1. 为什么需要可视化编排，而不是“一个大 Prompt”

很多团队在做大模型应用的第一反应是：

把所有需求写进一个超长 Prompt，让模型自己“理解业务逻辑”。

这样确实能很快做出 Demo，但一旦涉及：

• 多步业务流程（比如：问信息 → 校验 → 调用两个系统 → 汇总结果）；
• 多个工具之间的协同（同时查订单和查库存）；
• 审批、人工介入等分支；

仅靠一个 Prompt 很容易失控：

• 难以复现问题（同样输入、不同时间结果不稳定）；
• 修改一个业务规则，可能影响整个对话行为；
• 非技术同事无法理解逻辑，更谈不上维护。
  

可视化编排的价值主要体现在两点：

• 流程显式：每一步做什么、条件如何跳转，都在画布上清晰可见；
• 职责拆分：让模型专注“理解与表达”，把“顺序与条件”交给工作流。

在 ModelEngine 中，工作流 + 智能体 是更推荐的组合：

• 智能体：负责理解用户意图、生成自然语言、整理结果；
• 工作流：负责节点顺序、并行执行、错误兜底、超时处理等。

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2. ModelEngine 工作流的核心概念

在具体操作之前，先把几个经常会用到的概念说明清楚。

• 工作流 (Workflow)：

  • 一组有顺序和条件关系的节点集合；
  • 可以由事件触发（HTTP 请求、定时任务、人工点击等）；
  • 每次触发都会生成一个“运行实例”，有独立的上下文；

• 节点 (Node)：

  • 工作流中的基本执行单元；
  • 常见类型包括：开始/结束节点、条件判断、工具调用、智能体调用、变量操作、人工审批等；

• 上下文 (Context)：

  • 工作流运行时的“共享状态”；
  • 节点可以读取和写入上下文中的变量；
  • 对后续节点是否执行、如何执行都有影响；

• 触发器 (Trigger)：

  • 定义工作流在什么条件下被启动；
  • 例如 HTTP Endpoint、定时任务、消息队列事件等。

在 ModelEngine 的编辑器里，这些概念都以“节点方块 + 连接线”的形式可视化呈现，逻辑相对直观。

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3. 基础节点：输入、条件、工具、智能体

下面按使用频率，从高到低介绍几个基础节点及其典型用法。

3.1 输入节点

• 通常是工作流的起点，用于接收来自外部的请求参数：
  • HTTP 请求体；
  • 表单字段；
  • 上一个系统传过来的 JSON。
• 在实际配置中，建议为关键字段加上简单校验：
  • 是否为空；
  • 类型是否正确；
  • 是否需要做基础转换（时间格式、大小写等）。

3.2 条件节点

• 用于实现 if/else 分支逻辑；
• 常见用法：
  • 根据用户选择的“问题类型”，进入不同子流程；
  • 根据前一步工具返回的状态码，选择“成功分支”或“失败分支”；
  • 根据风险等级决定是否需要人工审核节点。

经验建议：条件尽量语义清晰、可复用，比如：

• is_vip_user、has_pending_ticket 这样的命名，便于后续协作；
• 避免在单个条件节点里堆太多逻辑，影响可读性。

3.3 工具节点

• 封装对外部系统的调用：HTTP API、数据库、内部服务等；
• 常见场景：
  • 查订单、查用户信息、查配置；
  • 创建/更新工单；
  • 发送消息、发邮件、推送通知。

配置要点：

• 把输入参数和输出字段整理清楚；
• 约定好错误码语义，给后续节点使用；
• 尽量保持工具的“单一职责”，避免一个调用里做太多事。

3.4 智能体节点

• 将 ModelEngine 中定义好的智能体挂载到工作流里；
• 常见用法：
  • 解析用户的自然语言输入，转为结构化意图和参数；
  • 对多个工具调用结果做汇总解释；
  • 生成对用户友好的说明、报告、结论。

设计建议：

• 在 Prompt 中说明它所处的“节点上下文”：已经有了哪些结构化数据，需要输出什么字段；
• 输出不仅仅是自然语言，也可以是 JSON，用于后续节点判断。

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4. 从简单到复杂：三个典型工作流案例

下面用三个复杂度递增的案例，说明如何在 ModelEngine 中搭建有实际价值的工作流。

案例一：知识库问答 + 评价收集

目标：

• 用户提问 → 智能体基于知识库回答 → 询问用户是否满意 → 记录评价。

核心节点：

1. 输入节点：接收 question 和 user_id；
2. 智能体节点：
   • 绑定知识库，生成回答；
   • 让智能体顺带给出一个“置信度”字段；
3. 输出节点：把回答返回前端；
4. 后续子流程：
   • 等待用户反馈（满意/不满意）；
   • 把反馈写入日志或打点系统。

