导语：传统的 Workflow 正在死去，基于 AI Agent 的“智能流”正在复兴。如何让工作流不仅能跑通路径，还能在路径中通过模型进行“决策”？本文将拆解现代工作流的构建逻辑。

一、 重新定义 Workflow：从“确定性”到“可能性”

传统的工作流（如 OA 审批、定时脚本）是线性的、确定的。但在 AI 时代，一个优秀的 Workflow 必须具备处理非结构化数据的能力。

● 传统流：如果 A 发生，则执行 B。

● 智能流：如果 A 发生，调用大模型分析 A 的意图，根据意图从工具库中选择最合适的 C 执行，并根据结果反馈修正路径。

在构建这类复杂流时，模型选择是关键。开发者可以前往 AI 大模型广场 - 七牛云 对比不同模型的推理能力，为你的 Workflow 挑选最聪明的“大脑”。

二、 核心组件：一个高可用的 Workflow 包含什么？

要实现企业级的自动化，你的工作流节点需要模块化：

1. 触发器 (Trigger)：Webhook、定时任务或事件监听。

2. 逻辑控制 (Router)：根据 AI 的判断结果进行分支跳转。

3. 执行器 (Executor)：具体的 API 调用或代码运行。

实战技巧：JSON 结构化输出

为了让 Workflow 中的不同节点能无缝衔接，必须强制模型输出 JSON 格式。以下是一个典型的节点配置逻辑：

{
  "node_type": "AI_Classifier",
  "input": "{{$previous_node.output}}",
  "prompt": "分析用户反馈，将其归类为：技术支持、商务咨询、投诉。仅输出JSON格式。",
  "retry_policy": {
    "max_attempts": 3,
    "backoff": "exponential"
  }
}