Workflow (工作流 / 状态机)

核心 · Key Idea

一句话：Workflow 是把 AI 应用画成一张节点图 —— 每个节点是一步操作（LLM 调用、工具、判断、写库），节点之间用边连起来。流程在哪、几步、谁跑哪个 prompt，全部由人提前定义，模型只在每个节点内部发挥。

是什么#

跟 Agent「让模型自己想下一步」相反，Workflow 是：

[读取用户问题] → [意图分类] → [选分支]
                                ├─ FAQ 类 → [RAG 检索] → [生成答案]
                                ├─ 售后类 → [查订单 API] → [写回答]
                                └─ 闲聊类 → [直答]

每条边、每个节点都在开发时定好。运行时只是把数据顺着图传下去。

打个比方#

打个比方 · Analogy

Agent 像自由职业者：你说「帮我搞定这事」，他自己排活、自己决定步骤。
Workflow 像生产线：每个工位干什么、活怎么传，工厂主预先定死，良率稳定可预测。

关键概念#

Node节点

一个原子操作：调 LLM、查 API、写库、条件判断…

Edge边

节点之间的流转规则。可以条件分支（if）、并行（parallel）、循环（loop）。

State状态

在节点之间传递的数据，通常是一个 JSON dict 一直被 patch。

Checkpoint检查点

把状态持久化，使长任务可中断、可恢复、可人工审批。

怎么工作#

每条线都是开发时确定的 —— 模型不能跳节点，也不能临时新增分支。

实操要点#

能写流程图就上 Workflow：B 端业务、客服、流程审批 —— 流程清晰的地方 Workflow 比 Agent 稳一万倍。
节点小而单一：一个节点干一件事。Prompt 长得失控时拆成两个节点，比塞进一个 mega-prompt 容易调试得多。
加 Human-in-the-loop：关键节点（下单、退款、发邮件）设 checkpoint 等人审批，再放行。
错误分支也要画：节点失败有 retry / fallback / 人工兜底，不要让流程默默崩在一处。
Workflow + Agent 混合：主流程用 workflow 锁住，某个节点内部让 Agent 处理灵活的子任务 —— 这是工业里最常用的姿势。

易混点#

Workflow (确定性)

流程**人定**，模型只在节点内做事。
可观测、可重放、可 SLA。

Agent (灵活性)

流程**模型定**，每步都临场决策。
灵活但难以保证 99.9% 通过率。