workflow

如何写好一个 Skill：划分、结构与实践系列第二篇。知道 Skill 是什么，和真的把它写对，中间差得其实很远。很多人第一次写 Skill，文件看起来像模像样：有 frontmatter、有步骤、有格式说明，甚至还加了几个卫星文件。结果放进工具里一跑，不触发，或者触发了也不按你想的来。

Graph 编排：不只是 ReAct 的通用 DAG系列「企业级 AI Agent 实现拆解」补充篇 E3。E1 讲了 ReAct 怎么用有向图跑起来，E2 讲了图里的数据长什么样。这篇往前走一步——Eino 的 Graph 不只能画 ReAct 循环，它能画任何流程。意图识别走不同分支、RAG 的检索→重排→生成管道、多 Agent 协作的拓扑——全都能用同一张图表达。

Workflow 编排：字段映射、数据流分离系列「企业级 AI Agent 实现拆解」补充篇。前两篇讲了 Graph 和 Chain：Graph 能画任意流程，Chain 是线性管道的语法糖。但它们有一个共同的隐含假设——上一个节点的输出类型，正好是下一个节点的输入类型。现实世界不总是这样。这一篇讲 Workflow，专门解决"类型不匹配"问题的第三个编排工具。

Workflow 编排：字段映射、数据流分离系列「企业级 AI Agent 实现拆解」补充篇。前两篇讲了 Graph 和 Chain：Graph 能画任意流程，Chain 是线性管道的语法糖。但它们有一个共同的隐含假设——上一个节点的输出类型，正好是下一个节点的输入类型。现实世界不总是这样。这一篇讲 Workflow，专门解决"类型不匹配"问题的第三个编排工具。

Chain 编排：线性流、并行、Passthrough系列「企业级 AI Agent 实现拆解」补充篇 E4。[Graph 编排：不只是 ReAct 的通用 DAG]https://mp.weixin.qq.com/s/9rewe8ZV06b4tj0snnVuYw) 讲了 Graph 能画任意流程——节点、边、分支随便连。Graph 很强大，但大部分时候你的流程没那么复杂。翻译 → 摘要 → 评分，这种"一节一节往下走"的管道，用 Graph 写要手动连每条边，太啰嗦。Chain 就是为此而生的——线性流程的语法糖。

Dynamic Workflow在最新版可以/config 方式启用了2.1.150版的时候，还是用 ultrawork，现在Dynamic workflow官宣了，就改设置、用法了。

Java 流程编排新范式 Solon Flow：一个引擎，七种节点，覆盖规则/任务/工作流/AI 编排全场景做过复杂业务的 Java 开发者，大概都经历过这样的噩梦：一个订单处理方法，从最初的 50 行，经过三轮需求迭代，膨胀到 500 行。里面嵌套着六层 if-else，夹杂着硬编码的分支逻辑，改一处怕崩一片。新人来了看不懂，老人走了不敢改。更糟糕的是，产品经理隔三差五就跑过来说：“这个审批流程要加一个总监审批环节”、“满减规则从三档改成五档”、“大客户走特殊通道”……每一次变更都是一次代码外科手术。

Java 流程编排新范式 Solon Flow：一个引擎，七种节点，覆盖规则/任务/工作流/AI 编排全场景做过复杂业务的 Java 开发者，大概都经历过这样的噩梦：一个订单处理方法，从最初的 50 行，经过三轮需求迭代，膨胀到 500 行。里面嵌套着六层 if-else，夹杂着硬编码的分支逻辑，改一处怕崩一片。新人来了看不懂，老人走了不敢改。更糟糕的是，产品经理隔三差五就跑过来说："这个审批流程要加一个总监审批环节"、"满减规则从三档改成五档"、"大客户走特殊通道"……每一次变更都是一次代码外科手术。

MT-Workflow2：面向 Odoo 的可视化审批工作流引擎针对odoo17、18、19在 Odoo 项目里，审批常常不是一个孤立功能。销售订单要确认，采购订单要下单，报价单要发送，费用、合同、付款、库存调整都可能需要先经过内部审核。业务人员真正关心的也不是“系统里有没有一个审批菜单”，而是：当他在原来的业务单据上点击那个熟悉的按钮时，系统能不能自动判断这件事是否需要审批；需要审批时，能不能把流程跑起来；审批结束后，能不能继续执行原来的 Odoo 业务动作。

