扣子（Coze）的工作流到底怎么用？

工作流是搭建Bot智能体绕不开的一项技能——稍微复杂一点、稍微实用一点的Bot，几乎都离不开它。这篇文章从工作流的基本概念讲起，再拆解扣子工作流的结构，最后用一个完整示例收尾。目标是让小白也能一次搞明白，而不是被各种概念绕晕。

全文分成六个部分：工作流简介 → 能解决什么问题 → 逻辑结构 → 组成模块 → 动手示例 → 总结。咱们一步步来。

1. 扣子工作流简介

先说说最基本的问题：到底什么是工作流？

，说白了就是一组相互关联的步骤或任务，用来完成某个特定的业务过程。它定义了“先做什么、后做什么、谁来执行、什么条件下执行”——就像我们在公司里报销，得先填单子、贴发片、交财务、找领导签字，每一步都有顺序和规则。再比如软件开发里的CI/CD流水线，也是工作流的一种。

扣子的工作流跟传统工作流长得像，但骨子里有点不一样。传统的工作流可以手动执行，也可以自动执行，或者混合着来。而扣子的工作流是纯自动化的——它把一系列步骤串起来，Bot可以同时挂载多个工作流，根据用户的行为自动选择并执行合适的那个。

扣子工作流最吸引人的地方在于：你可以在一个可视化画布里，把插件、大语言模型、代码块这些功能像搭积木一样组合起来，从而实现复杂、稳定的业务流程编排。比如做个旅行规划Bot，或者自动生成一份报告分析——这类任务靠单一大模型往往搞不定，但工作流可以。

说到这里，你可能会想：

答案很简单：大模型现在虽然很聪明，但还没聪明到那个份上。生成式AI本质上是基于概率生成内容，它不是每次都能输出符合预期的结果——尤其在那些对准确性要求极高的场景里，大模型翻车的概率并不低。工作流，其实就是对当前大模型能力的一种补偿机制：在大模型还不够智能的时候，通过人为编排好的流程（也就是注入人的经验），让智能体的表现更稳定、更可靠。说白了，是用人的确定性来弥补模型的不确定性。

2. 扣子工作流能解决什么问题？

既然知道了工作流是什么，那下一个自然的问题就是：什么时候该用它？这里总结了几个典型的场景，供你参考。

在Coze上搭Bot，大家通常先从写提示词开始。但有时候，哪怕你按照提示词工程的最佳实践，把指令写得清清楚楚、结构化做得滴水不漏，反复迭代优化之后，效果还是不行。这时候就该考虑上工作流了。举个例子：写一篇长调研报告，得先收集资料、再列大纲、分章节写内容、最后总结。单靠一个提示词，大模型很难一次性产出一篇结构合理、内容翔实的文章——但工作流可以把它拆成几步，一步一步来。

有些大模型支持Function call，能调用外部工具。但如果要调用的工具比较多，而且它们之间有严格的先后顺序（比如必须等上一步的结果才能执行下一步），大模型就未必能每次都把顺序捋对。比如根据一个网址抓取网页内容、总结要点、再生成思维导图——这里“抓取”和“生成思维导图”都需要调用插件，中间还要大模型来总结。一个工作流就能把这些步骤稳稳地串起来。

大模型擅长写文章、编故事，但遇到数据计算、精确格式化这类任务，就有点力不从心了。工作流里的代码节点可以接手这类活儿。Coze官方文档里就有一个例子：用工作流加代码节点来生成随机数——虽然简单，但说明了大模型不擅长的事情，代码节点能精准搞定。

比如做一个答题Bot，用户选A和选B，你希望机器人给出完全不同的回复。这种“if…else”的分支逻辑，用工作流里的选择器节点就能轻松实现。

大模型的工作模式是一问一答，输入一次，输出一次。但在有些复杂应用里，用户问一个问题，你可能希望先回复一条“正在处理中，请稍等”，然后再输出最终结果。或者整个处理过程比较长，需要分阶段给用户反馈。工作流里的消息节点，允许你在流程中间就输出消息，提升用户体验。

