扣子（Coze）的工作流到底怎么用？_扣子 如何让模型到知识库中寻找链接来源

上一篇文章《用扣子(Coze)搭建Bot智能体详解》分享了如何用扣子搭建智能体，其中提到了工作流。那么扣子的工作流到底怎么用，就是本文分享的内容。工作流是搭建Bot智能体的一种很重要的技能，稍微复杂或比较实用的Bot基本上都使用了工作流。本文从工作流概念讲起，然后介绍扣子工作流的结构，最后以一个示例结尾，便于小白用户透彻掌握。

内容如下：

1.扣子工作流简介

2.扣子工作流能解决什么问题？

3.扣子工作流的逻辑结构

4.扣子工作流的组成模块

5.扣子工作流的示例

6.总结

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1.扣子工作流简介

什么是工作流？

工作流（Workflow）是指一系列相互关联的步骤或任务，用于完成特定的业务过程或项目。它定义了任务的顺序、执行者以及相关的条件和规则，以确保流程的顺利进行和最终目标的达成。

工作流在日常工作中很常见，比如：财务报销要经过填写报销单、提交发票、财务审核、分管领导审核等步骤，就是典型的工作流；软件开发领域的CI/CD流水线也是一种工作流。

扣子的工作流与传统工作流类似，但也有不同之处。传统工作流既可以手动、也可以自动执行，或者二者结合。扣子的工作流是一种自动执行多个相关步骤的可复用流程，一个Bot可以使用多个工作流，Bot可以根据用户的行为选择并执行不同的工作流。

扣子工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。

说到这里，有一个很自然的疑问：既然Bot是基于大模型搭建的，为什么大模型不直接把相关的任务执行了，告诉我们结果就行？还要引入一个工作流？

原因也很简单，虽然现在的大模型比较智能，但是还没有那么智能！大模型（或者说生成式AI）是基于概率来生成内容，这就意味着它并不是每次都能给出符合要求的结果，特别是对返回结果要求比较精确的场景。

工作流是对当前大模型能力不足的一种补偿机制，在大模型智能化程度还不够高的时候，通过人为编排的工作流（注入人的智能），让智能体具有更高的可用性和可靠性，提升用户体验。

2.扣子工作流能解决什么问题？

既然我们已经对扣子的工作流有所了解了，那么工作流能解决什么问题？或者说在什么情况要使用工作流？根据自己的理解给出一些建议：

1.使用提示词无法达到预期效果

        在Coze平台搭建Bot智能体时，一般是先从编写提示词开始。有时候我们按照提示词工程技巧编写了清晰明确的结构化指令，经过反复迭代优化，仍然达不到预期效果，那么可以考虑采用工作流。比如长文本写作（调研报告），先是要收集相关资料，生成写作大纲、划分各个章节，再对各章节进一步收集资料、逐步生成章节内容， 最后是总结。仅仅通过提示词，大模型可能难以产生一篇结构合理、内容翔实的文章，这时候可以通过工作流来实现。

2.需要多次调用插件或外部工具的场景

        有些大模型具有Function call能力，可以调用外部工具。但如果需要调用多个外部工具，且他们具有严格依赖关系时，大模型可能不是每次都能很好地完成目标。比如根据一个url，获取网页内容、总结要点、生成思维导图的任务中，“网页内容抓取”、“生成思维导图”两个步骤都需要调用外部工具（插件），中间还需要大模型来总结要点，这个可以通过工作流来实现。

3.需要使用代码加工数据或生成响应

        大模型虽然能够产出还不错的内容，但是很难对数据进行精确处理，在这种情况下，可以使用工作流中的代码节点来解决。Coze官方文档中，介绍了一个使用工作流和代码节点生成随机数的例子。

4.需要根据某个条件执行不同的分支处理

        比如做一个答题Bot，根据用户选择的不同选项，来回复不同的内容。

5.需要在一次用户请求中多次输出消息

        大模型的工作方式是一问一答，即根据输入产生输出。在一些比较复杂的应用中，可能需要对一次用户的问题，回复多条消息；或者一次完整输出的耗时比较长，为了提高用户体验，需要分为多次输出。可以在工作流中使用消息节点来产生多次输出消息。

3.扣子工作流的逻辑结构

    简单来说，扣子工作流是一个有唯一输入和唯一输出的有向无环图。一个工作流是由一系列首尾相连的节点构成的，每个节点都有输入和输出参数。如下图所示：

这个图是一个示意，并不表示任一工作流都有这些节点和路径。最简单的工作流，可以只有一个开始节点和一个结束节点。

关于“唯一输入”和“唯一输出”，多解释一下，指的是工作流有唯一的入口和唯一的出口（截止到2024.06），并不是指工作流只能有一个入参，且只能有一条输出消息。扣子工作流的入参可能不止一个，上面已经提到，工作流可以产生多次输出消息。

