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应用开发

工作流应用

工作流应用将复杂的任务拆分成一系列有序执行的步骤，以降低系统复杂度。在阿里云百炼，通过工作流组合使用大模型、API和函数计算等节点，可有效降低编码成本。本文介绍如何创建工作流。

应用介绍

为什么使用工作流应用

工作流是一种将复杂任务拆分为一系列有序步骤的方法，旨在简化系统复杂度，提高工作效率。在现代软件开发和业务流程管理中，工作流应用变得尤为重要。通过在阿里云百炼平台上创建工作流应用，可以清晰地定义任务的执行顺序、责任分配以及各步骤之间的依赖关系，从而实现自动化和优化。 工作流应用有许多使用场景，如：
  • 旅行规划：用户可通过工作流插件选择目的地等参数，自动生成旅行计划，包括航班、住宿、景点推荐等。
  • 报告分析：针对复杂数据集，通过组合数据处理、分析和可视化插件，生成结构化和格式化的分析报告，满足不同业务需求。
  • 客服支持：通过自动化工作流处理客户咨询，包括问题分类等，提高客服响应速度和准确性。
  • 内容创作：实现文章、市场营销文案等内容的生成，用户只需输入主题和要求，系统自动生成符合要求的文稿。
  • 教育培训：通过工作流设计个性化学习方案，包括学习进度跟踪、测评等，实现学生的自主学习。
  • 医疗问诊：根据患者输入的症状，通过组合多种分析工具生成初步诊断或推荐相关检查，辅助医生进行进一步判断。

具体案例

案例一 识别诈骗信息

本案例以创建一个判断短信是否涉及电信诈骗的工作流应用为例进行说明，需要用到开始节点、大模型节点和结束节点。
  1. 访问应用管理页面，单击创建应用>工作流应用，填写应用名称后单击立即创建。
  1. 添加大模型节点，用于识别诈骗信息。 将左侧大模型节点拖入画布配置页面，在其配置面板中配置以下参数。未提及的参数保持默认即可。
    1. 模型配置: 选择千问-Plus-latest
    2. 提示词: 
      分析并判断所给信息是否存在诈骗嫌疑。给出肯定答案，是否存在诈骗嫌疑。
 处理要求：细致审查信息内容，关注关键词汇和典型诈骗模式，如请求紧急转账、提供个人信息、承诺不切实际的利益等。
操作步骤：
1. 识别信息中的关键要素，包括但不限于发件人身份、提出的请求、承诺的回报及任何紧迫性表述。
2. 对比已知的诈骗案例特征，检查信息中是否有类似的操作手法或语言模式。
3. 评估信息的整体合理性，考虑所提要求是否符合常规逻辑和常规流程。
4. 若信息中包含链接或附件，不要直接点击或下载，以避免潜在的安全风险，并提醒用户注意此类内容的危险性。
输出格式：明确指出该信息是否展现出诈骗的特征，并简要说明判断依据。如果存在诈骗嫌疑，提供一些建议或预防措施以保护用户安全。
    3. 用户提示词: 
      判断“${sys.query}”该信息是否涉嫌诈骗信息。
    配置完成后关闭面板，再连接开始节点和大模型节点。
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  1. 连接大模型节点和结束节点。再单击结束节点，在其配置面板的编辑框中输入/插入变量大模型1/result，未提及的参数保持默认即可。
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配置样例：
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  1. 单击右上角测试，输入你的包裹已在驿站存放多日未提取，请抽空过来取件，单击image。等待工作流运行结束后，查看输出结果。
image
  1. 继续输入你有一条中奖100万的信息，请查收，单击image。等待工作流运行结束后，查看输出结果。
image
  1. 如果当前工作流应用可以正常工作，请单击右上角发布应用，以备后续调用工作流应用。

