Tinyflow 是什么？
Tinyflow 是一个轻量级、灵活且无侵入性的 AI 工作流编排 解决方案，旨在帮助开发者将 AI 工作流无缝集成到现有的业务系统中，使其快速升级为 AI 驱动的下一代人工智能应用。
一、核心理念
Tinyflow 的设计理念是“简单、灵活、无侵入性”。
它不是要取代现有的业务系统，而是要成为这些系统的“智能大脑”，让 AI 与业务紧密结合，发挥最大价值。
二、技术特点
- 极轻量级
Tinyflow 专注于核心问题，代码库轻量，学习成本低，但功能强大，无论是简单的任务编排还是复杂的多模态推理都能轻松应对。
- 高度自由
Tinyflow 不会强迫你改变现有的技术栈，无论是前端开发者、后端工程师还是数据科学家，都可以在自己的领域找到切入点。
- 面向未来
Tinyflow 的架构是模块化的，支持插件机制，可以随着业务需求不断扩展，随时添加新功能。
- 开发者友好
API 设计直观易懂，文档清晰，提供丰富示例代码，即使是新手也能快速上手。
三、技术实现
- 前端集成
基于 Web Component 开发，支持所有前端框架（如 Vue、React 等），不依赖任何 UI 样式框架，避免与现有 UI 冲突。
- 后端支持
支持 Java（JDK8 起步）、Node.js 和 Python 等多种编程语言，方便不同语言的后端集成。
四、使用场景
假设你是一家电商公司的技术负责人，有一个老掉牙的订单管理系统（OMS），每天手动处理大量退货申请。
传统做法需要把数据导出到 AI 平台，再导回 OMS，过程复杂且有数据泄露风险。
而使用 Tinyflow，只需在 OMS 中集成它，定义一个工作流：当用户提交退货申请时，AI 自动分析原因并判断是否批准，若需人工介入，还可自动生成工单通知相关人员， 一切都在 OMS 内部完成，不存在数据泄露风险。
五、未来规划
目前 Tinyflow 已发布多个版本，未来计划：
- 增加更多内置组件，支持更多 AI 模型和企业服务节点。
- 提升后端执行感知能力，包括实时监控、性能统计、异常检测等。
- 推出国际化支持，筹备英文版文档和社区。
- 鼓励开发者贡献插件，共同打造繁荣生态。
六、Git 仓库
Tinyflow 是一个“小而美”的项目，它承载了对 AI 技术未来的思考。如果你对 Tinyflow 感兴趣，可以访问 Gitee 或 GitHub 仓库，或加入社区讨论。