工作流介绍

工作流是一系列相互关联的步骤，用于实现业务逻辑或完成特定任务。它为应用/智能体的数据流动和任务处理提供了一个结构化框架。

平台提供一个可视化画布，可以通过拖拽节点迅速搭建工作流。同时，支持在画布实时调试工作流。在工作流画布中，可以清晰地看到数据的流转过程和任务的执行顺序。

创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建应用。

工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。

在编排工作流时，可以使用以下节点进行功能设计，详情请参考工作流节点配置参考章节。

• 开始节点：开始节点是工作流的起始节点，用户输入的信息由开始节点传入。
• 结束节点：结束节点是工作流的最终节点，用于定义整个工作流的输出信息。
• 大模型节点：用于在工作流中引入大模型能力。
• 意图识别节点：用于根据用户的输入进行意图分类并导向后续不同的处理流程。
• 提问器节点：提供了在对话过程中向用户收集更多信息的能力。
• 插件节点：用于引入API插件，根据节点的输入，执行用户定义的插件，将插件执行结果作为节点的输出。
• 判断节点：编排应用时作为分支切换节点，可以根据输入满足的判断条件，指定执行对应的工作流分支。
• 代码节点：用于引入代码执行器，根据节点的输入，执行指定Python代码，节点的输出是代码执行的结果信息。
• 知识检索节点：可以根据输入参数从指定知识库内召回匹配的信息。
• 消息节点：定义一段文本内容，在工作流的执行过程中向用户发送该内容的消息。
• 循环节点：循环节点用于重复执行一系列任务。
• 变量赋值节点：变量赋值节点用于在循环执行过程中动态设置中间变量。
• 变量聚合节点：变量聚合节点能够将多路分支的输出变量整合为一个，方便下游节点统一配置。
• 输入节点：输入节点用于在工作流运行时收集用户输入。
• 工作流节点：实现工作流嵌套工作流的效果。
• MCP服务节点：MCP服务节点是工作流中实现第三方能力调用的核心组件之一。作为功能扩展的重要载体，该节点允许通过调用MCP服务来执行特定功能任务。每个MCP服务实质上是一个工具集合，可以提供模块化服务来拓宽工作流的能力边界，完成更复杂的任务。
• Agent节点：Agent节点提供了使用大模型的能力以及大模型工具调用的能力，可在节点中配置已部署的模型，用户可以通过编写Prompt、绑定插件让模型处理相应任务。