工作流与对话流

​

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。
  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。