智能機器人如何使用工作流
一、工作流功能介紹
1、定義與核心價值
工作流是企業(yè)微信智能機器人的進階功能模塊，通過固定邏輯與執(zhí)行順序串聯(lián)不同能力節(jié)點，實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯的自動化運行。其核心價值在于解決多步驟復(fù)雜場景的標準化處理，同時固化流程以保障輸出穩(wěn)定性，讓智能機器人具備處理跨系統(tǒng)、多規(guī)則、高復(fù)雜度任務(wù)的能力。
2、適用場景
多步驟復(fù)雜場景：內(nèi)部多維度知識問答（如同時檢索財經(jīng)、IT、行政類知識集）、材料風(fēng)險審核（權(quán)限校驗→多API接口調(diào)用→規(guī)則對比→結(jié)果推送）、客戶情報收集（整合內(nèi)部數(shù)據(jù)+外部聯(lián)網(wǎng)信息）等。
流程固化場景：預(yù)約會議室、財務(wù)申請、標準化審批等需明確定義入?yún)?出參，要求執(zhí)行穩(wěn)定性的場景。
3、基礎(chǔ)使用規(guī)則
● 一個智能機器人最多可配置10個工作流。
● 為確保機器人精準調(diào)用，需清晰填寫工作流名稱與功能描述。
● 工作流支持自動保存機制，每30秒且存在編輯行為時自動保存一次，避免配置丟失。
二、工作流全流程配置指南
1、配置前置條件
需先創(chuàng)建智能機器人，在機器人的創(chuàng)建/編輯頁面中，可找到「工作流」配置入口，完成后續(xù)工作流的添加與關(guān)聯(lián)。
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2、六步驟標準配置流程
步驟1：創(chuàng)建工作流
進入智能機器人編輯頁面，點擊「添加工作流」→「創(chuàng)建新的工作流」，填寫工作流名稱（明確功能場景）與描述（說明適用范圍），便于機器人識別調(diào)用場景。
步驟2：配置工作流節(jié)點與邏輯
根據(jù)業(yè)務(wù)需求，拖拽添加所需能力節(jié)點，串聯(lián)形成完整流程。支持的節(jié)點類型包括參數(shù)配置、分支循環(huán)、代碼工具、模型能力、插件調(diào)用等，具體節(jié)點功能可參考「核心能力節(jié)點說明」。
步驟3：調(diào)試工作流
在工作流編輯頁面，點擊「調(diào)試」，輸入測試問題，查看執(zhí)行結(jié)果與思考過程：
● 驗證節(jié)點邏輯是否通順，參數(shù)傳遞是否準確。
● 檢查是否存在配置異常（如必填參數(shù)缺失、節(jié)點關(guān)聯(lián)錯誤）。
● 若調(diào)用失敗，可通過日志定位問題并優(yōu)化配置。
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步驟4：發(fā)布工作流
調(diào)試無誤后，點擊「保存」按鈕，工作流將同步至現(xiàn)網(wǎng)。僅已發(fā)布的工作流可被智能機器人引用使用。
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步驟5：關(guān)聯(lián)智能機器人并上線
返回智能機器人編輯頁面，在「工作流」模塊選擇已發(fā)布的工作流進行關(guān)聯(lián)，完成配置后保存機器人設(shè)置，即可正式上線使用。
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步驟6：后續(xù)維護
在工作流管理tab中，可瀏覽所有有權(quán)限的工作流，支持對已發(fā)布的工作流進行編輯、更新、版本還原等操作，維護記錄將保留在版本記錄中。
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三、核心能力節(jié)點詳細說明
1、基礎(chǔ)參數(shù)配置節(jié)點
開始節(jié)點
● 全局參數(shù)：默認包含query（調(diào)用工作流的文本消息）、userid（調(diào)用用戶身份），可在所有節(jié)點中直接引用。
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● 自定義參數(shù)：從用戶輸入中提取關(guān)鍵信息（如天氣查詢場景的「地點」「時間」），若參數(shù)必填且提取失敗，模型將主動向用戶詢問收集。
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結(jié)束節(jié)點
● 核心作用：配置工作流輸出參數(shù)，將流程結(jié)果傳遞給智能機器人，若未配置輸出參數(shù)，機器人將無法獲取工作流返回信息。
● 配置要求：需明確輸出參數(shù)的名稱、類型（如String），并關(guān)聯(lián)前置節(jié)點的返回結(jié)果（如引用「知識集問答.response」）。
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2、分支與循環(huán)節(jié)點
條件分支
● 功能：設(shè)置條件邏輯，根據(jù)不同規(guī)則執(zhí)行對應(yīng)分支流程。
● 配置：可添加多個分支（含ELSE默認分支），每個分支需設(shè)置觸發(fā)規(guī)則，滿足規(guī)則時執(zhí)行該分支的后續(xù)節(jié)點。
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條件循環(huán)