案例二 智能导购

本案例将使用工作流创建一个智能导购员，可帮助用户选购手机、电视和冰箱，需要用到开始节点、意图分类节点、大模型节点和结束节点。
  1. 访问应用管理页面，单击创建应用>工作流应用，填写应用名称后单击立即创建。
  1. 将左侧意图分类节点拖入画布，在其配置面板中配置以下参数。未提及的参数保持默认即可。
    • 输入变量：选择内置变量的query。
    • 模型选择：选择千问-Plus-latest。
    • 意图分类：单击添加意图，分别添加以下3个意图
      • 消费者想选购电视
      • 消费者想选购手机
      • 消费者想选购冰箱
    • 记忆：让模型在对话中记住之前的聊天内容。单击启用image，选择自定义缓存。
      本节点缓存：模型只记得当前节点内的聊天内容。
      自定义缓存：模型会记得全局的聊天内容。
    配置完成后关闭面板，再连接开始节点和意图分类节点。
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  1. 将左侧大模型节点拖入画布，在其配置面板中配置以下参数。未提及的参数保持默认即可。配置完成后关闭面板，连接意图分类的消费者想选购冰箱和大模型节点。
    • 模型配置：选择千问-Plus-latest
    • 提示词： 
      你是负责给顾客推荐冰箱的智能导购员。
你需要按照下文中【冰箱的参数列表】中的顺序来主动询问用户需要什么参数的冰箱，一次只能问一个参数，不要对一个参数进行重复提问。
如果用户告诉了你这个参数值，你要继续询问剩余的参数。
如果用户询问这个参数的概念，你要用你的专业知识为他解答，并继续向他询问需要哪个参数。
如果用户有提到不需要继续购买商品，请输出：感谢光临，期待下次为您服务。
【冰箱的参数列表】
1.使用场景：【家用、小型商用、大型商用】
2.容量：【200L、300L、400L、500L】
3.能效等级：【一级能效、二级能效、三级能效】
如果【参数列表】中的参数都已收集完毕，你要问他：“请问您是否确定购买？”并同时将顾客选择的参数信息输出，如：用于小型商用|300L|一级能效。问他是否确定需要这个参数的冰箱。如果顾客决定不购买，要问他需要调整哪些参数。
如果顾客确定这个参数符合要求，你要按照以下格式输出：
【使用场景：家用，容量：300L，能效等级：一级能效】。请你只输出这个格式的内容，不要输出其它信息。
    • 用户提示词： 
      用户的问题是：${sys.query}
    • 记忆：让模型在对话中记住之前的聊天内容。单击启用image，选择自定义缓存。
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  1. 将左侧大模型节点拖入画布，在其配置面板中配置以下参数。未提及的参数保持默认即可。配置完成后关闭面板，连接意图分类的消费者想选购电视和大模型节点。
    • 模型配置：选择千问-Plus-latest
    • 提示词： 
      你是负责给顾客推荐电视的智能导购员。
你需要按照下文中【电视的参数列表】中的顺序来主动询问用户需要什么参数的电视，一次只能问一个参数，不要对一个参数进行重复提问。
如果用户告诉了你这个参数值，你要继续询问剩余的参数。
如果用户询问这个参数的概念，你要用你的专业知识为他解答，并继续向他询问需要哪个参数。
如果用户有提到不需要继续购买商品，请输出：感谢光临，期待下次为您服务。
【电视的参数列表】
1.屏幕尺寸：【50英寸、70英寸、80英寸】
2.刷新率：【60Hz、120Hz、240Hz】
3.分辨率：【1080P、2K、4K】
