ReusStdFlow：面向Agentic AI动态工作流构建的标准化可重用性框架

为了解决企业级Agentic AI中的“可重用性困境”和结构幻觉问题，本文提出ReusStdFlow框架，该框架基于新颖的“提取-存储-构建”范式。该框架将异构、平台特定的领域专用语言（DSL）解构为标准化、模块化的工作流片段，并采用集成图数据库和向量数据库的双知识架构，实现拓扑结构与功能语义的协同检索。最后，通过检索增强生成（RAG）策略智能组装工作流。在200个真实世界的n8n工作流上测试，系统在提取和构建任务中均达到超过90%的准确率。该框架为企业数字资产的自动化重组和高效重用提供了标准化解决方案。