AI 工作流（Workflow）

一句话理解

把 AI 的活编成固定流程图——每一步做什么、走哪条岔路都事先画好，AI 按图施工，稳定可控可复用。

定义

AI 工作流（Workflow）指把多个步骤（模型调用、条件判断、循环、人工审核）编排成固定流程的自动化方式，与 Agent 的自由发挥相对，工作流强调按图施工。代表平台有 Dify、Coze、n8n 等。

你会在哪遇到它

自动化内容生产（抓热点、写稿、配图、发布一条龙）；客服工单自动分类分派；企业里每周一自动出报表；在工具平台上拖拽节点搭流程，不写代码也能搭。

背后的原理

核心是节点加连线：每个节点做一件具体的事（调模型、查数据库、发通知），连线定义执行顺序和分支条件。输入从入口流到出口，每一步的输入输出可测试、可监控，出了问题能定位断在哪一环。

和相近概念的区别

1 与 Agent：工作流是铁路，路线固定；Agent 是越野车，自由规划。任务固定用工作流，稳定又便宜；开放任务用 Agent，灵活但贵。 2 与自动化脚本：传统脚本逻辑写死在代码里，工作流可视化编排，改流程不用改代码。 3 与 RAG：RAG 可以是工作流里的一个节点（知识检索节点）。

常见误区

1 觉得工作流过时了都该用 Agent——恰恰相反，生产环境稳定优先，能用工作流就不上 Agent。 2 搭好就不用管——模型会更新、接口会变动，需要监控和维护。 3 节点越多越厉害——每多一环多一分故障面，能合并的步骤尽量合并。