如果【电视的参数列表】中的参数都已收集完毕，你要问他：“请问您是否确定购买？”，并同时将顾客选择的参数信息输出，如：50英寸|120Hz|1080P。问他是否确定需要这个参数的电视。如果顾客决定不购买，要问他需要调整哪些参数。
如果顾客确定这个参数符合要求，你要按照以下格式输出：
【屏幕尺寸：50英寸，刷新率：120Hz，分辨率：1080P】。请你只输出这个格式的内容，不要输出其它信息。
    • 用户提示词： 
      用户的问题是：${sys.query}
    • 记忆：让模型在对话中记住之前的聊天内容。单击启用image，选择自定义缓存。
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  1. 将左侧大模型节点拖入画布，在其配置面板中配置以下参数。未提及的参数保持默认即可。配置完成后关闭面板，连接意图分类的消费者想选购手机和大模型节点。
    • 模型配置：选择千问-Plus-latest
    • 提示词： 
      你是负责给顾客推荐手机的智能导购员。
你需要按照下文中【手机的参数列表】中的顺序来主动询问用户需要什么参数的手机，一次只能问一个参数，不要对一个参数进行重复提问。
如果用户告诉了你这个参数值，你要继续询问剩余的参数。
如果用户询问这个参数的概念，你要用你的专业知识为他解答，并继续向他询问需要哪个参数。
如果用户提到不需要继续购买商品，请输出：感谢光临，期待下次为您服务。
【手机的参数列表】
1.使用场景：【游戏、拍照、看电影】
2.屏幕尺寸：【6.4英寸、6.6英寸、6.8英寸、7.9英寸折叠屏】
3.RAM空间+存储空间：【8GB+128GB、8GB+256GB、12GB+128GB、12GB+256GB】
如果【参数列表】中的参数都已收集完毕，你要问他：“请问您是否确定购买？”，并同时将顾客选择的参数信息输出，如：用于拍照|8GB+128GB|6.6英寸。问他是否确定需要这个参数的手机。如果顾客决定不购买，要问他需要调整哪些参数。
如果顾客确定这个参数符合要求，您要按照以下格式输出：
【使用场景：拍照，屏幕尺寸：6.8英寸，存储空间：128GB，RAM空间：8GB】。请你只输出这个格式的内容，不要输出其它信息。
    • 用户提示词： 
      用户的问题是：${sys.query}
    • 记忆：让模型在对话中记住之前的聊天内容。单击启用image，选择自定义缓存。
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  1. 将左侧变量处理节点拖入画布，在其配置面板中配置以下参数。未提及的参数保持默认即可。配置完成后关闭面板，连接意图分类节点的默认意图和变量处理节点。
    • 输出模式：选择文本输出
    • 在编辑框中输入： 
      您好！请直接告诉我，您想购买电视、冰箱还是手机呢？
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  1. 将三个大模型节点和变量处理节点都连接到结束节点。再单击结束节点，在其配置面板的编辑框中分别输入/插入4个变量大模型1/result``大模型2/result``大模型3/result``变量处理1/result，未提及的参数保持默认即可。
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配置样例：
image
  1. 测试应用：
    1. 单击右上角测试，在对话框输入给我介绍一下你们的冰箱，单击image，查看输出结果。
    2. 继续输入家用，查看输出结果。
    3. 继续输入200L，查看输出结果。
    4. 最后输入一级能效，查看输出结果。
工作流-智能导购
  1. 如果当前工作流应用可以正常工作，请单击右上角发布应用，以备后续调用工作流应用。

