几年前猛的研究过一阵子Data、AI和应用的关系，试图探索出AI落地企业应用的一条路径或产品设计范式，并最终将体会总结成了三个Flow：Dataflow、AI flow、Workflow。当时还高兴了好一阵子，如获至宝，以为独创了一个什么新鲜玩意，各种画PPT。
如今在研发Palantir竞品过程中，对照AIP再反思这三个Flow，发现AIP才是真正完美将这三个Flow落实到了产品，每个Flow都有对应的模块和功能，而且都是核心一级模块，有形、有神、形神兼备。
整个Palantir AIP产品就是围绕这三个Flow来架构和设计的。
Palantir AIP = Dataflow x AI flow x Workflow
总结成一张图如下：
三个Flow绕着业务数字孪生沙盘Ontology转。
Dataflow对应的是Palantir的Pipeline Builder一级大模块。
AIflow对应的是Palantir的AIP Logic一级大模块。
Worflow对应的是Palantir的Workshop/workflow一级大模块。
Dataflow负责把散落的数据打通，经过变换，映射，灌到本体中去。
AIflow负责把AI大模型嵌入到整个业务流程、业务逻辑的编排中去，以逻辑函数的形态，基于本体这个上下文，实现大模型落地企业应用。
Worflow从应用的层面，支撑workshop的整体编排，打造Human+AI的决策交互界面。如果把应用比作一枚硬币，workflow和workshop就是这枚硬币的两面，workshop是正面，编排人机交互的所有UI和元素；workflow是背面，勾勒了dataset、ontology、transformer、variable、function、application等是如何串联成一条线的。
我们详细分析一下。
一、Dataflow的目标：从杂乱数据到语义化本体
Palantir传统优势在于 Foundry / Gotham 上的数据集成和本体建模。到了 AIP 时代，Dataflow 的核心仍然是
汇聚复杂、动态、海量、多模态数据：ERP、MES、CRM、PLM、IoT、日志、文档、邮件……
统一建模：在本体（Ontology）中变成“实体 + 关系 + 属性 + 时序/向量/地理/文档”等。
最终形成可被 AI 和应用直接消费的语义层。
所以，Dataflow = 把底层数据工程和本体工程流水化、可视化、可复用。
AIP在Dataflow的关键产品组件包括
Pipeline Builder / Code Workbook：ETL + Transform。一个是可视化的，一个编码级别的。
Ontology（本体）：实体类型、属性、关系设计及
对象探索 / 报表 / 图分析组件：数据验证与可视化。
在 AIP 的实际使用中，Dataflow就是一个可视化的数据加工产线，主要使用Pipeline builder进行编排
（1）数据接入
通过各种连接器接入千奇百怪的数据源，包含连接数据库、数据湖、文件存储、API等。做基础 Schema 映射、字段类型转换。
（2）数据编排
Pipeline builder提供了很多种算子进行数据变换。去重、填补缺失值、数据标准化（如统一币种、单位）。业务规则校验（如负库存、异常温度）等等，上百种，也包含LLM等AI算子。
（3）特征与属性构造
计算派生字段（如滚动 30 天平均库存、设备过去 1 个月最高温度）。聚合、窗口函数、时序指标。都有对应的算子来完成。
（4）本体写入
把数据写入具体本体对象，如：Machine、Material、Order、Customer、Transaction……建立关系边：供应链上下游、设备与工单、客户与订单等。
（5）向量 / 地理 / 文档等高级数据类型构建
向量：对文本、图像、结构化记录做 embedding。
地理：GeoPoint / Geometry 等。
文档：PDF、合同、报告，建立索引与元数据。
Dataflow 结束时，企业就获得了一套结构化的“真实业务的数字孪生”，可以被后续 AIflow 与 Workflow 直接消费。当 Dataflow 构建完成后，一切AI 分析/决策都不再直接面对数据库表，而是面对语义更加清晰的本体世界。这一点十分重要。
二、AIflow：让 AI 变成可编排、可监管的决策引擎
根本就不是一个聊天机器人那么Low的事情。
AIflow 的目标是从一个大模型到一个可控的智能AI Logic流水线。有了 Dataflow 之后，企业进入下一个问题：
我如何在这些数据之上，用 LLM 和其它模型做判断和生成方案？而且是可控的、可审计的，而不是一个黑箱对话？
AIflow把使用AI拆成一系列可视化 Block / Node，主要是使用AIP Logic的系列逻辑块来实现的。
检索（Semantic Search / RAG）：用向量 + 结构化过滤从本体中找相关对象。
推理（Use LLM / Use Model）：把上下文、数据和 Prompt 喂给 LLM / 传统模型。
工具调用（Tools / Functions / ObjectQuery）：在 AI 推理中调用算子、API、函数。
评分与对齐：对输出进行规则 / 模型校验与过滤。
一个典型的 AIflow 会包含以下几类逻辑块，这也是AIP Logic的逻辑块类型，一共是七大类
（1）输入逻辑块（Input）
来自 Workflow 的用户输入，例如 query、目标 KPI、设备 ID；来自系统上下文，例如当前用户角色、组织、权限。
（2）语义搜索逻辑块（Semantic Search / Rerank）
对于文本或半结构化需求，把 query embed 后在向量空间检索；支持结构化条件过滤（如只检索某组织、某时间窗口内的数据）；可叠加 rerank 模型，以提高召回质量。
（3）数据转换逻辑块（Transform / Enrich）
对检索结果做二次加工，例如：按时间排序、聚合；只保留关键字段；补充额外维度（如供应商评级、风险分）。
（4）LLM 调用逻辑块（Use LLM / Use Model）