3. 扣子工作流的逻辑结构

说白了，扣子的工作流就是一个“有唯一输入、唯一输出”的有向无环图。它由一系列首尾相连的节点组成，每个节点都有输入参数和输出参数。示意图如下：

当然，这张图只是个示意，并不代表所有工作流都长这样。最简单的工作流，甚至可以只有一个开始节点和一个结束节点——中间什么都不放。

关于“唯一输入”和“唯一输出”，多说一句：这是指工作流有唯一的入口和唯一的出口（截至2024年6月是这样）。但“唯一”不等于“只能有一个参数”或“只能输出一条消息”。扣子工作流的入参可以有多个，而且前面也提到了，它可以在中途多次输出消息。

4. 扣子工作流的组成模块

直接看图更直观——创建一个新工作流后，默认打开的页面是这样的：

除了

和是每个工作流里固定且唯一的，左侧工具栏里的其他节点都可以按需添加。下面把每个节点类型快速过一遍。

：用来调用某个插件，入参和出参跟插件接口保持一致。

：用来调大模型生成输出。和创建Bot时一样，你可以选择不同的模型，写好提示词。

：执行一段代码（一个函数），目前支持Python和Ja vaScript。输入输出跟函数的参数一致。

：从知识库里检索信息，和Bot编排页面的知识库功能一样。

：这个节点可以嵌套执行另一个工作流——相当于工作流里再套工作流。

：嵌套执行图像流，用来根据文本或图片生成新的图片。

：if…else结构，根据条件走不同的分支。

：用来拼接或分割字符串，当然用代码节点也能实现。

：向用户输出一条回复消息。

：读取或写入Bot的变量。工作流本身没有存储，但通过变量节点可以操作调用它的Bot的变量。

：读取或写入Bot的数据库。同样，工作流本身不存数据，通过这个节点操作Bot的数据库。

5. 扣子工作流的示例

理论讲完了，来动手做一个简单的工作流。功能是：

。

先分解一下这个功能：

1. 抓取URL对应的网页内容
2. 总结内容要点
3. 将要点生成思维导图

其中第1、3步需要调用插件（网页抓取和思维导图插件），第2步需要利用AI的总结能力。下面一步步做。

在“个人空间”（或团队空间）里切到“工作流”页签，点右上角的“创建工作流”，输入工作流名称和描述。

，因为大模型需要理解这个工作流是干什么的，才能在合适的时机调用它。

确认后进入工作流编排页面。按照上面的分解，需要添加两个插件节点和一个大模型节点。不过在写这篇文章时发现了一个Coze的小bug——用大模型总结长文本时，提示词过长会导致后台报错。所以改了下方案：直接用扣子官方的LinkReaderPlugin插件，把网页抓取和内容总结合并成一个步骤；思维导图用官方的generateTreeMind插件。把各节点连起来，效果如下：

整个工作流执行时间可能比较长，为了不让用户等得不耐烦而关掉页面，可以在中间步骤加一个消息节点，给用户一点反馈。比如先回复一句“正在抓取网页并总结，请稍候…”。加完消息节点后的工作流长这样：

网页抓取很可能失败——比如URL打不开、网站屏蔽爬虫等。在失败时（error_code不为空），需要走不同的处理分支，直接回复一条失败消息给用户。所以再加一个选择器节点，再加一个文本处理节点用来构造失败消息。最后在结束节点里，把回答模式设为“使用设定的内容直接回复”，在“回答内容”里把成功时的data和失败时的errmsg拼在一起（因为只会有一个分支执行，只有一个变量有值，拼接后两种情况都能得到正确的结果）。最终效果：

工作流基本上编排好了。点右上角的“试运行”，结果报错了——提示文本处理和消息节点的参数不能为空。这两个节点用的是固定的消息内容，不需要传参数，直接把参数删掉就好。再次试运行，输入URL参数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow，运行通过，生成了最终结果：

试运行通过后，点击“发布”，就能在Bot里使用了。

最后创建一个Bot（具体操作可以参考《用扣子(Coze)搭建Bot智能体详解》），在Bot里引用刚刚发布的工作流：

以上就是创建并使用扣子工作流的完整流程。

总结

工作流是搭建Bot智能体的一项核心技能——稍微有点复杂度的Bot，基本都离不开它。这篇文章从概念讲起，梳理了使用场景、逻辑结构和各个模块，最后用一个实际例子走了一遍从创建到发布的全流程。希望能帮小白用户快速上手。当然，要真正熟练掌握，还是得多动手、多琢磨。扣子的工作流商店里有很多其他人发布的工作流，点进去能看到节点配置信息，对新手来说是个非常好的学习资源。