案例三 日程管理助手

本案例将通过工作流创建一个日程管理助手，用于接收用户的日程信息，并将其整理成一个结构化的日历格式。本案例将使用智能体群组节点，将任务分解为两个独立的子智能体，每个子智能体负责不同的任务。

子智能体

功能描述

示例输入

示例输出

信息收集智能体应用

从用户侧收集日程信息。

接收用户输入的日程安排，如会议、任务、约会等。然后将这些信息传递给数据整理智能体。

用户输入“明天上午10点有个团队会议”。

将输入转换为结构化数据，如 {"日期": "明天", "时间": "上午10点", "事件": "团队会议"}。

数据整理智能体应用

将收集到的日程信息整理成日历格式。

接收信息收集智能体传来的结构化数据，并将这些信息按照日期和时间进行排序，最终输出一个用户友好、易于查看的日历。

{"日期": "明天", "时间": "上午10点", "事件": "团队会议"}

将信息添加到用户日历中，例如 用户日历：{"2024-08-19": [{"时间": "上午10点", "事件": "团队会议"}]}

  1. 访问应用管理页面，单击创建应用>智能体应用，填写应用名称后单击立即创建。创建并发布信息收集智能体应用和数据整理智能体应用。
    • 智能体名称：信息收集
    • 模型配置：千问-Plus-latest
    • 提示词 
      你是一个智能助手，负责收集用户的日程安排。用户会以自然语言输入他们的日程信息。你的任务是解析这些输入，并提取出日期、时间和事件。输出格式应该是结构化的JSON对象。
示例输入：
"明天上午10点有个团队会议"
示例输出：
{
  "日期": "明天",
  "时间": "上午10点",
  "事件": "团队会议"
}
当用户输入日程安排时，请按照上述格式返回解析后的数据。
    • 智能体名称：数据整理
    • 模型配置：千问-Plus-latest
    • 提示词 
      你是一个智能助手，负责整理用户的日程安排。你将接收来自另一个Agent传递的结构化数据，并将这些数据添加到用户的日历中。请确保数据按照日期和时间排序，并输出更新后的日历。

示例输入：
{
  "日期": "明天",
  "时间": "上午10点",
  "事件": "团队会议"
}

示例输出：
{
  "用户日历": {
    "2024-08-19": [
      {
        "时间": "上午10点",
        "事件": "团队会议"
      }
    ]
  }
}

请将接收的数据添加到用户的日历中，并返回更新后的结果。
  1. 访问应用管理页面，单击创建应用>工作流应用，填写应用名称后单击立即创建。
  1. 配置智能体群组节点：从左侧节点列表中拖动一个智能体群组节点到画布中。在其配置面板中配置以下参数。
    • 输入：选择内置变量/query
    • 模型选择：千问-Plus-latest
    • 群组名称：日程管理助手
    • 智能体：添加已创建并发布的信息收集智能体应用和数据整理智能体应用作为子智能体。 添加子智能体后，需要单击子智能体中的配置添加描述信息，对该智能体的功能进行说明，从而帮助决策模型判断当前任务需要调用哪个子智能体。
      • 信息收集智能体应用描述：接收用户输入的日程安排，如会议、任务、约会等。然后将这些信息传递给数据整理智能体。
      • 数据整理智能体应用描述：接收信息收集智能体传来的结构化数据，并将这些信息按照日期和时间进行排序，最终输出一个用户友好、易于查看的日历。
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  1. 配置结束节点：配置完成后关闭面板，再连接开始节点、智能体群组节点、结束节点。 再单击结束节点，在其配置面板的编辑框中输入/插入变量智能体群组1/result，未提及的参数保持默认即可。
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  1. 测试应用：单击右上角测试，输入后天早上11点对齐百炼项目进度，测试应用效果。
  1. 如果当前工作流应用可以正常工作，请单击右上角发布应用，以备后续调用工作流应用。

会话变量

会话变量作为全局变量，能够在当前工作流的全生命周期内记录参数信息，并可在各个节点中进行引用。 可在画布配置页面的右上角单击image图标进行配置。
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节点说明

节点是工作流应用的核心功能单元，各自承担特定任务，如执行操作、触发条件、处理数据或决定流程走向。它们就像积木般灵活拼接，共同构建高效、智能的自动化流程。
  • 开始/结束
  • 大模型
  • 知识库
  • MCP
  • 应用组件
  • API
  • 插件
  • 函数计算
  • AppFlow
  • 脚本
  • 条件判断
  • 意图分类
  • 循环
  • 批处理
  • 流程输出
  • 变量处理
  • 变量赋值
  • 参数提取
  • 智能体群组
  • 智能体创建
  • 文档解析
  • 图片解析
  • 视频解析
  • 音频解析
  • 多模态生成
  • 数据连接器
  • 何时使用
    • 在设计工作流时，您需要确定输入/输出参数的结构和内容，并填入开始/结束节点。
  • 如何使用
    • 开始节点

