openJiuwen 0 基础入门：工作流编排从零到一及深度踩坑指南

openJiuwen 0 基础入门：工作流编排从零到一及深度踩坑指南、

前言：什么是工作流？

在接触 openJiuwen 之前，我对"工作流"（Workflow）这个概念几乎一无所知。听起来像是企业级系统里的高深术语，但其实它的本质非常简单：

工作流 = 一系列按顺序执行的任务流程

在 AI 智能体（Agent）场景中，工作流就是：

用户提问 → 系统处理 → 返回答案 的完整链条。

而 openJiuwen 工作流 正是该平台的核心执行引擎。官方定义如下：

openJiuwen 工作流是 openJiuwen Agent 平台的核心执行引擎，通过可视化编排帮助用户快速构建和管理流程型 Agent，实现业务流程自动化。平台支持零代码用户通过拖拽式界面完成流程搭建，同时为低代码用户提供代码执行、插件调用和条件分支等功能，满足复杂场景需求。

简单说：你不用写一行代码，就能搭出一个会思考、会回答、会调用工具的 AI 助手！

本文将带你从 完全零基础 出发，一步步搭建你的第一个工作流，并记录我踩过的所有坑------帮你少走弯路！

---

第一步：部署与进入工作流编辑器

1.1 部署 openJiuwen

我选择在 Ubuntu 24.04 上通过 Docker 部署 openJiuwen。如果你尚未部署，可参考我的上一篇文章：

👉 《DeepSeek-V3.2 模型在 OpenJiuWen 中的部署实践》

部署完成后，访问 http://<your-ip>:port，即可看到主界面。

1.2 进入工作流模块

登录后，在左侧导航栏找到 「工作流」 并点击：

你会看到一个空白的工作流列表页面。

---

第二步：创建工作流项目

点击 「创建工作流」 按钮：

填写基本信息：

字段	说明
名称	如 智能客服Demo
标识符（ID）	只能包含字母、数字、下划线 （如 smart_customer_service）⚠️
描述	可选，用于说明用途

❗ 重要提醒 ：标识符（ID）一旦创建无法修改，且必须符合命名规范。不要使用中文、空格、横线（-）等！

点击「确定」后，进入可视化编辑界面。

---

第三步：理解三大核心节点

创建工作流后，默认会包含两个节点：

• 🟢 开始（Start）
• 🟣 结束（End）

此时的流程是断开的，你需要添加中间的"处理逻辑"。

3.1 节点类型简介

openJiuwen 支持多种节点类型，初学者只需掌握以下三种：

节点	作用	是否必需
开始	接收外部输入（如用户问题）	✅ 是
大模型（LLM）	AI 思考与生成回答	✅ 核心
结束	返回最终结果	✅ 是

其他高级节点（插件、条件判断、代码工具等）可在后续扩展时使用。

3.2 添加大模型节点

1. 将「开始」和「结束」节点水平对齐
2. 在中间空白处 双击 或点击 「+」
3. 选择 「大模型」 节点

拖入后，连接成：

[开始] → [大模型] → [结束]

---

第四步：配置大模型节点（关键！）

这是整个工作流成败的核心！很多人卡在这里，包括我。

点击「大模型」节点，右侧弹出配置面板：

4.1 配置输入绑定（Input Binding）

在「输入」区域，你会看到一个字段 input。

错误做法（我最初的做法）：

• 什么都不填
• 或者手动输入 {input}

正确做法 ：

点击 input 字段右侧的 变量选择器

✅ 这样，用户输入的问题就能正确传给大模型。

4.2 编写系统提示词（System Prompt）

这是控制 AI 行为的"灵魂"！

示例：电商客服场景

你是一个电商客服助手，只能回答以下问题：
- 退货流程：7天无理由，商品完好，订单页申请。
- 发货时间：下单后24小时内发货。
- 联系方式：400-123-4567。
- 其他问题：请转人工。

