ReusStdFlow：面向智能体 AI 中动态工作流程构建的标准化可重用框架
人工智能
2026-02-17 v1 软件工程
摘要
为解决企业智能体 AI 中的“可重用困境”和结构幻觉问题，本文提出了 ReusStdFlow 框架，核心为一种新颖的“提取-存储-构建”范式。该框架将异构且特定于平台的域特定语言 (DSL) 解构为标准化、模块化的工作流程片段。它采用双重知识架构——集成图数据库和向量数据库——以促进拓扑结构和功能语义的协同检索。最后，通过检索增强生成 (RAG) 策略智能组装工作流程。在 200 个真实世界的 n8n 工作流程上进行测试，该系统在提取和构建方面实现了 90% 以上的准确率。该框架为企业数字资产的自动化重新组织和高效复用提供了标准化解决方案。
引用
@article{arxiv.2602.14922,
title = {ReusStdFlow: A Standardized Reusability Framework for Dynamic Workflow Construction in Agentic AI},
author = {Gaoyang Zhang and Shanghong Zou and Yafang Wang and He Zhang and Ruohua Xu and Feng Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.14922},
year = {2026}
}