如果你正在找一款可本地部署、数据不出本机、同时覆盖AI 对话 工作流编排 数据库连接的开源工具DataWise Platform 值得一试。一、为什么做这个项目做数据分析、报表自动化、内部工具集成时我们往往要同时用到好几类工具和大模型对话做 SQL 生成、数据解读、报告撰写用 n8n / Zapier 一类工具做 HTTP 调用、定时任务、通知推送连接 MySQL、PostgreSQL、ClickHouse 等数据库跑查询偶尔还要写一点 Python 脚本做清洗和转换这些能力分散在不同产品里配置重复、数据链路割裂本地调试也不方便。DataWise Platform的目标是把上述场景收拢到一个本地一体化平台里AI 对话多智能体、多会话流式回复支持工具调用与图表/Mermaid 可视化可视化工作流拖拽编排覆盖触发器、HTTP、LLM、代码、条件分支、数据源等节点工作流 Copilot在编辑器里用自然语言改图、移动节点、单节点测试自定义 Python 节点沙箱执行支持导入白名单与工作室管理多类型数据源连接多种数据库SQL 工作台工作流内查询/落表系统设置统一配置大模型 Base URL、API Key、模型参数与智能体提示词一句话概括ChatGPT 工作流引擎 数据库客户端打包成一个可本地运行的 Web 应用。二、核心功能一览模块能力说明AI 对话多智能体、多会话流式输出工具调用ECharts 图表与 Mermaid 流程图渲染工作流Vue Flow 画布编排手动/Webhook/定时/表单/子工作流等多种触发方式工作流 Copilot自然语言修改工作流、调整节点位置、辅助单节点测试运行与调试整图运行、单节点测试可注入vars/last/ 分支结果、运行历史回收站工作流软删除、恢复、永久删除自定义节点Python 沙箱执行导入白名单引用检查数据源多数据库连接SQL 工作台工作流内查询/落表/SQL 执行节点系统设置模型配置、智能体与系统提示词统一管理三、技术栈前后端分离但部署极简后端Python 3.10推荐 3.11/3.12FastAPI UvicornREST API 与静态资源托管LangGraph LangChain OpenAI多轮对话与工具调用SQLAlchemy多数据库驱动与数据源管理前端Vue 3 ViteElement PlusUI 组件Vue Flow工作流画布ECharts Mermaid数据可视化与流程图本地数据所有运行时数据存放在.data/目录已加入.gitignore不会进 Git.data/ ├── config/settings.json # AI 与智能体配置含 API Key ├── chats/ # 对话与索引 ├── checkpoints.sqlite # LangGraph 检查点 ├── workflows/ # 工作流定义、节点脚本、运行历史 ├── workflows_trash/ # 回收站 ├── custom_nodes/ # 自定义节点包 └── data_sources/ # 数据源连接与元数据数据留在本机适合内网部署、个人开发机、以及对数据隐私有要求的场景。四、工作流能做什么DataWise 的工作流不是简单的「连几个 API」而是面向数据分析与自动化设计的节点体系。触发类节点manual_trigger手动触发webhookHTTP Webhook 触发scheduleCron 定时触发form_submit表单提交触发workflow_invoke被其他工作流调用动作类节点http_requestHTTP 请求含 SSRF 防护llm调用大模型code画布内嵌逻辑说明与试跑datasource_query_table/datasource_output_table/datasource_run_sql数据源读写notify/feishu_notify/dingtalk_notify/wecom_notify/qq_notify多渠道通知delay、retry、read_file、export_csv、transform_rows等逻辑类节点condition/switch条件分支merge/filter数据合并与过滤parse_jsonJSON 解析invoke_workflow调用子工作流foreach循环处理工作流 Copilot在编辑器侧边栏直接对话例如「帮我在 HTTP 节点后面加一个 LLM 节点用来解析 JSON」「把条件分支的 true 分支连到通知节点」「测试一下当前选中的数据源查询节点」用自然语言改图降低工作流上手门槛。五、三分钟快速上手环境要求Python3.10Node.js18仅构建前端时需要1. 克隆项目并安装 Python 依赖gitclone https://gitcode.com/socialman/DataWisePlatform.gitcdDataWisePlatform python-mvenv venv# Windowsvenv\Scripts\activate# Linux / macOSsourcevenv/bin/activate pipinstall-rrequirements.txtWindows 用户若完整安装requirements.txt时部分包构建失败可先安装核心依赖pipinstallfastapi uvicorn[standard]httpx langgraph langgraph-checkpoint-sqlite aiosqlite langchain-openai langchain-core再按需补装数据库驱动。