版本：V1.0
作者：架构组
1. 技术选型原则
目标
支持：
- Web端
- 桌面端
- 移动端
统一开发。
支持：
- AI Agent
- Workflow
- Provider插件
- 视频任务编排
- 企业级扩展
原则：
原则1
跨平台优先
避免多套代码。
原则2
Agent优先
天然支持LLM。
原则3
插件化优先
支持第三方扩展。
原则4
云原生优先
方便私有化部署。
2. 总体技术架构
Client Layer
↓
API Layer
↓
Application Layer
↓
Workflow Layer
↓
Agent Layer
↓
Provider Layer
↓
Infrastructure Layer
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
Flutter
优点：
移动端体验最好
缺点：
桌面生态一般
Tauri + React
优点：
桌面端优秀
缺点：
移动端支持较弱
React + Tauri + React Native
优点：
生态成熟
缺点：
维护两套UI
Flutter + Flutter Desktop + Flutter Web
优点：
真正一套代码
支持：
Windows
Mac
Linux
Android
iOS
Web
推荐：
Flutter
4. 前端技术栈
Framework
Flutter 3.x
状态管理
Riverpod
路由
GoRouter
本地存储
Hive
网络
Dio
国际化
easy_localization
图表
fl_chart
工作流编辑器
自研节点编辑器
类似：
ComfyUI
LangFlow
Dify Workflow
5. 桌面端技术选型
采用：
Flutter Desktop
支持：
Windows
MacOS
Linux
优势：
统一UI
统一代码
统一维护
未来支持：
本地模型部署
本地渲染
GPU调用
6. Web端技术选型
Flutter Web
优点：
与桌面共用代码。
企业版管理后台
采用：
React
Ant Design
单独开发。
原因：
管理后台开发效率更高。
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
Python
优点：
AI生态最好
缺点：
高并发一般
Go
优点：
高性能
缺点：
Agent生态较弱
推荐：
Go + Python
职责划分：
Go：
业务系统
API
任务调度
Workflow
Python：
Agent
LLM
Prompt
AI推理
8. API层
框架：
Go
推荐：
或者
统一：
REST
WebSocket
9. Workflow引擎
候选
LangGraph
Temporal
Airflow
Camunda
推荐：
Temporal
LangGraph
组合
Temporal负责：
任务编排
重试
恢复
状态管理
LangGraph负责：
Agent流程
10. Agent框架
推荐：
原因：
天然支持：
- 多Agent
- 状态机
- Memory
- Tool Calling
11. 数据库选型
主数据库：
PostgreSQL
原因：
JSON
向量
全文检索
事务
统一支持
12. 向量数据库
推荐：
存储：
角色Embedding
导演知识库
Prompt知识库
13. 缓存
Redis
用途：
Session
Workflow状态
任务缓存
14. 消息队列
推荐：
用途：
视频任务
Agent任务
Provider回调
15. 文件存储
开发阶段：
MinIO
生产阶段：
S3兼容存储
保存：
视频
图片
音频
项目文件
16. Provider架构
统一接口：
Provider SDK
支持：
Kling
Veo
Runway
PixVerse
Hailuo
Vidu
Luma
配置中心：
Provider Center
用户可配置：
API Key
Endpoint
Region
Model
Quota
17. 视频处理
推荐：
FFmpeg
用途：
拼接
转码
字幕
音频混合
封面生成
18. 实时通信
WebSocket
支持：
任务状态
Agent日志
视频生成进度
Workflow执行过程
19. 部署架构
容器化：
Docker
编排：
Kubernetes
GPU管理：
NVIDIA GPU Operator
任务调度：
Volcano
20. 可观测性
日志：
Loki
监控：
Prometheus
Grafana
链路追踪：
OpenTelemetry
21. 开发团队配置
前端
2人
Flutter
后端
3人
Go
AI工程师
2人
LangGraph
Prompt
DevOps
1人
产品
1人
总计：
9人
22. 最终技术栈
客户端：
Flutter
管理后台：
React
后端：
Go
Agent：
Python
LangGraph
数据库：
PostgreSQL
向量库：
Qdrant
缓存：
Redis
消息队列：
Kafka
存储：
MinIO
编排：
Temporal
部署：
Kubernetes
视频处理：
FFmpeg
这是当前阶段最适合 AI Video Orchestrator 的技术方案。
