人工智能已成为众多团队日常运营中的关键组成部分。其典型应用涵盖内容生成、数据分析、客户支持请求响应及业务决策辅助等多个场景。随着AI技术的普及，组织对智能化自动化流程的需求日益增长。
然而，对于大多数非技术背景用户而言，构建和部署AI驱动的工作流仍面临较高门槛。现有工具通常要求使用者具备编程能力、系统集成经验或接受长期培训，限制了其在广泛团队中的实际应用。
为降低此类技术门槛，Activepieces（一款开源自动化平台）提供了一种简化的解决方案，通过简洁的可视化构建器，使用户无需编写代码即可设计、配置和运行复杂的自动化任务就能创建智能工作流。
用户无需编写代码，便可整合AI模型、数据源与系统，从而为追求高效工作、减少手动操作的团队提供自动化能力。
本指南将介绍Activepieces的基本概念、使用方法，以及如何通过Sevalla将其部署至云端。
目录
- Activepieces简介
- Activepieces生态系统解析
- Activepieces工作流构建流程
- 使用Sevalla在云端部署Activepieces
- 实际应用案例
- 总结
Activepieces简介
Activepieces 是一款开源自动化平台，专注于提升用户在工作流管理中的易用性与部署灵活性。
该平台支持本地服务器部署与云端使用两种模式，以满足不同用户对数据控制、安全性及可访问性的需求。其核心功能为流程构建器，其中每个功能模块代表一个操作步骤，称为"pieces"（组件）。
组件可执行API调用、连接Google Sheets等工具、运行AI模型或等待人工输入等操作。通过合理配置组件间的逻辑关联，可构建具备自动化代理功能的工作流，实现对事件的持续监听、数据分析与处理、内容生成、结果评估以及信息推送等功能。
此类工作流支持多系统协同，能够在预设条件触发时自动执行相应任务，提升业务流程的响应效率与执行一致性。
Activepieces生态系统解析
Activepieces的核心目标是使技术与非技术用户均能高效构建融合AI能力的自动化工作流。平台在提供简洁直观的可视化操作界面的同时，具备坚实的底层开发支持能力，兼顾易用性与扩展性。
开发者可通过TypeScript编写自定义组件，所创建的组件将自动集成至平台的可视化流程构建器中，供所有用户调用。该机制实现了高级逻辑封装与低代码交互的有机结合，使复杂功能得以在无需暴露实现细节的前提下被广泛复用。
截至目前，平台已构建包含200余个组件的扩展库，涵盖数据集成、通信、存储、AI服务等多个领域，其中大部分组件由活跃的开发者社区贡献，体现了平台开放协作的生态特性。
Activepieces平台的组件体系丰富多元，广泛涵盖了电子邮件、Slack、Google Workspace、OpenAI、Notion等各类常用工具，同时具备链接读取、文本解析、Webhook调用以及定时任务等实用功能。
凭借开放的社区贡献机制，组件库实现了快速增长。每个组件均以npm包的形式存在，能够无缝融入JavaScript生态系统，确保与现有技术栈的兼容性和互操作性。
在流程控制方面，Activepieces支持人工介入机制。例如，工作流可以在特定节点暂停，等待人工审核消息后再继续执行发送操作，或者通过表单收集用户反馈。
这种设计巧妙地将自动化流程与人工判断相结合，尤其适用于合规检查、审批流程等对风险控制或准确性要求较高的场景。
平台的另一核心特性是AI优先设计理念，原生支持主流AI服务提供商。用户可轻松构建文本分析、消息改写、内容分类、字段提取及决策生成等AI代理功能。
甚至在流程中，无需编写代码即可直接使用AI进行数据清洗。这一特性显著降低了AI技术的应用门槛，有助于提升工作效率并减少重复性劳动。
Activepieces工作流构建流程
在Activepieces平台中，所有工作流均以触发器（trigger）为起点。触发器本质上是能够启动工作流程的特定事件，其类型丰富多样，可设置为新消息接收、文件创建、Web请求响应或定时任务触发等。当触发器被激活后，工作流程将按照预先设定的步骤依次执行，每个步骤的功能通过从组件库中选择合适的组件来实现。
平台的构建器采用垂直布局展示工作流，这种布局清晰直观，便于用户查看和管理整个流程。同时，构建器具备强大的流程控制功能，支持分支、循环、重试以及数据映射等操作，能够满足复杂业务场景下的多样化需求。
数据映射功能用于定义步骤间的信息传递规则，用户可通过简洁的可视化界面，选择前置步骤输出的字段，并将其直接关联至后续步骤所需的输入参数。该机制支持字段转换、表达式计算和嵌套数据结构处理，确保在不同组件间实现精准、高效的数据流转。
集成AI组件后，工作流功能显著增强。平台支持将结构化或非结构化数据无缝接入AI模型，实现智能化处理。例如，可将表单提交的文本内容自动传入AI模型生成摘要，解析文档链接中的关键内容以提取要点，或利用AI执行问题应答、情感判断与内容分类等任务。处理结果可被结构化输出，并直接传递至后续环节，用于数据存储、系统更新或分发至协作工具（如邮件、Slack 或 Notion），从而实现端到端的智能自动化流程。该能力有效提升了复杂业务场景下的决策效率与响应准确性。