回答要简洁、友好，不要编造信息。

💡 提示词越具体，AI 越不容易"胡说八道"。

4.3 设置用户提示词（User Prompt）

在「用户提示词」区域填写：

{input}

⚠️ 注意：这里用的是 单层花括号 {} ，不是 {``{}}！

因为这是大模型内部的变量替换语法，不是工作流的引用语法。

4.4 定义输出变量（Output）

在「输出」区域，点击 「+ 添加输出」：

字段	值
变量名	output
类型	string

这个 output 就是 AI 生成的回答，后续「结束」节点会引用它。

---

第五步：连接节点并测试运行

5.1 配置「开始」节点

点击「开始」节点，添加输入变量：

变量名	类型	必填
input	string	✅ 是

名称必须与大模型节点中引用的 input 一致！

5.2 配置「结束」节点

点击「结束」节点，在「输出」区域填写：

{{ outputs.inputParameters.output }}

🔍 解释：

• outputs：来自上游节点（大模型）
• inputParameters.output：大模型定义的输出变量

✅ 这样就能把 AI 的回答原样返回。

5.3 试运行测试

点击右上角 「试运行」：

在输入框中填写 JSON：

{
  "input": "怎么退货？"
}

点击「运行」，查看结果：

✅ 成功返回：

"您好！支持7天无理由退货，请确保商品完好，并通过订单页面申请哦~"

---

第六步：深度踩坑与避雷指南

❌ 坑 1：以为输入/输出要"手动对应"

我最初以为：

• 「开始」的输出叫 input
• 「大模型」的输入也要叫 input
• 所以直接在大模型里写 {input} 就行

结果：AI 收不到任何输入，返回空或乱码。

✅ 真相 ：

必须通过 {``{ inputs.inputParameters.xxx }} 显式绑定变量！

或通过 变量选择器 插入，而非手动输入

❌ 坑 2：结束节点输出显示 {``{ outputs... }} 字符串

测试时发现输出是：

{ "output": "{{ outputs.inputParameters.output }}" }

原因 ：

你可能在「结束」节点的文本框里直接粘贴了 {``{}}，但平台未启用变量解析。

✅ 解决：

• 确保使用 表达式模式（部分版本需勾选"启用模板"）
• 或通过 变量选择器 插入，而非手动输入

❌ 坑 3：标识符（ID）命名不合法

尝试用 my-workflow 或 智能客服 作为 ID，保存时报错。

✅ 规则：

• 只允许：a-z、A-Z、0-9、_
• 不能有：-、空格、中文、. 等

推荐命名：customer_service_v1

❌ 坑 4：忽略"右侧小齿轮"设置

最开始我以为配置都在主面板，完全没注意到大模型节点右侧有个 ⚙️ 小齿轮图标！

点击后才发现：输入/输出绑定、模型选择、超时设置 都在这里！

✅ 教训：每个节点都要点开小齿轮看详细配置！

---

第七步：扩展建议与最佳实践

7.1 场景扩展方向

场景	实现方式
多轮对话	在提示词中加入上下文：{history}\n用户：{input}
意图识别 + 分流	大模型输出 JSON → 条件判断节点路由
调用真实 API	添加「插件」节点，编写 Python 代码
内容审核	串联两个大模型：第一个生成，第二个审核

7.2 最佳实践

1. 变量命名统一 ：始终用 input / output

2. 提示词结构化 ：

   角色：xxx
   规则：1... 2...
   禁止：...
   格式：...

3. 先模拟，再真实：用虚构数据测试流程，再接入插件

4. 日志调试：在提示词中加"当前问题是：{input}"辅助排查

7.3 性能与安全

• 设置大模型 超时时间（避免卡死）
• 敏感操作（如删除）需加 二次确认节点
• 对外发布前，进行 边界测试（如输入空、特殊字符）

---

结语

从"一脸懵逼"到"成功跑通"，我花了整整一天时间。但正是这些踩坑经历，让我真正理解了 openJiuwen 工作流的运作逻辑。

工作流的本质，不是炫技，而是把复杂的 AI 能力，封装成可靠、可维护、可复用的业务流程。

无论你是：

• 想快速搭建客服机器人的运营人员
• 需要自动化报告的数据分析师
• 探索 AI 应用的开发者

openJiuwen 的工作流都能让你 无需编码，即可构建智能体。

希望这篇指南能帮你避开我踩过的坑，更快上手！如果你有任何问题，欢迎在评论区交流。

最后提醒：技术日新月异，本文基于当前版本撰写。未来平台 UI 或逻辑若有变化，请以官方文档为准。

---

附：常用资源

OpenJiuwen项目地址：https://atomgit.com/openJiuwen?utm_source=csdn

OpenJiuwen官网：https://www.openjiuwen.com?utm_source=csdn