2. 构建前端cdwebnpminstallnpmrun buildcd..构建产物输出到项目根目录dist/由 FastAPI 静态托管无需单独部署 Nginx。3. 启动服务python main.py浏览器访问http://127.0.0.1:8000首次使用请进入系统设置配置大模型的base_url、api_key、model兼容 OpenAI 接口规范的模型均可。Linux / macOS 也可使用./start.sh可选环境变量变量说明HOST监听地址默认0.0.0.0PORT监听端口默认8000UVICORN_RELOAD1开启热重载开发调试用六、典型使用场景场景 1AI 辅助写 SQL、看结果在AI 对话中配置数据分析智能体连接已配置的数据源让模型生成 SQL、解释查询结果并用图表展示趋势。场景 2定时拉取 API 数据并落库工作流schedule→http_request→parse_json→datasource_output_table→notify每天定时从外部 API 拉数据解析 JSON写入数据库失败时推送通知。场景 3Webhook 触发 LLM 解析工作流webhook→llm→condition→ 分支处理外部系统 POST 数据到 Webhook由 LLM 做结构化解析再按条件走不同分支。场景 4自定义 Python 节点将常用清洗逻辑封装为自定义 Python 节点在工作流中复用并在沙箱中安全执行。七、开发模式前后端分离调试时开两个终端# 终端 1APIpython main.py# 终端 2前端 dev server代理 /api → 8000cdwebnpmrun dev访问 Vite 地址默认http://127.0.0.1:5173。修改前端无需每次npm run build修改后端 Python 需重启main.py或设置UVICORN_RELOAD1。服务启动后可访问 API 文档Swagger UIhttp://127.0.0.1:8000/docsReDochttp://127.0.0.1:8000/redoc八、项目结构DataWisePlatform/ ├── main.py # 应用入口 ├── requirements.txt ├── start.sh # 快速启动脚本 ├── src/ │ ├── app.py # FastAPI 应用工厂 │ ├── api/ # REST API对话、工作流、数据源等 │ ├── services/ # 工作流引擎、聊天运行时、存储等 │ ├── graph/ # LangGraph 对话图 │ └── workflow/ # 节点目录与规范 ├── web/ # Vue 前端源码 ├── dist/ # 前端构建产物 └── tests/ # pytest 用例九、与其他方案的对比维度DataWise Platform纯 Chat 客户端纯工作流工具AI 对话✅ 多智能体 工具调用✅❌ 或很弱工作流编排✅ 可视化 Copilot❌✅数据源连接✅ 多库 SQL 工作台❌ 或需插件部分支持本地部署✅ 单进程启动部分支持部分支持自定义代码✅ Python 沙箱节点❌部分支持开源协议MIT视产品而定视产品而定DataWise 的定位不是替代所有专业工具而是在本地把 AI、自动化、数据连接三条线打通适合个人开发者、小团队和内网场景。十、常见问题Q页面空白或样式丢失A确认已执行cd web npm run build且根目录存在dist/index.html。Q端口 8000 被占用A使用PORT8001 python main.py换端口。Q工作流 HTTP 节点请求失败A检查 URL 是否为公网http(s)内网地址受 SSRF 防护限制。Q对话没有回复A在系统设置中检查 API Key、Base URL 与模型名是否正确。QAPI Key 会泄露吗A配置保存在本地.data/config/settings.json请勿将该目录提交到 Git。十一、参与与反馈仓库地址https://gitcode.com/socialman/DataWisePlatform开源协议MIT License欢迎Star、Issue、PR、使用反馈与场景分享如果你用 DataWise 搭出了有趣的工作流定时报表、Webhook 自动化、AI 数据库联动等欢迎在评论区或 Issue 里分享一起完善这个本地数据智能平台。附录运行测试pipinstallpytest pytest-asyncio python-mpytest tests-v--tbshort-mnot integration需要真实大模型 API 的集成测试# Linux / macOSRUN_LIVE_API1python-mpytest tests-v--tbshort-mintegration# Windows PowerShell$env:RUN_LIVE_API1python-mpytest tests-v--tbshort-mintegration如果这篇文章对你有帮助欢迎点赞、收藏、关注也欢迎 Star 支持项目持续迭代。