零基础入门 LangChain 与 LangGraph（七）：真正理解 LangGraph——从工作流、状态图到三个核心案例💬 开篇：前面六篇已经把 LangChain 这条线基本跑通了：模型怎么接，Prompt 怎么写，输出怎么约束，RAG 怎么把外部知识接进来，到这里为止，我们已经具备了“做一个基础 LLM 应用”的能力。但接下来真正遇到的问题，已经不是“会不会调模型”，而是：怎样把一个需要多步决策、状态传递、工具调用、分支跳转、失败恢复、人工介入的系统真正组织起来？

第三章：Agent智能体开发实战之【LlamaIndex 工作流从入门到实战】目录一、前言二、LlamaIndex 工作流2.1 核心组件2.1.1 定义工作流事件2.1.2 设置工作流类

当智能体学会“思考”：衡石Agentic BI背后的多智能体协同机制与任务规划技术解密“传统BI是被动等待指令的工具，而Agentic BI正在进化为能够自主思考的决策伙伴。 ” 衡石科技首席数据科学家陈家耀在解读HENGSHI SENSE 6.0时这样定义这场范式革命的本质。

手把手拆解旅行搭子Pro：基于Astron的Agent工作流实战刚接触 Agent 时，我们大多都是从 Prompt 提示词驱动的Agent开始的，就像下面这样写一个很长的 Prompt，约定好 LLM 大模型要遵循的角色，指定其拥有那些本领，限制大模型的问答范围，给定输出格式和问答案例。然后不断往里面加规则、加约束、加示例。

灵动如画 —— 初识 Solon Graph Fluent API 编排Solon Flow 在提供 json/ xml 编排之后。还提供了一套极为丝滑的流程图 Fluent API。它让流程定义回归到程序员最熟悉的工具——代码。

程序员柒叔

Dify 工作流类型说明文档版本：1.9.2 最后更新：2025年12月Dify 平台支持三种工作流类型，每种类型针对不同的使用场景进行了优化：

程序员柒叔

Dify 工作流组件开发指南本文档详细描述如何在 Dify 中开发一个新的工作流节点组件。Dify 工作流采用前后端分离架构，开发一个新的工作流节点组件需要同时在**后端（Python Flask）和前端（Next.js + React）**进行开发。

进阶流程图绘制工具 Unione Flow Editor-- 击破样式痛点：全维度自定义解决方案在企业级流程数字化落地中，流程图不仅是业务逻辑的载体，也是内部协同、对外展示的重要媒介。但多数主流流程编辑器普遍存在“颜值不足、风格脱节、修改繁琐”的样式痛点，导致流程图难以适配企业品牌调性，正式场景缺乏专业性，同时增加开发与维护成本。Unione Flow Editor 凭借“完全可控、完全自定义、基础组件支撑”的核心优势，从根源解决样式难题，兼顾美观性与开发效率，让流程图真正适配业务展示与协同需求。本文将深度拆解样式相关核心痛点，并给出针对性解决方案。

进阶流程图绘制工具 Unione Flow Editor-- 直击行业痛点：高扩展性解决方案解析在企业级流程数字化落地过程中，流程编辑器是核心工具，但多数主流产品却存在“水土不服”问题：扩展性不足导致无法适配个性化业务，节点属性定制能力缺失难以承载复杂逻辑，交互场景适配局限无法联动业务系统……这些痛点成为制约流程数字化深入推进的关键瓶颈。而 Unione Flow Editor 凭借“高扩展性架构、精细化属性定制、深度交互适配”三大核心优势，精准击破行业痛点。本文将从实际业务场景出发，拆解主流流程编辑器的核心痛点，并给出 Unione Flow Editor 的对应解决方案。

新一代 Workflow 编辑器Unione Flow Editor ：OA 审批流程实现案例Unione Flow Editor 是一款灵活高效的工作流可视化编辑器，支持自定义节点、流程配置与数据联动。本文通过一个完整的 OA 审批流程案例，展示其核心用法，包含编辑器主组件、自定义节点组件及流程数据结构。

进阶流程图绘制工具 Unione Flow Editor-- 巧用Event事件机制，破解复杂业务交互难题在企业级流程节点属性配置场景中，业务逻辑的复杂性往往对属性交互提出更高要求：不同审批类型需显示不同属性、必填规则随业务场景动态变化、控件选择需联动更新其他属性……而多数流程编辑器的属性交互仅支持“静态配置”，无法适配这些动态复杂场景，导致配置效率低、业务适配性差。Unione Flow Editor 提供的灵活Event事件机制，通过visible、required、select等核心事件，可精准实现动态交互逻辑，让属性配置完全贴合复杂业务需求。本文将拆解属性交互的核心痛点，结合Event事件机制给出落地