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掘金文章：用 .NET 8 打造一款低代码 AI 编排平台，开箱即用

一、为什么会有这个项目？

在微服务和 API 集成日益复杂的今天，开发者经常需要在不同系统之间"搭桥"：把 A 接口的响应字段映射到 B 接口的入参，再根据条件调 C，最后把结果写入数据库。这类需求如果用纯代码实现，往往要写大量样板逻辑——HTTP 请求、JSON 解析、错误处理、重试机制……重复劳动多，维护成本也高。

市面上有 Zapier、n8n、Dify 等编排工具，但它们要么是 SaaS 服务数据要过别人服务器，要么部署复杂对国内开发者不友好，要么不支持 .NET 生态。

于是我开始做 JuggleNet6——一款基于 .NET 8 + Vue 3 的开源低代码接口编排平台，支持图形化拖拽设计流程、AI 智能生成编排逻辑、多租户隔离部署，完全自托管，数据不出自己的服务器。

GitHub 地址：https://github.com/pythonHuang/JuggleNet6
MIT 协议，可商用。

二、核心功能亮点

1. 图形化流程编排

基于 @vue-flow/core 构建的画布编辑器，支持 14 种节点类型自由拖拽连线：

  • START / END（流程入口出口）
  • METHOD（HTTP 接口调用，支持 GET/POST/PUT/DELETE/SOAP）
  • CONDITION（条件分支，支持 && || 括号、算术运算、字符串拼接）
  • ASSIGN（变量赋值，常量/变量/表达式/静态变量）
  • CODE（JavaScript 脚本，Monaco Editor 高亮 + 自动补全）
  • MYSQL / DB（SQL 查询，表视图浏览 + 一键生成 SQL）
  • LOOP / PARALLEL（循环 / 并行执行）
  • SUB_FLOW（递归调用子流程）
  • DELAY / NOTIFY（延迟等待 / 消息通知）
  • TRANSFORM（模板转换 ${var|pipe} 语法）
  • KB_SEARCH（知识库检索节点，RAG 问答）

每个 METHOD 节点支持 InputFillRules / OutputFillRules，自动把变量映射到 API 入参和响应字段，无需手写解析代码。

2. AI 智能编排

内置 AI 助手（支持 DeepSeek、通义千问、Kimi、OpenAI 等任意 OpenAI 兼容接口），你只需输入自然语言描述需求，AI 自动生成完整的流程 JSON，直接填入画布编辑。

同时提供三个专用 AI 助手：

  • 流程编排助手：自动选接口、映射入参出参、连线、条件分支
  • 接口接入助手：生成套件 + 接口方案（含入参/Header/出参配置）
  • 报表助手：生成 A4 报表（数据集绑定、公式聚合、预览 HTML）

设计器工具栏也有「AI 生成」按钮，一键对话生成并替换画布。

3. AI 智能体对话

多轮对话 + 完整历史管理，支持自定义系统提示词、输入输出参数、辅助提问按钮。

函数调用（Tool Calling）：将已配置的接口或流程挂为工具，AI 按需调用（接口直接 HTTP 调用 / 流程递归执行），结果回传后生成最终答案，最多 4 轮。

模型参数可调：深度思考开关（DeepSeek-R1 / Qwen-Think 生效）、温度 0-2、最大输出字数、随机种子，助手和会话级别参数独立管理。

4. 生图 / 生视频 🎨🎬

这是近期新增的特色功能。

生图模型：选择 wanx / dall-e / flux / stable / midjourney 等模型时，发送消息自动走图片生成。通义万相走 DashScope 异步任务轮询（text2image），OpenAI 兼容走 images/generations（支持 url 与 b64_json）。

生视频模型：选择 t2v / kling / hailuo / sora 等模型时，走 DashScope text2video 异步轮询（约 3 分钟超时）。

生成结果直接渲染在对话气泡中，支持下载和原图查看。

5. 知识库 RAG

上传 Word / Excel / PDF / TXT / Markdown 文档，自动切片 + 向量嵌入。AI 节点支持关键词检索 + 向量余弦相似度双路召回，实现有据可查的智能问答。

6. 内置应用市场

  • 发现：一键从 GitHub 官方仓库拉取市场索引，导入/更新本地条目
  • 收藏：租户级收藏，支持「只看收藏」过滤
  • 发布/分享：发布后平台级共享；支持 GitHub Token 授权自动生成 Pull Request（或跳转手动填写预填内容）
  • 直接应用：一键导入为流程/接口/助手/Skill/报表

7. 监控 + 告警

API 拓扑图实时展示健康状态、访问统计、DB 调用连线；支持告警规则配置和记录查询。

三、技术架构

后端采用 .NET 8 最小 API + ASP.NET Core，遵循 DDD 四层架构：

Juggle.Api              →  Controllers、JWT 认证、托管 Vue 静态资源
Juggle.Application      →  FlowExecutionService、AiService、JwtService
Juggle.Domain           →  FlowEngine（流程执行引擎）+ 14 种节点执行器
Juggle.Infrastructure   →  EF Core DbContext（Code First）、JsonHelper

数据访问支持 SQLite（默认，零配置）/ MySQL / PostgreSQL / SQLServer 四种数据库，通过环境变量 DB_TYPE 切换。

前端 Vue 3 + TypeScript + Vite + Element Plus + Pinia + @vue-flow/core + Monaco Editor。

四、Docker 一键部署

不需要装 .NET SDK，不需要配 Node.js，一条命令跑起来：

docker run -d --name juggle -p 9127:9127 \
  -v juggle_data:/data \
  pythonhuang/juggle-net8:v1.0

默认账号 juggle / juggle，浏览器打开 http://localhost:9127 即可进入管理后台。数据库文件持久化在 Docker Volume 里，容器重启数据不丢失。

自定义数据库或 JWT 密钥：

docker run -d --name juggle -p 9127:9127 \
  -v juggle_data:/data \
  -e DB_TYPE=mysql \
  -e DB_CONNECTION_STRING="Server=...;Database=..." \
  -e Jwt__Key="your-super-secret-key-min-32-chars" \
  pythonhuang/juggle-net8:v1.0

五、多租户隔离

平台内置多租户支持，每个租户数据完全隔离（JWT Claims 注入租户 ID，EF Core 全局查询过滤器自动加条件）。同时支持"全局"数据（TenantId 为 null），如公共 API 定义、公共数据源，所有租户均可引用。

六、与竞品的差异

维度 JuggleNet6 n8n Dify Coze
自托管 ✅ ✅ ✅ ❌
可视化工作流引擎 ✅ 14 节点 ✅ ❌ ❌
AI 函数调用 ✅ 最多 4 轮 ⚠️ 有限 ✅ ✅
生图/生视频 ✅ 内置 ❌ ❌ ✅
内置应用市场 ✅ PR 分享 ❌ ❌ ❌
多租户 ✅ JWT 严格隔离 ⚠️ 需配置 ❌ ❌
许可证 MIT（可商用） Apache 2.0 AGPL-3.0 闭源

JuggleNet6 填补了「传统低代码工作流」和「现代 AI 智能体」之间的空白——既有完善的流程编排能力，又有对话生成流程、工具调用、知识库等 AI 原生能力。

七、结语

JuggleNet6 从一个个人需求出发，逐步成长为一个功能完整的低代码编排平台。代码量适中（221 次提交持续迭代），架构清晰，非常适合想学习 .NET 8 + Vue 3 全栈开发的开发者参考，也适合企业内网自托管使用。

欢迎 Star 和 Fork：https://github.com/pythonHuang/JuggleNet6

如有问题或建议，欢迎提 Issue 或 Pull Request！