4.扣子工作流的节点类型

还是直接看图，创建工作流默认打开的页面如下： 

除了开始节点和结束节点是每个工作流中固定且唯一的节点之外，左侧其它节点都是可以任意添加的。下面分别简述一下各个节点类型。

插件

很明显这个节点用来调用某个插件的，它的入参跟出参与插件接口相同。

大模型

这个节点是用于调用大模型来生成输出结果，跟创建Bot类似，可以在节点配置中选择不同的模型，并设置模型的提示词。

代码

用于执行一段代码（一个函数），目前支持python和javascript两种语言，节点的输入、输出与函数的入参、出参相同。

知识库

用于从知识库中检索信息，跟Bot编排页面的知识库类似。

工作流

该节点可以嵌套执行其它工作流。

图像流

该节点可以嵌套执行图像流，图像流的功能是从文本或图片根据指令生成新的图片。

选择器

这是一个if … else结构，可以根据条件的不同结果，执行不同的分支流程。

文本处理

用于字符串拼接或分割，当然也可以用代码节点来实现。

消息

用于输出一条消息回复给用户。

变量

用于读取或写入Bot变量，工作流本身是没有存储的，但是通过变量节点可以对使用它的Bot的变量进行读写操作。

数据库

用于读取或写入Bot的数据库，工作流本身是没有存储的，通过数据库节点可以对使用它的Bot的数据库进行读写操作。

5.扣子工作流的示例

我们根据上面的相关知识做一个简单的工作流应用，实现的功能是：根据用户输入的url，将对应网页的内容生成思维导图。

先对这个功能进行分解如下：

    1.抓取url对应的网页内容

    2.总结内容要点

    3.将要点生成思维导图

其中，1、3需要分别调用网页抓取和思维导图插件，2需要利用AI的内容总结能力。下面逐步完成这个工作流的创建。

第一步

         先在“个人空间”（或团队空间）里面，切到“工作流”页签，点右上角的“创建工作流”，输入工流名称和描述（描述一定要写清楚，供大模型理解和调用），如下：

第二步

        确认之后，进入工作流编排页面。根据上面的功能分解，该工作流需要添加两个插件节点，一个大模型节点。写这篇文章时，发现Coze的一个bug——在使用大模型总结长文本时，提示词过长导致后台报错。所以取消了大模型节点，直接使用扣子官方的LinkReaderPlugin插件，将网页抓取和内容总结合二为一，思维导图选择官方的generateTreeMind插件，将各节点相连，如下所示：

第三步

        由于整个工作流执行时间可能比较长，可以在中间步骤增加消息节点，给用户及时的回复，避免用户等待时间过长而放弃，增加消息节点后工作流如下：

第四步

        由于网页抓取可能会失败，在失败时（即error_code不为空）需要不同的处理方式（直接回复一条失败消息即可），所以还需要增加一个选择器节点，再加一个文本处理节点用于构造一条失败消息。最后在结束节点里面，将回答模式改为“使用设定的内容直接回复”，在“回答内容”下，将成功的内容“data”和失败的回复内容“errmsg”拼接（因为只会有一个分支执行，只有一个变量有值，所以拼接在两种情况都可以得到预期的结果）。如下所示：

第五步

        这样一个工作流基本上就编排好了，然后右上角“试运行”，发现报错了，提示文本处理和消息节点的参数不能为空，因为这几个节点都是固定的消息内容，不需要使用参数，所以直接把参数删掉即可，再次“试运行”，输入url参数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow，运行，发现生成最终结果了：

第六步

        试运行通过，点发布，就可以在Bot中使用了。

第七步

        我们可以创建一个Bot（创建Bot的详细操作，可以参考《用扣子(Coze)搭建Bot智能体详解》），使用刚刚发布的工作流，如下：

以上就是创建并使用扣子工作流的步骤。

总结

工作流是搭建Bot智能体的一种很重要的技能，稍微复杂或比较实用的Bot基本上都使用了工作流。本文简单介绍扣子（Coze）工作流的基本概念，使用场景，结构和构成，并通过一个例子展示了扣子工作流的编排和使用，帮助小白用户快速掌握扣子工作流。当然，要熟练掌握一种技能，还是需要多动手操作，并学习模仿别人的成果，在扣子的工作流商店中，可以看到其它用户发布的各种工作流，点击可以查看到工作流的节点配置信息，对于新手是一个比较好学习模仿途径。 

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