这套方案解决什么问题？
DocFlow 把 AI 文档处理视为运行时工作流，而不是一段超长 prompt。每个节点都有明确输入、输出和错误分支；模型决定调用工具后，参数仍需通过 schema、权限和风险校验。涉及写入、发布或其他高风险动作时，流程可以进入人工审核节点。
适合哪些团队
从真实业务边界判断是否适合采用或二次开发。
- 需要把文档检索、生成、复核和审批串成稳定流程的企业团队
- 正在建设企业知识库 Agent、合同 Agent 或合规审查 Agent 的研发团队
- 希望对模型调用、工具执行、错误分支和人工门禁进行统一观测的 AI 平台团队
从功能名称落到可验证的实现边界
可视化流程编排
在画布中组织 Agent 节点、条件分支和执行顺序，让文档处理链路可查看、可配置。
文档上下文组装
把当前文档、选区引用和业务上下文组合成明确输入，减少脱离正文的孤立生成。
模型与工具边界
节点可以配置模型和输出要求；工具参数仍经过 schema、权限和风险校验后才执行。
人工审核与可回放结果
关键动作进入人工门禁，计划、工具结果、错误和最终输出集中展示，便于追踪和复核。
关键步骤与错误边界保持清楚
- 1
意图识别与任务路由
根据用户目标选择审查、改写、续写、检索或其他文档处理路径。
- 2
上下文与策略组装
加载文档引用、权限信息、知识检索结果和节点配置，并在执行前完成策略门禁。
- 3
模型决策与工具校验
模型可以提出工具调用，但参数必须经过结构化校验和权限检查后才能执行。
- 4
观察、验证与人工确认
流程记录 observation，验证结果是否满足要求，并在高风险动作前等待用户或审批者确认。
技术与数据职责
明确每一层负责什么，避免把临时状态、权限和持久业务数据混在一起。
- Intent / Route：识别文档任务并选择工作流
- Context Assembly：组装正文引用、知识和权限上下文
- Policy / Permission Gate：控制工具和高风险动作
- Tool Args Validation：使用 schema 校验工具参数
- Observation / Verify：记录执行结果并验证输出
- Log / Eval：保留可调试、可回放和可评估的信息
常见问题
文档 Agent 工作流和普通聊天机器人有什么区别？+
文档 Agent 工作流围绕具体文档、引用、工具和状态运行，包含明确的节点、错误分支和审核门禁；普通聊天通常只生成一段回答。
模型决定调用工具后会立即执行吗？+
不会仅凭模型意图直接执行。工具参数需要经过 schema、权限和风险校验，高风险动作还应进入确认或审批节点。
是否可以接入企业知识库和内部系统？+
可以作为定制集成的一部分接入知识库、模型服务和内部工具，但必须分别设计数据权限、参数校验、失败处理和审计边界。
工作流执行失败时如何处理？+
失败应进入明确错误分支并保留真实 observation，不能吞掉错误或伪造成功。关键节点可以记录日志、trace 和评估信息。
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可以先查看源码和实现边界；需要企业知识库、认证、内部工具或私有化环境集成时，再根据实际需求设计交付范围。