力的代差
Dify/Coze:
AI只能“调用外部工具”,
无法作为能力提供方。
织信AI智能体:
AI既能调用工具,
也能对外提供业务能力。
例如:将「客户查询」「订单创建」「流程审批」直接发布为MCP Server,供外部AI调用。
7.4、面向对象不同
平台 | 主要用户 |
Dify/Coze | AI应用开发者 |
织信AI智能体 | 企业/业务系统/中台团队 |
7.5、总结一句话
Dify是AI的编排工具,织信是AI的“上岗系统”。
AI在织信里:
有权限
有数据
有流程
有责任
有结果
看完上述介绍,相信大家对「织信AI智能体」的能力也有了一定的了解。
与其纠结好不好用,不如亲自上手试一次。毕竟,适合自己业务的,才是最好的数字化工具。