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。
工作流的核心是一个由人工设计和编排的智能系统，其中多个AI Agent通过利用自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）协作完成任务。这些智能体在预设的逻辑框架下工作，能够根据既定规则自主感知、推理和行动，以追求特定目标，形成强大的集体智慧，可以打破信息孤岛，集成不同的数据源，并提供无缝的端到端自动化。
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。
工作流节点介绍
Versatile的工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点，根据功能分为基础节点、通用节点、逻辑节点、工具节点、消息管理节点和数据&知识节点，具体节点功能详见表1。
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分类 |
节点名称 |
节点说明 |
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基础节点 |
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，详细配置参见开始和结束节点。 |
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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，详细配置参见开始和结束节点。 |
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通用节点 |
大模型节点 |
用于在工作流中引入大模型能力，详细配置参见大模型。 |
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工作流节点 |
实现工作流嵌套工作流的效果，详细配置参见工作流。 |
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Agent节点 |
用于对用户任务进行动态规划，通过分解用户原始输入、调用插件等完成一个复杂任务的自动解析处理，详细配置参见Agent。 |
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逻辑节点 |
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，详细配置参见判断。 |
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意识识别节点 |
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，详细配置参见意图识别。 |
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代码节点 |
用于引入代码执行器，根据节点的输入，执行Python代码或Node.js代码，节点的输出是代码执行的结果信息，详细配置参见代码。 |
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高级意图识别节点 |
用于根据用户大量可归类的输入进行意图分类并导向后续不同的处理流程。适用于编排大于20个以上意图的分支逻辑。详细配置参见高级意图识别。 |
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循环节点 |
循环节点用于重复执行一系列任务，详细配置参见循环。 |
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工具节点 |
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，详细配置参见插件。 |
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MCP服务节点 |
支持从MCP服务中选择您已配置好的或预置MCP服务，并选择所需的工具完成调用，详细配置参见MCP服务。 |
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消息管理节点 |
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，详细配置参见消息。 |
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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，详细配置参见提问器。 |
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输入节点 |
输入节点用于在工作流运行时收集用户输入，详细配置参见输入。 |
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数据&知识节点 |
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，详细配置参见变量赋值。 |
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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，详细配置参见变量聚合。 |
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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，详细配置参见知识检索。 |
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数据库 |
用于支持对Database放开读写控制，用户可读写其他用户提交的数据，详细配置参见数据库。 |
配置方式
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，根据功能需要使用以下节点进行设计：