设定 Task Prompt、System Prompt；引用多个对象的多个字段作为上下文（例如：多个物料、多个供应商的属性）；指定输出结构（JSON Schema），方便后续机器处理。
（5）评估与安全逻辑块（Guardrails / Validators）
对 LLM 输出做规则校验（字段是否完整、数值是否在合理范围）；触发“拒绝回答 / 要求澄清 / 请求人工复核”等分支。
（6）输出逻辑块（Output）
把 AIflow 的产出封装成结构化结果，返回给 Workflow 使用；可包含：文本说明（给人读）；结构化决策建议（给系统执行）；不同方案的对比列表（供审批人选择）。
（7）其他逻辑块
包括定义变量块等。
在这个 AIflow 中，LLM 不是一个瞎聊的机器人，而是一个在严格数据和规则约束（基于本体作为context来约束LLM的）下，利用自然语言推理和组合能力，为用户生成结构化决策方案的智能算子逻辑单元。
三、Workflow：让决策在一线用户界面中跑起来
Workflow 的目标是从AI 能力到业务操作。Dataflow + AIflow 搞定了数据和智能，但如果没有 Workflow，一线调度员、采购员、业务人员无法方便地使用这些能力；决策依然停留在分析报告层面，落不到操作动作。
Workflow 做的事情，就是把 AIflow 打包成一个可视化的业务流程，挂在应用界面上，让业务用户像操作普通系统一样调用 AI。这个是通过workshop来实现的。
在 Palantir 的产品体系里，具体对应到AIP 的 Action Flow / Workshop Application Builder / Scenario App 等；可以配置页面组件（表格、图表、地图、表单等很多组件）、用户交互（按钮、下拉框、输入框、审批流）、触发逻辑（当点击按钮 → 调用哪个 AIflow / Dataflow → 决策结果如何更新本体）。
一个典型的 Workflow 包含：
（1）触发入口（Trigger）
用户点击按钮：例如“生成缺料调整建议”“生成投资备忘录初稿”；系统自动触发：例如每天晚上批量跑一次“风险扫描”。
（2）参数收集（Form / Context）
从用户界面中收集必要参数，如时间窗口、业务单号、目标 KPI；结合用户身份、权限形成完整上下文（如管哪个工厂、哪个业务线）。
（3）调用 Dataflow / AIflow / 其它服务
Workflow 在后台调度一个或多个 Flow；先跑一个 Dataflow 更新最新指标；再调用一个 AIflow 生成方案；有时候还会调用外部 API（如报价系统、合同系统）。
（4）结果展示（UI Components）
把 AIflow 的输出映射到前端组件：表格展示物料清单与建议；图表展示风险随时间变化；地图展示受影响工厂 / 客户；说明文本（LLM 生成的自然语言解释）。
（5）人机协同与审批（Human-in-the-loop）
用户可以逐条接受 / 拒绝 / 修改建议；对于高敏感动作（停线、改配方、调价），必须走审批流程；每一次人工选择都会被记录，反过来可用作训练 / 评估数据。
（6）落地执行（Action / Write-back）
Workflow 的最终节点往往是更新本体中的状态（如订单状态、风险标记）；推送任务到其他系统（如 ERP、MES、CRM）；触发消息通知（邮件、IM、任务系统）。
通过Workflow 把 AI 能力嵌进了真实的业务操作闭环。
四、三个 Flow协同实现数据 → 智能 → 决策闭环
我们可以用一个公式来概括 Palantir AIP 的架构：
AIP = Dataflow × AI flow × Workflow
三者并不是平行的模块，而是层层相依：
（1）没有 Dataflow，AI flow 只是空谈
没有高质量、语义化的数据，LLM 就只能泛泛而谈；检索不到准确的上下文，就无法做严肃业务决策。
（2）没有 AIflow，Dataflow 很难释放潜力
单纯的数据汇总和可视化，难以应对复杂不确定场景；AIflow 把数据转化为可选的决策方案，极大提升数据价值。
（3）没有 Workflow，再好的 AIflow 也落不到地
一线用户不可能每天在 Notebook 里调模型；必须以应用和流程的形式呈现，才能产生真正的业务影响；Workflow 也是人机协同、合规审计的重要容器。
从实施路径上看，一个AIP 项目可以按以下顺序演进：
先建 Dataflow：把关键场景的数据跑通、建好本体；
再搭 AIflow：围绕1到2个具体 use case，设计 AI 决策流水线；
最后做 Workflow：做一两个精致的业务应用，把 AI 变成按钮、面板和审批流。
五、掌握三个 Flow，就是掌握了AIP 的全栈心法
从工程视角看
Dataflow：是数据工程 + 本体工程；
AIflow：是模型工程 + 领域工程 + RAG/ORG + 安全治理；
Workflow：是应用工程 + 业务流程再造 + 人机协同设计。
从业务视角看
Dataflow回答：“我到底有什么数据？能不能变成业务看得懂的世界模型？”
AIflow回答：“在这些数据之上，我能用 AI 做哪些判断和方案生成？”
Workflow回答：“一线业务如何使用这些能力，让决策闭环跑起来？”
在设计一个 AIP use case 时，可以用这三个问题审视方案：
（1）Dataflow 够不够？
有没有把关键实体、关系、指标建进本体？数据质量和新鲜度是否支撑 AI 决策？
（2）AIflow 清不清？
业务问题拆成了哪些步骤？什么时候检索？什么时候调用 LLM？什么时候用规则 / 传统模型？输出是否结构化、可评估、可审计？
（3）Workflow 顺不顺？
一线用户的操作路径是不是简单自然？哪些环节必须人拍板？结果如何写回系统，形成长期积累与优化？
真正掌握了这三条 Flow，就不是在配置一个聊天机器人，而是在设计一条条端到端的智能业务生产线，这也是 Palantir AIP 与传统企业信息化系统、单一LLM 工具的本质区别所在。
