工作流引擎：给 AI 写 SOP，不是让它即兴发挥

在 Agent 运行时中的位置：Workflow Skill 触发 + 独立 /workflows/run 入口——把多步骤任务画成流程图，让 AI 按图索骥。
主线 → Agent 运行时 §4.4

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先搞清楚：工作流是什么？（纯概念）

大模型本身只会做一件事：输入一段话，输出一段话。这叫「一问一答」。

但真实场景很少是「一问一答」能解决的：

• 「帮我写一份 PRD」→ 要先分析用户故事，再拆功能模块，最后生成完整文档
• 「推荐 6 个月的米粉」→ 要先查宝宝月龄库，再搜商品，再生成图文卡片

如果只靠一次 LLM 调用，要么编造结果，要么漏步骤。

工作流（Workflow） 就是把多步骤任务画成流程图，每一步交给最合适的角色来干：

用户说「推荐米粉」
  → 第 1 步：LLM 判断意图（用户想买米粉）
  → 第 2 步：Condition 分支（宝宝月龄是 6 个月 → 走辅食流）
  → 第 3 步：HTTP 调商品 API（查库存和价格）
  → 第 4 步：Code 格式化（把 API 返回的 JSON 转成人类可读）
  → 第 5 步：LLM 生成导语文案（「6 个月宝宝推荐这款……」）
  → 返回用户：一张漂亮的商品卡片

类比一下就懂了：

无工作流	有工作流
让厨师自己发挥，做什么菜看心情	厨房 SOP 贴墙上：接单 → 洗菜 → 切菜 → 炒菜 → 装盘
一次 LLM 调用，一次性赌运气	拆成 5 步，每步可换人、可调试、可复用
出错了只能怪大模型	哪步出错点哪步看 input/output

专业定义：

工作流 = 将复杂 AI 任务拆解为可视化的节点链，引擎按拓扑序逐个执行，中间可插 LLM、HTTP、条件判断、代码处理。

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那在晨悦里，它是怎么玩的？（通俗理解）

晨悦有两套工作流使用方式：

方式一：独立运行（/workflows/run）

用户直接调一个工作流接口，传入参数，拿到结果。适合确定性强的任务（比如「根据月龄生成辅食推荐」）。

方式二：Chat 内 Workflow Skill

用户在聊天里说了关键词（如「推荐米粉」），系统自动匹配到对应工作流，跑完把结果注回对话。适合聊天场景的自然触发。

晨悦母婴馆小悦 的「商品推荐」工作流（v2 版，16 节点）：

parse_intent（LLM 判断意图）
  → http_trade（调商品 API）
  → code_format（格式化数据）
  → llm_intro（LLM 写导语文案）
  → end_1（返回卡片）

AgentPM 的「需求 → PRD」工作流：

用户故事输入
  → LLM 结构化（拆功能模块）
  → Condition 分支（功能型/文档型？）
  → LLM 生成 PRD 章节
  → End 输出

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六大节点，各司其职

工作流画布上可以拖拽以下节点，按顺序连线：

节点	干什么	典型场景
Start	定义入参（用户输入、业务参数）	每个工作流必须有一个
LLM	调大模型，做意图分类、文案生成	「判断用户想干什么」「写一段推荐语」
HTTP	调外部 API	查商品价格、查库存、查订单
Condition	条件分支（true / false 两条路）	「是不是 6 个月以上？→ 走辅食流 / 走奶粉流」
Code	格式化、计算、转换	把 API 返回的 JSON 转成 Markdown
End	定义出参，返回给用户	每个分支需要一个 End

引擎按拓扑序执行（连线怎么画就怎么跑），单步可查看每个节点的 input/output。

Condition 注意事项

• 表达式语法：intent == goods_search（单值判断），不是 ∈ 集合语法
• 只有 true / false 两条出口，如需三分支请用单 HTTP + Code 路由，或等平台升级

Code 节点规范

• 不要用 globals()，统一通过 inputs[node_id] 取上游数据
• 约定输出格式为 result 字段

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⚡ 常见误区（工作流不是搭积木）

误区	后果	正确姿势
一个 LLM 节点包办所有事	和不用工作流没区别，照样不稳定	每个节点只做一件事，LLM 只负责「理解」，不负责「执行」
Condition 后忘了 False 分支	用户走进死胡同，等了 5 秒没回复	每条分支都必须有 End 节点
Code 节点写全局变量	节点间数据污染，上一个请求的缓存漏到下一个	用 inputs[node_id] 显式传参
把高频固定问题做成工作流	「有优惠券吗」也要过 LLM → HTTP → Code，浪费	高频固定问题用 Scene Layer1 直接回
不调试就上线	某个节点挂了整个工作流卡死	每个节点单独跑一次，看 input/output

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两个真实案例

晨悦母婴馆小悦 · 商品推荐

流程：parse_intent → http_trade → code_format → llm_intro → end_1
节点数：16（v2）
触发：Chat 内关键词「推荐米粉」「买奶粉」命中 Workflow Skill
关键：HTTP 实时查价格，不在 Code 里硬编码

AgentPM · 需求生成 PRD

流程：用户故事 → LLM 结构化 → Condition 分支 → LLM 生成 → End
触发：用户提交一份需求描述
关键：Condition 决定走「功能型 PRD」还是「文档型 PRD」模板

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5 分钟动手

1. flow-admin → 工作流 → 新建
2. 拖一个 Start → 拖一个 LLM（写 Prompt：「把下句话翻译成英文」）→ 拖一个 End
3. 连线：Start → LLM → End
4. 点「调试」，输入「你好世界」，看输出是不是「Hello World」
5. 再插入一个 Code 节点，把 LLM 输出转成大写

→ 更多实操：Lab 2 · 工作流

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思维导图

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相关文档

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