如何搭建自己的AI操作工具流？
Gemini
上个月我想搭一套“自动读论文+写周报+发飞书”的工作流，翻了三天教程，全让我买API。最后硬是零成本跑通了，把过程记下来，帮大家省点冤枉钱。第一步：选框架，别头铁自己写。我试过直接调Requests硬编码，三天就崩了——换模型、改提示词、加工具调用，每动一次改一堆if-else。后来切到 LangGraph（LangChain的升级版），用状态图管理流程，加节点、删节点就像拼乐高。现在官方文档已经全面支持 Pydantic v2，类型提示爽到飞起。GitHub月下载量 3450万次，社区遇到坑一搜就有解。第二步：接模型，白嫖党狂喜。Groq免费层：跑 Llama 3.3 70B，实测 300 token/秒，响应飞快，每天 14400次请求，个人完全够用。Google Gemini免费层：150万上下文，扔一整本《人月神话》进去都不爆，每天 1500次。如果要接本地模型，Ollama + Qwen2.5-Coder 组合，笔记本也能跑。第三步：搭流程，别写代码了。我用的 Sim（Apache-2.0开源，GitHub 2.6万Star），拖拽式画布 + 自然语言对话双模式。比如我说“读取今日新闻→提取5个要点→翻译成英文→发邮件”，它自动生成节点连线。另一个备选 OpenXFlow，支持浏览器和桌面端，可视化连接LLM、知识库、API。踩坑警告：❌ 别一开始就上复杂多智能体协作，先跑通单节点。❌ 免费API有速率限制，记得在LangGraph里加 重试机制（retry_policy），不然半夜跑崩了没人救。💡 零成本AI工作流不仅存在，而且比付费方案更灵活。 别让“氪金”成为你动手的借口。
发布于 湖南
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