      组件

      说明

      预置变量

      工作流预置了以下变量，用于处理用户输入和维护历史对话：

      • query：接收用户输入的文本内容。

      • historyList：对话历史列表，用于在多轮对话中维护上下文。可在支持记忆功能的节点（如大模型、意图分类）中，通过选择自定义缓存来调用。

      • imageList：图片列表，用于存储用户上传的图片，以支持图像分析或多模态对话。可在支持记忆功能的节点（如大模型、意图分类）中，通过选择自定义缓存来调用。

      自定义变量

      自定义变量是根据不同工作流需求创建的结构化输入参数，可在测试工作流或 API 调用时接收外部数据，并在后续节点中引用。创建自定义变量时，需配置以下参数：

      • 变量名：输入具有语义的名称。不支持中文字符。

      • 类型：变量的数据类型。当前支持 String、Boolean、Number、Object、Array（String、Boolean、Number、Object）、File。

      • 描述：对变量的功能和使用场景进行简要说明。

      触发器

      触发器用于设置工作流的自动启动方式。未配置触发器时，工作流通过手动测试或 API 调用启动。一个开始节点可添加多个触发器，各触发器独立生效。支持以下触发方式：

      • 定时触发：按时间规则周期性启动工作流，支持可视化配置和 Cron 表达式两种规则设定方式。

      • 预置事件：由外部渠道事件启动工作流，支持微信智能机器人-长连接版本、Gitee、QQ 机器人长连接、钉钉应用机器人长连接、飞书长连接、GitHub。

      • Webhook：由外部系统通过 HTTP 请求启动工作流，支持配置 Header、Param 和 Body。

    • 结束节点
      组件说明
      输出模式文本输出：适合输出非结构化的内容。在输入框中支持输入固定内容或输入/引用变量，以确定最终返回给用户的执行结果。变量可来源于工作流中任意节点的执行结果或会话变量。通过合理配置输出变量，用户能够清晰地掌控整个工作流的数据流向，并确保最终呈现的信息准确、完整。JSON输出：按照 JSON 格式编排输出内容，适合输出结构化的内容。可自定义变量名，支持输入文本或引用变量。
      流式输出流式输出开关仅对文本模式生效。开启时，可以逐字流式输出大模型节点、应用组件节点的内容。关闭时，回复内容将全部生成后一次性输出。
      结果返回
      该功能即将下线。
      仅在 API 调用应用时生效，用于决定是否输出节点内容。如需了解该组件的用途，请参阅通过“结果返回”控制节点内容的方法。

测试应用

在工作流配置完成后，可以通过测试功能验证工作流的运行效果。单击右上角测试按钮，打开测试面板。测试面板支持多种测试模式，可根据不同的使用场景选择合适的模式测试。

文本对话

文本对话是默认的测试模式，会保留历史对话上下文，支持连续的多轮对话交互。
  1. 在测试面板顶部的下拉框中选择文本对话模式（默认模式）。如果工作流中包含自定义变量，在参数配置区域填写变量值。
  2. 在输入框输入测试内容（支持文本输入和附件上传），单击发送按钮（或按 Enter 键）执行测试。
  3. 查看测试结果，可以点击节点查看详细的输入输出，也可以切换输出格式（Text/JSON格式）查看结果。
  4. 如需继续多轮对话，在输入框输入下一轮对话内容并发送；如需重新开始对话，可单击清空按钮。

文本生成

文本生成模式为单轮交互，每次测试都是独立的，不会保留历史对话上下文，支持两种模式： 同步运行：适用于执行时间较短的简单任务，工作流执行完成后直接返回结果； 异步运行：适用于执行时间较长的复杂应用，系统返回Task ID，可通过Task ID查询任务执行结果。

同步运行

同步运行模式下，工作流会立即执行并等待完成，执行完成后直接返回结果。
  1. 在输入框中输入测试内容，单击运行按钮执行测试。
  2. 等待工作流运行完成后，切换到结果标签页查看输出结果。可以点击节点查看详细的输入输出，也可以切换输出格式（Text/JSON格式）查看结果。

