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# 工作流与对话流

> 构建将 AI 模型、工具和逻辑组合为可靠、可重复流程的 Agentic 工作流

> 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](/en/cloud/use-dify/build/workflow-chatflow)。

## 为什么需要 Agentic 工作流

AI 模型功能强大，但单独使用时可能不够可预测，它们可能会产生幻觉、遗漏步骤或生成不一致的输出。在生产环境中，尤其是对可靠性有要求的团队和企业，你需要对 AI 的运行方式有更多控制。

Agentic 工作流通过将 AI 能力嵌入结构化、可重复的流程来解决这一问题。与其依赖单个模型自行解决所有问题，不如设计一个流程来逐步编排模型、工具和逻辑，包含明确的条件、检查点和回退路径。

AI 仍然承担繁重的工作，但在你定义的边界内运行。

## 工作流 vs. 对话流

Dify 提供两种应用类型来构建 Agentic 工作流：**工作流** 和 **对话流**。两者都基于共享的可视化画布和节点系统构建。

要构建流程，仅需连接各个节点。每个节点处理一个特定步骤，如调用模型、检索知识、运行代码或基于条件分支。大部分工作是 **拖拽、连接和配置**，只有当现有节点无法满足特定逻辑时，才需要考虑编写代码。

两者的核心区别在于用户如何与应用交互：

* **工作流** 从头到尾运行一次。

  它接收输入，通过流程处理，然后返回结果。适用于自动报告生成、数据处理管道或批处理等任务。

* **对话流** 增加了对话层。

  用户通过聊天界面进行交互，每条消息在生成回复前，都会触发你设计的流程。适用于交互式助手、引导式问答，或任何需要在每次回复背后进行结构化处理的对话场景。

  <Tip>
    对话流支持内容审核、文字转语音等可选功能。详见 [应用工具箱](/zh/cloud/use-dify/build/additional-features)。
  </Tip>

两者的起始和结束节点也不同：

|      | 工作流                                                                                            | 对话流                                         |
| :--- | :--------------------------------------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------ |
| 起始节点 | [用户输入](/zh/cloud/use-dify/nodes/user-input) 或 [触发器](/zh/cloud/use-dify/nodes/trigger/overview) | 用户输入                                        |
| 结束节点 | [输出](/zh/cloud/use-dify/nodes/output)（可选）                                                      | [直接回复](/zh/cloud/use-dify/nodes/answer)（必需） |

触发器可按计划、Webhook 或集成事件自动运行工作流。对话流始终由用户消息启动，因此没有触发器。

关于两种应用的编排方式，详见 [编排逻辑](/zh/cloud/use-dify/build/orchestrate-node)。