用 Anakin.ai 搭建无代码 AI 应用与批处理工作流

Anakin.ai 是一个无代码的 AI 应用与自动化工作台。它把几件原本分散的事情放在一起：现成的 AI 应用库、可视化拖拽的工作流画布、以表格为数据源的批处理，以及自定义 AI App 与智能体的搭建能力。适合两类人：一类是不写代码、但需要把内容生成、问答、文档检索这类重复工作交给 AI 的个人；另一类是团队里负责把 AI 能力接进现有业务流程的人。如果你只是想先看看这类平台长什么样，可以从Anakin.ai 的工具页进入，再按下面的步骤动手。需要说明的是，平台的功能范围、套餐与配额会调整，涉及价格和额度的地方请以官网当前信息为准。

准备工作

开始之前，先把下面几件事确认清楚，能省掉后面反复试错的时间。

账号：在电脑端打开 Anakin.ai，完成注册或登录。平台的核心操作都在网页端完成，不需要本地安装客户端。
设备：页面明确提示移动端因屏幕限制不支持 AI 应用的使用，建议在电脑端访问与操作。工作流画布和表格批处理这类界面在手机上基本没法用，所以准备一台桌面浏览器是硬性前提。
数据源：如果打算做批处理，先准备好一份表格数据。批处理以表格作为输入，每一行是一条记录，列则是你要填充或处理的字段。把表头设计清楚，比事后改结构省事得多。
外部接口信息：如果计划对接外部 API 或把 AI 能力嵌进已有系统，提前准备好接口地址、鉴权方式等必要信息。这部分属于高级用法，可以先把应用和工作流跑通再处理。
明确目标：先想清楚要自动化的是哪一件重复劳动——是批量写邮件、批量给内容打标签、从文档里抽字段，还是生成一批报告。目标越具体，后面选应用和搭流程越顺。

另外要建立一个预期：这个平台主打「现成可用 + 可视化定制」，不需要学编程，也不需要写复杂提示词。但「不需要写代码」不等于「不需要想清楚逻辑」，工作流的节点顺序、每个节点的输入输出关系，仍然要你自己设计。

操作步骤

第一步：从应用库挑一个现成应用跑通

登录之后先不要急着搭东西。应用库里已经有一批现成的 AI 应用，覆盖内容生成（邮件、博客等）、问答、文档搜索、流程自动化等场景。挑一个和你目标最接近的，直接运行一次，观察它的输入字段、输出形式和整体交互。

这一步的价值在于建立基准：你会知道平台默认的输入输出长什么样，后面改造时就有了参照。直接运行不需要任何配置，也不需要写提示词。

第二步：把现成应用改造成自己的应用

找到接近目标的应用后，进入自定义或编辑界面，按需调整三样东西：

输入字段：决定用户或数据源要提供哪些信息。字段太多会拖慢填写，太少则生成质量不稳，按实际需要取舍。
提示词参数：调整生成规则。平台的设计是让你通过界面配置完成常见任务，而不是从零写一大段提示词。
输出格式：规定结果以什么形式呈现。如果后面要接批处理或外部系统，输出结构最好从一开始就定得规整。

必要时还可以修改应用的外观与交互，让它在发布后更像一个独立产品，而不是一个调试页面。自定义 AI App 的定位就是快速搭建独立的文本生成应用，几分钟内完成设计与发布。

第三步：在画布上搭建工作流

当单个应用不够用、需要多步处理时，进入 Workflows。工作流的核心操作是可视化拖拽：把节点拖到画布上，按执行顺序连接起来，形成一条「输入 → 处理 → 输出」的链路。

搭建时注意几点：

节点顺序即执行顺序，连线方向错了，结果就会错。先把主干串起来，再考虑分支。
每个节点都要能编辑提示词参数，把该节点要做的判断和格式要求写清楚，不要指望下游节点去补救上游的模糊输出。
支持创建 chains 与 agents，也就是把多个处理环节组织成链，或交给智能体处理更复杂的任务。复杂任务不要硬塞进一个节点。
边搭边测：每加一个节点就跑一次，确认输出符合预期再往下接。一次性搭完整条链路再调试，定位问题会非常困难。

