版本：V1.0

作者：架构组

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1. 技术选型原则

目标

支持：

• Web端
• 桌面端
• 移动端

统一开发。

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支持：

• AI Agent
• Workflow
• Provider插件
• 视频任务编排
• 企业级扩展

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原则：

原则1

跨平台优先

避免多套代码。

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原则2

Agent优先

天然支持LLM。

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原则3

插件化优先

支持第三方扩展。

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原则4

云原生优先

方便私有化部署。

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2. 总体技术架构

Client Layer

↓

API Layer

↓

Application Layer

↓

Workflow Layer

↓

Agent Layer

↓

Provider Layer

↓

Infrastructure Layer

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3. 客户端技术选型

方案比较

React Native

优点：

移动端成熟

缺点：

桌面端支持较弱

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Flutter

优点：

移动端体验最好

缺点：

桌面生态一般

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Tauri + React

优点：

桌面端优秀

缺点：

移动端支持较弱

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React + Tauri + React Native

优点：

生态成熟

缺点：

维护两套UI

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Flutter + Flutter Desktop + Flutter Web

优点：

真正一套代码

支持：

Windows

Mac

Linux

Android

iOS

Web

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推荐：

Flutter

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4. 前端技术栈

Framework

Flutter 3.x

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状态管理

Riverpod

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路由

GoRouter

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本地存储

Hive

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网络

Dio

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国际化

easy_localization

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图表

fl_chart

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工作流编辑器

自研节点编辑器

类似：

ComfyUI

LangFlow

Dify Workflow

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5. 桌面端技术选型

采用：

Flutter Desktop

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支持：

Windows

MacOS

Linux

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优势：

统一UI

统一代码

统一维护

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未来支持：

本地模型部署

本地渲染

GPU调用

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6. Web端技术选型

Flutter Web

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优点：

与桌面共用代码。

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企业版管理后台

采用：

React

Ant Design

单独开发。

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原因：

管理后台开发效率更高。

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7. 后端技术选型

方案比较

Java

优点：

企业级成熟

缺点：

Agent生态差

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Python

优点：

AI生态最好

缺点：

高并发一般

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Go

优点：

高性能

缺点：

Agent生态较弱

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推荐：

Go + Python

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职责划分：

Go：

业务系统

API

任务调度

Workflow

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Python：

Agent

LLM

Prompt

AI推理

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8. API层

框架：

Go

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推荐：

Gin

或者

Fiber

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统一：

REST

WebSocket

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9. Workflow引擎

候选

LangGraph

Temporal

Airflow

Camunda

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推荐：

Temporal

LangGraph

组合

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Temporal负责：

任务编排

重试

恢复

状态管理

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LangGraph负责：

Agent流程

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10. Agent框架

推荐：

LangGraph

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原因：

天然支持：

• 多Agent
• 状态机
• Memory
• Tool Calling

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11. 数据库选型

主数据库：

PostgreSQL

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原因：

JSON

向量

全文检索

事务

统一支持

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12. 向量数据库

推荐：

Qdrant

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存储：

角色Embedding

导演知识库

Prompt知识库

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13. 缓存

Redis

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用途：

Session

Workflow状态

任务缓存

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14. 消息队列

推荐：

Apache Kafka

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用途：

视频任务

Agent任务

Provider回调

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15. 文件存储

开发阶段：

MinIO

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生产阶段：

S3兼容存储

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保存：

视频

图片

音频

项目文件

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16. Provider架构

统一接口：

Provider SDK

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支持：

Kling

Veo

Runway

PixVerse

Hailuo

Vidu

Luma

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配置中心：

Provider Center

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用户可配置：

API Key

Endpoint

Region

Model

Quota

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17. 视频处理

推荐：

FFmpeg

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用途：

拼接

转码

字幕

音频混合

封面生成

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18. 实时通信

WebSocket

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支持：

任务状态

Agent日志

视频生成进度

Workflow执行过程

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19. 部署架构

容器化：

Docker

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编排：

Kubernetes

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GPU管理：

NVIDIA GPU Operator

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任务调度：

Volcano

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20. 可观测性

日志：

Loki

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监控：

Prometheus

Grafana

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链路追踪：

OpenTelemetry

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21. 开发团队配置

前端

2人

Flutter

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后端

3人

Go

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AI工程师

2人

LangGraph

Prompt

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DevOps

1人

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产品

1人

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总计：

9人

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22. 最终技术栈

客户端：

Flutter

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管理后台：

React

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后端：

Go

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Agent：

Python

LangGraph

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数据库：

PostgreSQL

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向量库：

Qdrant

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缓存：

Redis

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消息队列：

Kafka

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存储：

MinIO

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编排：

Temporal

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部署：

Kubernetes

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视频处理：

FFmpeg

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这是当前阶段最适合 AI Video Orchestrator 的技术方案。