异步运行

异步运行模式下，工作流会在后台执行。系统会立即返回Task ID，可通过Task ID查询任务执行结果。在任务中心中可以查看历史异步任务。
  1. 在输入框中输入测试内容，单击运行按钮执行测试。系统会立即返回Task ID。
  2. 异步任务执行过程中，测试面板会显示“执行中”状态，可单击刷新按钮刷新任务状态。
  3. 任务执行完成后，在结果标签页中查看输出结果，结果中会显示“异步”标签和Task ID。可以点击节点查看详细的输入输出，也可以切换输出格式（Text/JSON格式）查看结果。

音视频互动

阿里云百炼可以将工作流应用发布为音视频实时对话应用，并提供了便捷的调试窗口，支持通过H5/APP快速体验demo效果，也可以通过音视频SDK集成到用户的Web/iOS/Android应用中。
  1. 不推荐使用深度思考模式的模型进行实时音视频对话，会影响对话体验，如DeepSeek-R1、QwQ系列模型
  2. DeepSeek V3 模型不支持视频对话功能。
  1. 首先，请选择开始节点、大模型节点和结束节点，配置一个可正常执行的工作流。
    • 大模型节点：配置以下参数，其余参数保持默认值。
      • 模型配置：选择千问-Plus模型。
      • 提示词 
        # 角色
你是一个口语练习专家。你会首先使用中文对用户的英文输入进行点评，给出优化建议、纠错及润色。之后使用英文维持继续对话，不要加入多余的中文翻译。

# 执行步骤
1. 如果用户用中文交流，让用户重新用英文对话。
2. 针对用户的英文输入，使用中文进行评价，给出优化建议。
3. 使用英文开启下一轮对话，不要说出中文意思。
4. 不要输出占位符等无法被转换为语音的文本信息。
      • 用户提示词：输入/插入变量内置变量/query。
    • 结束节点：输入/插入变量大模型1/result。
      连接大模型节点和结束节点之后，才能选到变量大模型1/result。
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  1. 然后，请通过测试文本对话，先在文本对话中调试出符合预期的应用效果。
    输入：Let's get some conversation.
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  1. 文本会话效果满意后，切换到语音互动或视频互动，再单击去配置配置API Key用于调用应用。
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  1. 进行音视频设置，配置参数后，再点击拨打调试音视频互动效果。 其中语音转文字可进行语种选择
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    文字转语音可进行语音模型选择和音色选择
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  1. 效果测试满意后，点击右上角体验按钮，生成临时体验二维码，通过手机微信/钉钉/浏览器扫码体验交互效果。二维码有效期为24小时。
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  1. 效果确认后，点击发布按钮，发布应用。再进入发布渠道，完成智能媒体服务开通和SLR授权后，创建互动智能体。
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检查清单

在检查清单中可以查看为确保工作流成功运行所需进行的配置。 可在画布配置页面的右上角单击image图标查看。
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发布应用

发布后的应用可以被API调用，也可以通过Web页面分享给同一主账号下的RAM子账号使用。您可以单击智能体应用管理界面右上角的发布按钮。

通过API调用

您可以在工作流应用发布渠道页签，单击API右侧的查看API，查看通过API调用智能体应用的方法。
注：您需用您的API KEY对DASHSCOPE_API_KEY进行替换才可发起调用。
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关于API调用的相关问题总结： 目前不支持在工作流中调用析言服务，可以通过API节点调用自定义的API服务。
API调用的超时时间为 600 秒，暂不支持修改。如可能超时，建议采用以下方案：
  • 使用异步模式：选择异步运行模式，系统返回Task ID，可通过Task ID查询结果，不受同步超时限制。
  • 拆分任务：将任务拆分为多个步骤，或将批量数据分批处理，避免单次执行超时。

发布为组件

您可以将工作流应用发布为组件，以供其他智能体或工作流应用使用。详细的组件配置方法请参考发布为组件。

其他调用方式

其他分享方式，请参见应用分享。

工作流导入/导出

  1. 导入/导出百炼工作流 点击工作流页面上方的image，选择导出DSL或导入百炼DSL。
    image
  2. 导入 Dify 工作流 百炼支持一键导入 Dify 工作流，便于迁移和复用。
    1. 点击工作流页面上方的image，选择导入Dify DSL。
      image
    2. 调整各节点的参数配置。
      image
      节点兼容性详情如下：