● 功能：構(gòu)建循環(huán)體，設(shè)置循環(huán)停止條件（如滿足特定邏輯條件或達到最大循環(huán)次數(shù)99次），適用于需要重復(fù)執(zhí)行的操作（如多輪數(shù)據(jù)校驗）。
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列表循環(huán)
● 功能：遍歷列表數(shù)據(jù)并循環(huán)處理，支持設(shè)置循環(huán)次數(shù)上限（99次），適用于批量數(shù)據(jù)處理場景。
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3、代碼與工具節(jié)點
Python節(jié)點
● 功能：編寫并運行Python代碼，實現(xiàn)自定義邏輯處理。
● 限制：暫不支持訪問外網(wǎng)；需配置輸入?yún)?shù)（如arg1），代碼執(zhí)行結(jié)果通過return語句返回。
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HTTP請求節(jié)點
● 功能：發(fā)起HTTP請求獲取外部數(shù)據(jù)，僅支持訪問公網(wǎng)域名/IP。
● 配置：需填寫請求方法（如GET）、URL、請求參數(shù)、請求頭（如Content-Type: application/json），返回結(jié)果包含headers、status、body等字段。
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設(shè)置變量節(jié)點
● 功能：對已有變量賦值或創(chuàng)建新變量，支持引用全局參數(shù)、前置節(jié)點結(jié)果，用于數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、中間結(jié)果存儲等場景。
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4、模型與問答節(jié)點
大模型問答
● 功能：調(diào)用指定大模型（如DeepSeek·深度思考、Hunyuan）生成文本內(nèi)容。
● 配置：可選擇模型類型，通過temperature參數(shù)調(diào)整創(chuàng)造性（默認0.5），支持插入系統(tǒng)提示詞、用戶提示詞及自定義參數(shù)。
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知識集問答
● 功能：根據(jù)所選知識集檢索內(nèi)容并生成答復(fù)，適用于標準化知識問答場景。
● 配置：
- 檢索設(shè)置：選擇目標知識集、設(shè)置最大召回數(shù)量（默認6）。
- 問答規(guī)則：定義角色、風(fēng)格（如「完整簡潔」）、限制（如無合適內(nèi)容時拒答）。
- 模型配置：選擇關(guān)聯(lián)大模型及創(chuàng)造性參數(shù)。
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問題分類
● 功能：通過大模型意圖識別，將用戶輸入按規(guī)則分類，適配多場景統(tǒng)一入口的工作流（如同時處理打卡、審批、IT問題）。
● 配置：添加分類規(guī)則（如「打卡」對應(yīng)「考勤、打卡、簽到相關(guān)問題」），設(shè)置示例提升識別準確度，未匹配任何分類時執(zhí)行默認分支。
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5、插件調(diào)用節(jié)點
● 功能：引用企業(yè)已配置的API插件、MCP插件或自定義插件，獲取插件返回結(jié)果并用于后續(xù)流程。
● 適用場景：對接企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)（如訂單查詢、權(quán)限校驗），復(fù)用已有的插件能力。
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6、 輔助工具節(jié)點
變量查看
● 功能：查看當前工作流中所有可引用的變量（含全局參數(shù)、節(jié)點變量、自定義參數(shù)），便于配置校驗與問題排查。
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檢查節(jié)點
● 功能：自動檢測工作流配置異常（如HTTP請求URL為空、參數(shù)缺失），實時提示配置錯誤，降低調(diào)試成本。
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調(diào)試
● 功能：調(diào)試工作流，并輸出調(diào)試結(jié)果和思考過程
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版本記錄
● 功能：保留工作流的所有編輯、發(fā)布記錄，支持還原至歷史版本，便于追溯配置變更與回滾操作。
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保存
● 功能：工作流支持自動保存，每30秒且有編輯行為，自動保存一次。
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發(fā)布
