DeForge：把 AI Agent 搭建变成“拖一拖、连一连”的简单事

AI Agent 可视化

No-Code 构建

一句话认识 DeForge：它是一个把“写代码搭 Agent”的门槛换成“拖拽节点 + 连接逻辑”的可视化平台。你在一张画布上拼装LLM、记忆、工具、API、判断/循环等节点，按下部署，就能得到一个可以分享/调用的 AI 助手或工作流。

为什么值得关注：从“能做”到“敢用”的距离

很多团队已经意识到 AI Agent 的潜力，但真正落地会卡在三道坎：第一是工程门槛高（要写代码、配依赖、懂部署）；第二是联通能力弱（没法轻松接第三方 API、数据库、甚至链上接口）；第三是可交付性不足（做完一个 Demo，却很难分享给业务同学使用）。DeForge 的目标，就是把这三道坎一次性“填平”。

DeForge 的核心理念

1. 把复杂抽象成节点：
   把 Prompt、上下文、工具调用、条件/循环、外部 API 等封装成可复用节点；
2. 画布即逻辑：
   连接关系=执行路径，所见即所得；
3. 即建即用：
   内置表单（Form）与分享机制，做完马上让别人用；
4. 一键部署与扩容：
   专注业务逻辑，不必操心运维。

功能全览：把“乐高”拼成一个能跑的 Agent

可视化节点编辑器

主画布上提供常用节点：LLM、Memory、Tool Call、HTTP/API、Router、Condition、Iterator等。通过连接线定义数据在节点间的流转，复杂流程也能逐步拆解。

多模型统一接入

支持常见商用与开源大模型接入；在同一画布内组合使用不同能力，例如用一个模型写草稿、另一个模型做事实核验。

表单化调用（DeForge Forms）

任意 Agent 都能“外包”成一个可分享的表单。业务同学只需填写表单字段就能触发流程，结果可回填到表单或下游系统。

一键部署与分享

完成画布设计后，即可部署成可访问的服务链接；同时可为团队成员分配权限，一起维护迭代。

可组合的“工具箱”思路

把 Agent 拆成小能力：检索、抽取、归纳、改写、执行。每个能力只是不同节点的组合，沉淀为模块后随时拖入新项目，极大提高复用效率。

信息图：从输入到产出的流转

30 分钟试跑：从零到可用的“照抄式”流程

1. 设定目标：
   例如做一个“长文自动摘要 + 关键词抽取 + 生成分享卡片”的 Agent。
2. 搭框架：
   在画布上依次放入输入表单、文本清洗、摘要 LLM、关键词提取、模板渲染、导出/推送节点，用连线串起来。
3. 加健壮性：
   为 LLM 节点设置温度/长度限制；为 HTTP 节点开启重试与超时；为关键路径加条件分支与兜底文本。
4. 包装表单：
   把“输入表单”字段（标题、正文、输出格式）暴露出来，生成可分享链接，让同事直接用。
5. 一键部署：
   先内部试用，确认输出稳定后再分享给更多人；根据反馈把“模板渲染”节点替换为更统一的品牌样式。

小技巧：把“摘要 + 关键词”这段做成独立子流程，以后在其他 Agent 也能直接拖入复用。

进阶做法：让 Agent 更“像团队同事”

• 结构化记忆：
  为不同会话或不同业务线建立独立记忆空间，控制“只记业务相关”。

• 工具优先级与保护：
  给“写数据库”“发邮件”“下单”这类节点加双重确认或模拟演练模式，降低误触风险。

• 校对与回证：
  引入“事实核验”副模型：先产出，再由“审稿模型”做逻辑与事实检查，最后才进入发布节点。

• 度量可观察：
  为关键节点打点：输入字数、响应时长、成本（Token/调用次数），输出质量（人工评分），长期优化提示词与流程。

常见对比：与其他方案怎么选

维度	DeForge	纯低代码工作流	自行编码
上手速度	拖拽即用，画布清晰	需要学节点语义	最快灵活，但工程量大
复杂逻辑	条件/循环/子流程可视化	可实现，但配置较多	无限制，靠工程能力
协作与交付	表单分享/链接，便于交付	通常需要二次包装	需另做后台/权限/运维
运维负担	一键部署与扩容	视平台而定	自行承担全部运维
长期成本	按量/版位计费 + 模型成本	平台费用 + 开发时间	人力与云资源投入更高

安全与合规：从一开始就“预留护栏”

• 数据边界：
  区分“能被模型看到”的内容与“仅供流程路由使用”的字段，敏感数据尽量在脱敏后再进入 LLM。

• 审计留痕：
  开启节点级日志与版本记录，回溯谁改了什么、流程为何触发了某一步。

• 权限与角色：
  为“设计者/审稿者/使用者”划分权限，防止误改画布或误发指令。

应用范式：三种典型场景的最小可行组合

内容团队 · 多平台发布助手

输入稿件 → 结构化提取（标题/摘要/要点）→ 面向不同平台模板改写 → 自动生成封面文案 → 生成发布清单（人工确认后执行）。

客服团队 · 知识库问答

输入问题 → 检索内部知识库 → 生成回答草稿 → 事实核验 → 工单记录与回执（需要时转人工）。

运营/商业分析 · 报表自动化

抓取多源数据 → 清洗与聚合 → 生成文字洞察与图表 → 发送日报/周报到邮件与群组。

落地路线图

1. 第 1–2 周：
   确定 1–2 个轻量用例，形成最小闭环，沉淀 3–5 个可复用子模块。
2. 第 3–6 周：
   扩大到跨部门试点，上线表单化调用；建立成本与质量的观测面板。
3. 第 7–12 周：
   并行 2–3 条业务线；引入审稿副模型与更严格的权限体系；产出可复用模板库。

提示：不要试图“一个 Agent 走天下”。越聚焦的流程，越容易稳定与复用。

FAQ：常见疑问速览

• 需要写代码吗？
  不需要。复杂逻辑通过节点与参数完成；必要时可在 HTTP/API 节点里调用外部服务。

• 怎么让非技术同事使用？
  把 Agent 包装为表单，分享链接即可；也可为内部成员配置权限。

• 是否支持多模型？
  支持。可在不同阶段使用不同模型完成草拟、校对、执行等分工。

• 如何控制成本？
  限制单轮 Token、设置分支短路策略、将昂贵模型留给关键步骤。