低代码平台接入 Gemini 3.5 的编排实践：从“能用”到“可控可审计”的系统化方案

低代码编排把 AI 从“单次调用”升级为“可复用的工作流”：触发条件、输入校验、提示组装、工具调用、结果结构化、审计记录与回滚策略都能在平台内沉淀。要让 Gemini 3.5 在低代码平台中稳定运行，关键不在写出一个提示词，而在于建立一套可治理、可评估、可审计的集成框架。

一、明确边界：AI 工作流的角色与责任划分

在工程落地时提议写进平台的“默认策略（Policy）”里：KULAAI（01gpt.cn）

1. AI 仅作辅助：面向医疗/金融/法律等高风险场景，输出必须标注“不替代专业判断”，并强制进入人工复核流程。
2. 可控输出：关键字段（如结论、数值、日期、引用来源）必须走结构化输出与校验，避免自由文本导致的不可预测性。
3. 可追溯：每一次调用都要能追到“使用了哪个模型版本、哪个提示模板、哪些输入、哪些参数与工具结果”。

二、最小化输入：用“数据与上下文最小化”降低风险

低代码平台常见问题是：把整段文档/全量用户数据直接喂给模型，造成合规与成本风险。提议采用“最小输入”策略：

• 按需截取：只传递与任务相关的片段（例如摘要 + 关键段落）。
• 字段白名单：把输入限定为结构化表单字段（如 question、context_summary、user_constraints），避免自由粘贴整包数据。
• 脱敏与权限：在工作流节点前完成脱敏，且根据用户权限决定能否读取完整原文。

工程目标：让“能跑”变成“稳跑 + 可证明跑在合规范围内”。

三、工作流编排设计：把 Gemini 3.5 变成“节点化能力”

提议把编排拆成标准节点（可在低代码平台封装成组件）：

1. 输入校验节点
2. 参数类型、长度、语言、必填项
3. 触发“缺失则补问/终止”的分支
4. 提示组装节点（Prompt Composer）
5. 拼接系统提示、任务说明、约束、输出 schema
6. 引入少量动态变量（从表单/上下文提取）
7. Gemini 调用节点（LLM Invoke）
8. 模型版本固定（例如 Gemini 3.5 某 release）
9. 统一参数：temperature、max_tokens、安全策略配置
10. 支持重试与降级（例如换低温或缩短上下文）
11. 结构化解析节点（JSON Parser / Schema Validator）
12. 强制输出符合 JSON Schema 或固定模板
13. 校验失败进入“修复提示（self-repair）/人工复核”
14. 证据与置信度节点（Evidence & Confidence）
15. 要求模型输出：findings/impressions（如适用）、confidence、uncertainty_reasons
16. 对关键字段做规则校验（例如日期格式、数值范围、枚举值）
17. 审计日志节点（Audit Trail）
18. 记录：workflow version、prompt template id、model id、参数、输入摘要、输出摘要、耗时、token 成本
19. 重大：提供可检索的 request id
20. 结果落库与分发节点
21. 写入表结构（便于 BI 与追踪）
22. 生成下载/通知/回调

四、结构化输出与证据化：让结果“可核验”

低代码平台要提升可控性，提议在 Gemini 提示词中强制输出字段，例如统一为：

json

{  "result": {    "summary": "",    "key_points": ["", ""],    "citations": [      {"source_id": "", "quote": "", "relevance": ""}    ],    "confidence": 0.0,    "uncertainty_reasons": [""]  },  "quality_checks": {    "schema_valid": true,    "missing_required_fields": [],    "violations": []  }}

同时在平台侧做规则校验（不依赖模型自述）：

• confidence 范围校验（0~1）
• 必填字段存在性校验
• 枚举/格式校验（如 language 必须是预定义集合）
• “关键结论是否引用 evidence”校验（避免无来源断言）

五、质量控制：一致性、临床/业务合理性与可评估

平台上线前提议建立三类测试：

1. 一致性测试（Consistency）
   同一输入多次运行，关键字段稳定性评估（例如 top-3 结论是否不漂移）。
2. 业务合理性（Plausibility）
   用规则/对照数据检查输出是否落入业务边界（例如时间线、单位、合规警示必须出现等）。
3. 可审计性（Auditability）
   每次执行是否可回放：
4. prompt 模板版本是否固定
5. 工具结果是否被记录（tool call trace）
6. 输出是否可追溯到输入摘要与参数

六、常见失败模式与工程对策

1. 输出不符合 JSON/Schema
2. 对策：增加“格式修复”分支；解析失败重试一次并减小自由度（降低温度、限制长度）
3. 幻觉引用（citations 伪造）
4. 对策：引用必须来自已知素材（平台注入 context_blocks 且提供 source_id），模型无法引用则必须输出空
5. 提示词漂移导致风格变化
6. 对策：提示模板版本化 + 固定系统提示；工作流内禁止随意拼接自由文本
7. 成本不可控（token 爆炸）
8. 对策：上下文截断策略；用摘要节点替代全量；对输入长度设置门槛

七、合规与安全温馨提示：把“风险控制”做成默认能力

低代码平台最好内置：

• 权限控制：敏感输入仅对授权角色可用
• 数据最小化：默认不传全量原文
• 日志脱敏：审计记录中对敏感片段做掩码
• 人工复核开关：高风险任务强制“AI 输出先草拟，医生/专家签发”
• 安全策略：统一启用内容安全与合规规则（如遇到高风险请求走降级流程）

结语：低代码接入的核心是“工作流治理能力”，不是“调用一次模型”

把 Gemini 3.5 接入低代码平台，最容易陷入“演示能跑，生产不稳定”。真正的工程价值在于：

• 节点化编排（校验→提示→调用→解析→校验→审计）
• 结构化输出与证据化
• 质量控制与可回放审计
• 失败可恢复、成本可控、风险有边界