●功能：點擊發(fā)布，且當前工作流無配置問題，會將當前工作流內(nèi)容發(fā)布至現(xiàn)網(wǎng)。發(fā)布后，智能機器人可關(guān)聯(lián)、使用工作流。
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四、典型配置案例：企業(yè)內(nèi)部知識問答
1、場景目標
通過工作流實現(xiàn)打卡、審批、IT三類問題的分類處理，檢索對應(yīng)知識集并返回精準答案，提升內(nèi)部問答效率。
2、配置步驟
（1）開始節(jié)點配置
無需額外添加自定義參數(shù)，直接使用全局query參數(shù)傳遞用戶問題。
（2）問題分類節(jié)點配置
● 分類1：名稱「打卡」，規(guī)則「考勤、打卡、簽到相關(guān)問題」，示例「如何查詢打卡數(shù)據(jù)」「如何設(shè)置打卡規(guī)則」。
● 分類2：名稱「審批」，規(guī)則「審批、報銷、審核流相關(guān)問題」，示例「如何設(shè)置審批流」。
● 分類3：名稱「IT」，規(guī)則「IT、設(shè)備相關(guān)問題」，示例「電腦連不上網(wǎng)怎么辦」。
● 默認分類：未匹配上述分類時執(zhí)行。
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（3）知識集問答節(jié)點配置
為每個分類添加對應(yīng)的知識集問答節(jié)點：
● 打卡知識集問答：關(guān)聯(lián)「打卡」知識集，設(shè)置最大召回數(shù)量6，模型選擇DeepSeek·深度思考。
● 審批知識集問答：關(guān)聯(lián)「審批」知識集，配置問答規(guī)則為「簡潔準確答復(fù)，無相關(guān)內(nèi)容則拒答」。
● IT知識集問答：關(guān)聯(lián)「IT支持」知識集，調(diào)整temperature參數(shù)至0.3，降低創(chuàng)造性。
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（4）結(jié)束節(jié)點配置
添加3個輸出參數(shù)：
● response_checkin：引用「打卡知識集問答.response」。
● response_approve：引用「審批知識集問答.response」。
● response_IT：引用「IT知識集問答.response」。
配置所有知識集問答節(jié)點的輸出結(jié)果，方便工作流向智能機器人傳遞結(jié)果
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3、效果驗證
用戶輸入「企業(yè)打卡規(guī)則數(shù)量上限是多少？」時，工作流將自動執(zhí)行：
（1）問題分類節(jié)點識別為「打卡」類問題。
（2）觸發(fā)「打卡知識集問答」節(jié)點，檢索對應(yīng)知識集。
（3）結(jié)束節(jié)點將檢索結(jié)果通過response_checkin傳遞給機器人。
（4）機器人結(jié)合結(jié)果生成最終答復(fù)，實現(xiàn)精準問答。
五、常見問題與解決方案
1、無法正常調(diào)試調(diào)用工作流
● 原因：智能機器人（大模型）會判斷問題是否與工作流名稱/描述匹配，僅匹配場景才會調(diào)用。
● 解決方案：調(diào)試前填寫清晰的工作流名稱（如「企業(yè)內(nèi)部考勤審批問答」）與功能描述（如「處理打卡規(guī)則、審批流程相關(guān)問題」），確保問題場景與描述一致。
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2、工作流返回內(nèi)容為空
● 原因：結(jié)束節(jié)點未配置輸出參數(shù)，或輸出參數(shù)未關(guān)聯(lián)前置節(jié)點的返回結(jié)果。
● 解決方案：在結(jié)束節(jié)點中添加輸出參數(shù)，明確關(guān)聯(lián)需要傳遞的節(jié)點結(jié)果（如引用「HTTP請求.body」「Python.return」）。
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3、智能機器人調(diào)試時無法調(diào)用工作流
● 原因1：模型判斷輸入問題與工作流名稱/描述不匹配。
● 原因2：機器人已配置知識集，會優(yōu)先查詢知識集并生成回答，未觸發(fā)工作流調(diào)用。
● 解決方案：優(yōu)化工作流名稱與描述的場景匹配度；如需優(yōu)先調(diào)用工作流，可調(diào)整機器人回復(fù)設(shè)置，減少知識集優(yōu)先權(quán)重。
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4、機器人回答未100%引用工作流輸出信息
● 原因：工作流輸出僅作為機器人的信息源參考，機器人會結(jié)合用戶問題、工作流結(jié)果、自身模型知識綜合生成答復(fù)。
● 說明：這是正?，F(xiàn)象，旨在保證答復(fù)的自然性與完整性，若需嚴格遵循工作流結(jié)果，可在機器人回復(fù)設(shè)置中開啟「僅根據(jù)知識集回答」（需將工作流結(jié)果同步至知識集）。
工作流調(diào)試：
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機器人調(diào)試：
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