工作流搭好后可以发布，发布之后它就是一个可复用的流程，不必每次重新配置。

第四步：用表格数据做批处理

这是把单次任务放大到成百上千条记录的关键一步。做法是：准备一份表格作为数据源，选择 Batch Processing，让应用在多条记录上批量运行。

批处理能承担的工作包括：

批量生成内容：每一行提供素材或要求，逐行产出结果。
批量分类与打标：对每条记录给出类别或标签。
批量信息抽取：从每行文本里抽出指定字段。
批量产出报告：把结构化结果汇总成报告形式。

实操建议先用小样本试跑。取表格的前几行跑一遍，检查输出列的位置、格式和内容是否符合预期，确认无误后再放开到全量。表格的列名要能清楚对应到应用的输入字段，否则批处理会把数据填错位置。

第五步：发布与集成

应用和工作流调试完成后，把它们发布为可复用的应用。之后按需做两件事：

对接外部 API：让外部系统能够调用你的应用或工作流。
嵌入已有工具与业务系统：把 AI 能力放进团队日常使用的平台里，而不是让人额外打开一个页面。

高级用户还可以调用多种 AI 模型、编写自定义代码，把平台能力扩展到更复杂的场景。这部分属于进阶内容，建议在基础流程稳定之后再动。

第六步（可选）：构建自定义智能体

如果任务需要 AI 自行判断下一步做什么，而不只是按固定链路执行，可以用 Auto Agent 构建自定义 AI 助手。它的配置相对轻量，适合处理比单步生成更复杂、但又不值得写死流程的任务。智能体同样可以放进工作流里，作为其中一个节点使用。

一个完整示例

下面用一个「批量生成产品介绍文案」的场景，把前面的步骤串起来。这个例子的目标是：给定一份产品清单表格，为每个产品生成一段介绍文案，并输出到结果表。

第 1 步：确定输入表结构。准备一份表格，至少包含两列：产品名称、核心卖点。每一行是一个产品。表头写清楚，不要用合并单元格。

产品名称 | 核心卖点
便携咖啡机 | 单手操作，30 秒出咖啡
折叠水壶 | 收纳后仅手掌大小

第 2 步：在应用库里找接近的应用。选一个内容生成类的现成应用，直接运行一次，观察它要求填哪些字段、输出是什么格式。这一步只为了看清基准，不需要改任何东西。

第 3 步：改造应用。进入编辑界面，把输入字段调整为「产品名称」和「核心卖点」两项，在提示词参数里写清生成规则，例如文案长度、语气、是否包含行动号召。输出格式定为一段纯文本，方便后面写回表格。

第 4 步：搭工作流。如果生成前还需要一步清洗卖点文本，就在画布上放两个节点：第一个节点做文本整理，第二个节点做文案生成，用连线按顺序串起来。每个节点单独跑一次，确认输出正确。

第 5 步：小样本批处理。把表格作为数据源，选择 Batch Processing，先只跑前两行。检查结果是否逐行对应、有没有串行或错位。

第 6 步：全量运行并发布。小样本确认无误后放开到全部记录。结果稳定后，把这个应用发布为可复用应用；如果团队其他系统也要用，再按需对接外部 API。

整个过程中最容易出问题的是第 5 步：表格列与应用输入字段的对应关系一旦错位，全量跑出来的结果会整批作废。所以小样本试跑不是可选项。

注意事项

移动端不可用：页面明确提示移动端因屏幕限制不支持 AI 应用的使用，请在电脑端访问与操作。工作流画布和批处理表格尤其依赖大屏。
批处理先小后大：先用少量记录验证列对应关系和输出格式，再放开全量。批量任务一旦跑错，返工成本远高于试跑成本。
节点顺序不能想当然：工作流按连线顺序执行，上游输出格式不规整会直接拖垮下游。每个节点单独验证过再接下一个。
输出格式提前定：如果结果要写回表格或传给外部系统，在编辑应用时就把输出结构定规整，不要等批处理跑完再想办法解析。
高级能力有门槛：调用多种模型、对接外部 API、编写自定义代码属于高级用法，需要相应的接口信息和配置能力，不适合作为第一个上手的任务。
易变信息以官网为准：套餐、配额、可用模型、功能范围都可能调整，本文不给出具体数字，使用前请查阅官网当前信息。

把上面几步走完，你手上会有一个能重复使用的应用、一条可发布的工作流，以及一套能处理成百上千条记录的批处理流程。后续要扩展时，优先考虑把新环节做成独立节点接进现有工作流，而不是推倒重搭。