跳转到主要内容
⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考英文原版。
循环节点执行重复性工作流，每个循环都基于前一个循环的结果进行构建。与迭代处理数组元素独立不同，循环创建的是随着每次重复而演进的渐进式工作流。

​
循环 vs 迭代

了解何时使用每种重复模式：
  • 循环
  • 迭代
顺序处理 - 每个循环依赖于先前的结果渐进式改进 - 输出在迭代过程中得到改善或演化状态管理 - 变量在循环中持续存在并累积使用场景 - 内容优化、问题解决、质量保证

​
配置

​
循环变量

定义在循环迭代中持续存在并在循环完成后仍可访问的变量。这些变量维护状态并实现渐进式工作流。

​
终止条件

配置循环何时停止执行： 循环终止条件 - 确定何时退出的表达式（例如，quality_score > 0.9） 最大循环次数 - 防止无限循环的安全限制 退出循环节点 - 达到此节点时立即终止
当满足终止条件、达到最大次数或执行退出循环节点时，循环终止。如果未指定条件，循环将继续直到达到最大次数。

​
基础循环示例

生成随机数，直到找到小于 50 的数：
基础循环工作流

用于随机数生成的基础循环工作流

工作流步骤：
  1. 代码节点生成 1-100 之间的随机整数
  2. 条件分支节点检查数字是否小于 50
  3. 模板节点为小于 50 的数字返回 “done” 以触发循环终止
  4. 循环继续直到满足终止条件
循环执行步骤

循环执行步骤和结果

​
高级循环示例

通过迭代改进创建诗歌，每个版本都基于前一个版本构建： 循环变量：
  • num - 计数器，从 0 开始，每次迭代递增
  • verse - 文本变量，保存当前诗歌版本
工作流逻辑：
  1. 条件分支节点检查 num > 3 以确定何时退出
  2. 大型语言模型节点基于前一版本生成改进的诗歌
  3. 变量赋值器更新计数器和诗歌内容
  4. 退出循环节点在 4 个改进循环后终止
大型语言模型提示词引用当前诗句和迭代上下文： 
You are a European literary figure creating poetic verses.

Current verse: {{verse}}

Refine and improve this poem based on your previous work.

​
常见使用场景

内容优化 - 通过多次大型语言模型审查逐步改进文本、代码或设计，直到达到质量标准。 问题解决 - 将复杂问题分解为迭代步骤，其中每个循环基于先前的进展处理下一个逻辑部分。 研究工作流 - 基于每个搜索循环的发现，迭代搜索、分析和优化研究查询。 质量保证 - 重进直到满足所有标准。

​
最佳实践

定义明确的退出条件 - 确保循环具有特定的、可测量的终止条件，以防止无限执行。 设置合理限制 - 根据预期复杂性和处理需求使用适当的最大迭代次数。 有效管理状态 - 使用循环变量在迭代中维护必要信息，同时避免不必要的数据累积。 监控进度 - 包含日志记录或进度指示器来跟踪循环执行，特别是对于长时间运行的过程。