拖拽就能开发 AI 工作流？这个神器让编程小白也能玩转大模型！

一、为什么需要PySpur？

最近接到不少读者私信："何三，我想用大模型做个智能客服/文档助手，但完全不会编程怎么办？" 传统AI开发确实有门槛：

• 需要Python基础
• 得会调用各种API
• 调试过程让人头秃

而PySpur就像AI界的"乐高积木"，用拖拽式操作就能搭建完整工作流。举个真实案例：我让做设计的表姐用PySpur搭建了一个家装方案生成器，上传户型图就能自动生成3D效果图和材料清单——她连Python是什么都不知道！

二、八大核心功能拆解

1. 可视化工作流搭建（拖就完事了！）

• 左侧面板拖拽节点（输入→处理→输出）
• 右键连接节点管道
• 实时调试每个环节

2. 多模态全家桶

支持图片、音频、视频、文档混合处理：

• 上传户型图→生成3D模型
• 输入语音→自动生成会议纪要
• 分析监控视频→输出异常报警

3. RAG黑科技

文档处理像吃饼干一样简单：

1. 上传PDF/Word
2. 自动分块+向量化
3. 秒级精准检索

4. 百模大战支持

内置100+主流模型：

• 文心一言/GLM本地部署
• GPT-4o实时联网
• 支持私有化部署模型

三、手把手安装教学

环境准备（Windows/Mac通用）

# 1. 安装Python3.8+
python --version

# 2. 创建虚拟环境（防依赖冲突）
python -m venv pyspur-env
source pyspur-env/bin/activate  # Mac
pyspur-env\Scripts\activate    # Win

三步快速启动

# 安装核心库
pip install pyspur

# 初始化项目（自动生成.env配置文件）
pyspur init my_first_agent
cd my_first_agent

# 启动服务（首次运行会自动下载依赖）
pyspur serve --sqlite

打开浏览器访问 http://localhost:6080 就能看到可视化界面啦！

? 生产环境建议配置PostgreSQL：
修改.env文件中的DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost/dbname

四、实战案例：5分钟搭建智能客服

1. 拖拽三个节点：

• 用户输入（Input）
• 意图识别（LLM节点选chatglm3）
• 回复生成（连接知识库）

• 配置知识库：

• 上传产品手册PDF
• 设置向量化参数（chunk_size=500）

• 设置路由逻辑：

• 当意图为"售后问题"→转接人工按钮
• 其他问题→自动回复

五、为什么选择PySpur？

对比其他工具的优势：

功能	LangChain	Coze	PySpur
可视化操作	❌	✅	✅多节点调试
本地化部署	✅	❌	✅私有云支持
多模态	❌	✅	✅视频流处理
学习成本	高	中	⭐零代码

六、开发者扩展指南

虽然主打零代码，但PySpur给开发者留足了后门：

# 自定义节点示例：天气查询工具
from pyspur.core import ToolNode

class WeatherTool(ToolNode):
    @classmethod
    def execute(cls, inputs):
        city = inputs["city"]
        # 调用天气API
        return {"temp": 25, "weather": "晴"}
        
# 注册到系统即可在面板拖拽使