ReusStdFlow：面向 Agentic AI 动态工作流构建的标准化复用框架

为解决企业 Agentic AI 中的“复用困境”与结构性幻觉，本文提出 ReusStdFlow，一个以新颖的“提取-存储-构建”范式为核心的框架。该框架把异构的、平台特定的领域特定语言（DSL）解构为标准化、模块化的工作流片段。它采用整合图数据库与向量数据库的双重知识架构，以协同检索拓扑结构与功能语义。最后，利用检索增强生成（RAG）策略智能组装工作流。在 200 个真实 n8n 工作流上测试，系统在提取与构建两个环节均达到 90% 以上准确率。该框架为企业数字资产的自动化重组与高效复用提供了标准化方案。