      Dify节点

      对应的百炼节点

      兼容性

      开始

      开始

      1. sys.query：对应百炼的query

      2. sys.dialogue_count：对应百炼的最大记忆轮次

      LLM

      大模型

      1. 模型：百炼不支持的模型会置空，需要自行选择；百炼支持模型完全兼容

      2. Prompt：Dify 的 System 对应百炼的提示词，Dify 的 User 对应百炼的用户提示词

      3. 视觉能力：完全一致

      4. 上下文：百炼将 Dify 上下文的原始字段直接纳入其 System Prompt 中

      知识检索

      知识库

      1. 输入：统一引入content字段作为输入

      2. 知识库：导入后该选项会置空，需要在百炼手动关联

      3. 召回设置：Dify 的Top-k参数会映射为百炼的召回片段数

      直接回复

      输出节点

      完全兼容

      Agent

      无

      仅保留名称，需点击以选择具体的百炼节点进行替换

      问题分类器

      意图分类

      百炼不支持的模型会置空，需要自行选择；百炼支持模型完全兼容

      迭代

      批处理

      1. 输入：对应百炼的批处理数组

      2. 输出变量：对应百炼的输出变量

      循环

      循环

      完全兼容

      代码执行

      脚本

      区分 Python 和 JavaScript 脚本

      模板转换

      无

      不兼容，生成自定义节点

      变量聚合器

      变量处理

      对应百炼变量处理节点的聚合分组输出模型

      文档提取器

      无

      不兼容，生成自定义节点

      变量赋值

      变量设置

      完全兼容

      参数提取器

      参数提取

      百炼不支持推理模式，其余完全兼容

      HTTP请求

      API

      完全兼容，但需要重新鉴权

      列表操作

      无

      不兼容，生成自定义节点

      工具

      插件、MCP

      不兼容，生成自定义节点

      注释

      无

      不兼容

      结束

      结束

      若 Dify 工作流中存在多个结束节点，百炼会将其转换为一个变量聚合节点和一个结束节点

查看工作流应用版本

  1. 点击工作流配置页面右上角的发布，在发布对话框中输入版本信息（例如：1.0.0）后，点击确定。
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  1. 点击页面顶部的版本管理，您可以在历史版本面板按需查看或使用（点击覆盖当前草稿或回到当前版本）当前工作流应用的不同版本。
    您也可以点击顶部的DSL导出该版本，导出所选历史版本工作流的DSL。
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  1. 可选：在节点库中查看或搜索节点。
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删除与复制工作流应用

您可以在应用管理找到已发布的应用卡片，单击image图标，进行删除与复制工作流、修改应用名操作。

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常见问题

  • 工作流应用相关
  • 节点相关
  1. 怎么把工作流运行的结果写入数据库？ 使用脚本转换节点，可将上一节点的内容写入数据库。
  2. 阿里云百炼构建工作流应用，如何上传文件？ 您可以在工作流应用中加入一个API节点来实现文件上传功能。
  3. 如何上传图片？ 使用VL模型，通过指定参数传入图片URL地址。
  4. 能否在工作流应用里使用异步任务API? 工作流应用超时时间为600秒，不建议在流程里使用异步任务API。
  5. 阿里云百炼工作流前端应该怎么调用API并且流式输出呢 暂时不支持前端调用。
  6. 阿里云百炼工作流无法导入单独的.yaml文件 不支持单独导入.yaml文件，需提供包含md5文件的压缩包，建议重新生成MD5。
  7. 阿里云百炼工作流变量名可以为中文吗？ 变量名不支持使用中文。
  8. 对话记录存储问题 工作流应用仅保存一个月数据，需自行保存对话记录，session_id有效时间为一小时。
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