工作流是一系列可执行指令的集合,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。工作流的核心在于将大模型的强大能力与特定的业务逻辑相结合,通过系统化、流程化的方法来实现高效、可扩展的 AI 应用开发。
扣子提供了一个可视化画布,你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,你可以清晰地看到数据的流转过程和任务的执行顺序。 对话流和工作流的区别:
相较于工作流而言,对话流更适合处理对话场景下的交互逻辑。每个对话流都绑定了一个会话,运行时可以从此会话中读取历史消息,同时将本次运行对话流产生的消息记录在这个会话中,相当于一个拥有了记忆的工作流。
你如果需要搭建一个智能体,智能体本身支持上下文和会话能力,那么可以随意选择工作流或对话流。如果你需要搭建一个对话式的 AI 应用,例如 AI 助手、智能体客服等基于对话方式交互的 AI
应用,扣子推荐你使用对话流,对话流中的大模型可以读取会话上下文、管理会话,还可以搭建对话式的用户界面,发布到各种社交通讯软件中。如果你需要搭建一个工具类的 AI 应用,批量处理数据、实现任务流程的自动化,可以选择工作流实现。
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2.对话流
例如 AI 助手、智能体客服等基于对话方式交互的 AI应用,扣子推荐你使用对话流,对话流中的大模型可以读取会话上下文、管理会话,还可以搭建对话式的用户界面,发布到各种社交通讯软件中。