ai大模型工作流—AI大模型工作流实战指南

一、工作流核心概念

1. 定义：AI工作流是通过节点和边组成的流程图，融合大模型能力实现自动化任务处理

2. 典型场景：HR简历筛选、多步骤数据处理、跨平台任务执行等标准化流程

3. 技术价值：将大模型的推理能力与业务流程结合，提升复杂任务的执行效率

二、主流开发工具与平台

| 工具名称 | 特点 | 适用场景 |

|-|-|--|

| Coze | 提供可视化节点配置，支持大模型与插件混合编排 | 企业级智能体开发 |

| LangChain | 开源框架，集成Prompt模板、记忆模块和知识检索能力 | 复杂推理任务流 |

| n8n | 无代码自动化平台，可与Claude等模型通过MCP协议集成 | 跨系统自动化 |

三、实战开发步骤

1. 环境准备

2. 流程设计

```python

示例：LangChain工作流伪代码

from langchain.agents import initialize_agent

workflow = initialize_agent(

tools=[web_search, database_query], 定义功能节点

llm=claude_model, 指定大模型

memory=redis_cache 持久化记忆

```

3. 节点配置

4. 测试优化

四、进阶技巧

五、学习资源推荐

> 提示：实际开发中建议从MVP（最小可行产品）起步，逐步扩展流程复杂度