这个流程很简单，但胜在“闭环”：后续可以基于满意度数据反过来优化知识库和 Prompt。

案例二：工单创建与路由

目标：

• 用户描述问题 → 智能体识别问题类型与紧急程度 → 创建工单 → 按规则分派给不同团队。

关键设计点：

• 智能体只负责“分类 + 优先级判断 + 简要摘要”；
• 工单创建、路由规则一律放进工作流节点里。

节点拆解：

1. 输入节点：接收问题描述；
2. 智能体节点：输出：
   • category（如：支付、登录、内容）
   • priority（高/中/低）
   • summary（一句话摘要）
3. 条件节点：根据 category 决定走哪个分支；
4. 工具节点：调用工单系统 API 创建工单；
5. 可选的通知节点：给对应负责人发消息。

案例三：多步骤排障流程

目标：

• 用户反馈“系统慢/打不开/报错”等问题；
• 工作流按预设排查步骤，逐步确认：
  • 是否为已知故障；
  • 是否为用户环境问题；
  • 是否需要提交技术支持。

结构上通常包含：

• 多个条件节点（判断错误码、环境信息）；
• 多个工具节点（查询监控、查询日志、检查服务健康）；
• 若干智能体节点（将复杂的监控和日志信息，整理为可理解的原因说明）。

这种场景中，可视化编排的优势会非常明显：

• 排查路径一目了然，方便后续优化；
• 出现问题时，能快速定位是哪个节点出错。

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5. 调试与排错：如何快速找到问题节点

工作流一旦稍微复杂，调试就会成为日常工作的一部分。ModelEngine 通常会提供：

• 运行实例列表：每次执行的开始时间、状态、耗时；
• 节点级别日志：输入输出、错误信息；
• 可视化的执行路径：哪条分支走了、哪一步失败了。

调试时可以遵循一个简单流程：

1. 先看整体状态：是失败、超时，还是卡在等待输入；
2. 再看失败节点：看输入数据是否符合预期，工具调用是否成功；
3. 最后看智能体节点：Prompt 是否给了足够上下文，输出结构是否跟工作流预期一致。

常见问题及处理建议：

• 字段名对不上：
  • 在工作流变量面板中统一命名，避免“驼峰 / 下划线”混用；
  • 智能体输出 JSON 时明确字段格式；
• 条件判断永远进不到某个分支：
  • 在条件前加一个“调试日志”节点，打印关键变量；
  • 检查类型转换（字符串 vs 数字 vs 布尔）。

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6. 自定义插件与扩展：把已有能力挂进编排里

很多团队已有一堆内部工具和服务，希望在 ModelEngine 中复用。这时可以通过：

• 自定义插件 / MCP 服务：对内封装现有接口，对外以统一格式暴露；
• 在工作流里，把这些插件当作普通工具节点使用。

设计一个可维护的插件时，建议注意：

• 接口颗粒度：
  • 尽量单一职责，不要一个调用里做多件无关的事情；
  • 便于在工作流层面灵活组合；
• 错误处理：
  • 明确区分“业务异常”和“系统异常”；
  • 输出中要有可读的错误信息，便于智能体解释给用户听；
• 版本管理：
  • 重大变更通过新版本插件暴露，避免直接修改老版本行为。

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7. 智能表单：把工作流包装成可配置应用

在很多落地场景中，业务同学更习惯操作“表单”，而不是直接和对话机器人交互。ModelEngine 的智能表单能力，适合用来：

• 给工作流做一层“可配置 UI”；
• 把复杂选项转成下拉框、单选、多选等；
• 在提交时统一交给工作流处理。

典型案例：

• 报表自助生成：
  • 表单里选择报表类型、时间范围、维度；
  • 工作流根据配置调用不同的数据接口；
  • 最终将结果以图表或文件形式返回；
• 权限申请：
  • 表单收集必要的信息；
  • 工作流完成审批流转、记录与通知。

智能表单的好处是：

• 承载复杂参数，不必全部靠自然语言解析；
• 业务方可以在不改代码的前提下调整选项；
• 日志更结构化，方便排查问题。

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8. 实战中的几点经验总结

1. 优先用节点拆逻辑，而不是往 Prompt 里塞规则：

   • 条件判断、重试策略、超时控制尽量放在工作流里；

2. 从小流程开始搭建：

   • 先做一个能跑通的小闭环（例如“问答 + 评价”），再逐步扩展；

3. 统一变量和字段命名：

   • 在工作流层面约定一套命名规范，减少跨节点理解成本；

4. 为关键节点加日志：

   • 特别是条件判断前后、工具调用前后，便于复盘；

5. 用可视化流程给非技术同事看：

   • 让业务方参与设计流程，而不是只给他们一个黑盒机器人。

整体来说，ModelEngine 的可视化编排适合承载“有明确步骤和分支的业务流程”，让大模型专注在“理解 & 生成”，而不是“记所有流程细节”。把这两部分职责划清，是工作流能否长期维护下去的关键。