用 AI Agent 与知识库重塑遗留系统迁移范式
本议题将深入剖析一个极具代表性的企业难题：如何高效、高质量地将一个运营超过 20 年的 CMS 系统迁移至新平台。 当原始代码和数据库已成“黑盒”且无法读取时，传统的 ETL(抽取 - 转换 - 加载) 工具和人工平移方法将面临巨大挑战， 不仅效率低下，且难以实现内容的结构化与美化升级。
针对这一痛点，本演讲将提出一个基于前沿大语言模型 (LLM) 驱动的创新解决方案。 我们利用 Langflow 作为可视化的 AI 工作流编排中枢，串联起多个 Agent 与外部工具 MCP， 构建了一个端到端的内容迁移自动化流水线。
核心挑战：从“黑盒”到“智能迁移”
传统方法的困境： 传统迁移方法需要耗时耗力地进行逆向工程，破解老旧系统的“黑盒”，成本高昂且风险大。
AI 解决方案：不破解代码和数据库，而将重点转移到用户可见的页面内容，将“代码结构”问题转化为大语言模型擅长的“内容理解与重构”问题，从而解耦底层代码依赖。
第一幕：勘探”黑盒” —— AI驱动的自动化流水线
引子-挑战： 老旧CMS的传统迁移在成本、周期、质量上都陷入困境。AI方案能将迁移周期从一年缩短到四个月，程序转换时间从 40 周缩短到 10 周，测试时间缩短 85%。
第一式-AI当“侦探”： AI Agent 能像侦探一样自主推理，通过多 Agent 协同和MCP调用，自动生成高效的爬取策略，将复杂任务分解成可执行的子任务。
第二式-可视化编排： 利用 Langflow 的可视化界面，通过拖拽将 Agent 与内容下载工具连接，构建稳健、可维护、可扩展的自动化流水线。
第二幕：点石成金——让内容重获新生
第三式-智能“翻译官”： Gemini Agent 可理解 DOM 语义，而非简单替换标签，从而生成干净、结构化的 Markdown 内容，并重构关键信息。
第四式-经验即规则： 通过构建 Context 知识库，将人工美学和编辑经验（如标题格式、图片处理、关键词高亮）转化为 AI 可执行的语言指令。
第三幕：价值飞轮——从技术实践到商业启示
成果与价值-不止于迁移，更在于创造： 相比传统方法，AI 驱动的迁移项目效率提升 3 到 4 倍。70% 的迁移工作由 AI 自动化完成，20%由 AI 辅助，仅 10% 需人工手动修改。
“AI+人”协同的工程哲学：本案例构建了持续优化的价值飞轮：建立 “AI生成→人工审核→优化规则→知识库沉淀→AI增强”的持续闭环，让每次人工反馈都转化为知识库规则，推动系统智能不断升级。
核心启示： 这种模式将人类智慧转化为可无限复用、持续进化的知识资产，确保所有内容风格和质量保持一致，同时实现指数级的效率和质量增长。
活动实况
周末大家坐下来的讨论还是深入，直接跳过PPT，看实现细节。AI赋能软件研发，会像CICD一样，成为默认实践，门槛越来越低，但仍旧会有组织多年后还停留在较低的成熟度。