使用Sevalla在云端部署Activepieces
Activepieces提供三种部署与使用方式：本地安装（因配置复杂不推荐）、 云订阅服务及自托管部署，以满足不同用户在可用性、安全性与运维能力方面的多样化需求。
本地安装可参考官方文档。
自托管模式赋予用户对运行环境的完全控制权，便于实现网络安全策略、合规性要求及与内部系统的深度集成，尤其适用于需在受控环境中处理敏感数据的企业或组织。
云订阅服务中，用户可选择AWS、DigitalOcean等任意云服务提供商部署Activepieces，本文以Sevalla为例进行说明。
Sevalla是面向开发者与开发团队的PaaS平台，专注于高效功能交付，提供一体化的应用托管、数据库、对象存储及静态网站托管等服务，具备简洁的管理界面与自动化部署能力，能够有效降低运维复杂度。
选择Sevalla基于以下两点优势：
- 新用户可获得50美元信用额度，适合示例部署
- 提供 Activepieces模板，简化资源配置流程
登录 Sevalla平台后，点击"Templates"（模板），选择Activepieces模板。
点击"Activepieces"模板，查看所需资源配置，点击"Deploy Template"（部署模板）。
等待资源配置完成后，进入Activepieces应用界面，点击"Visit app"（访问应用），输入姓名、邮箱和密码完成注册，即可进入控制台。
等待资源配置完成后，进入Activepieces应用界面，点击"Visit app"（访问应用），输入姓名、邮箱和密码完成注册，即可进入控制台。
点击"Use template"（使用模板），系统自动生成工作流，用户可根据需求增删组件。
每个工作流模块均可独立配置，支持灵活接入电子邮件、Google Sheets 等外部系统与服务，实现数据的跨平台流转与操作。用户可根据业务需求，在特定模块中集成相应的工具连接器，并设定触发条件、执行逻辑及输出目标。
以"rank news"模块为例，该模块通常用于对新闻内容进行智能排序或分类处理，在此场景下，需选择AI模型并输入API密钥。例如，可从 OpenAI平台获取API密钥，系统已预配置提示词模板供直接使用。
至此，运行于云端的生产级Activepieces服务已部署完成，可创建各类自动化工作流程。该平台不仅具备企业级稳定性与可扩展性，还为构建智能化、高协同的工作流程提供了坚实基础。
实际应用案例
销售团队能够借助AI模型实现潜客信息的自动丰富。该模型可精准提取潜客公司的规模、所属行业类型以及意向程度等关键数据，并将这些数据同步至客户关系管理（CRM）系统。这一过程有效节省了大量原本用于手动调研的时间，使销售团队能够将更多精力投入到与潜客的沟通和业务拓展上。
内容团队可构建写作辅助系统，通过表单收集创意，利用AI模型生成大纲并存储至Google Docs，编辑团队可以在此基础上进一步对内容进行优化，提高内容创作的效率和质量。
合规团队可处理长篇文档，通过AI模型提取关键规则后自动生成摘要并发送给审核人员，这一操作显著提升了法规变更追踪的效率，确保团队能够及时响应法规变化，降低合规风险。
运营团队可对帮助台系统的新工单进行实时监控。借助AI技术生成工单摘要后，系统会根据工单的严重程度自动将其分派至对应的处理团队。这种自动化的工单分派机制有效缩短了问题响应时间，提升了客户服务的质量和效率。
总结
Activepieces的设计理念简洁明确：通过自动化手段消除低效、重复性工作，深度整合 AI 能力与现有业务工具，借助可视化流程构建方式，降低技术门槛，使技术与非技术用户均能平等参与自动化系统的建设与优化。该模式不仅提升了团队整体运作效率，还显著减少了人为操作带来的错误风险，使组织成员能够将精力集中于更具战略性与高价值的任务上。
随着AI技术的持续演进，企业对专业 AI 模型的应用需求日益增长。未来，团队将更广泛地采用针对特定场景优化的模型，如用于语义理解、情感分析、文档分类和智能决策的专用模型。与此同时，确保这些模型能够与日常使用的办公系统、通信平台及数据工具实现无缝集成，成为提升自动化效能的关键环节。
以Activepieces为代表的无代码自动化平台，在无需编程背景的前提下，为各职能团队提供了自主构建、部署和管理工作流的能力，实现了自动化控制权的下放与实施效率的大幅提升。随着平台持续更新组件库、增强原生 AI 功能，并依托活跃社区不断扩展集成生态，其在跨系统协同、智能化处理与可扩展性方面的综合能力将进一步增强，有望成为企业数字化转型中不可或缺的核心基础设施。
介绍
原文标题：How to Build No-Code AI Workflows Using Activepieces，作者：作者：Manish Shivanandhan
