摘要：该推文解答了用户搭建 AI 智能体时 “不知插入什么节点、为何插入该节点” 的困惑 —— 将 AI 工作流对应为 “定菜备食材（开始节点）→烹饪步骤（中间节点）→端上成品（结束节点）”。核心原则是先明确工作流最终目的，随后详细拆解 5 类常见 AI 工作流场景的结构、原理及示例。

关键词：AI 工作流、节点、5 大 AI 工作流场景、工作流决策步骤、AI 小白入门

首先我们可以把构建AI工作流想象成做一道菜：

开始节点：就是您决定“今天要做什么菜”，以及准备好最原始的食材（比如一块生肉、一些蔬菜）。

结束节点：就是最终端上桌的美味菜肴。

中间的节点：就是洗菜、切菜、腌制、炒、蒸、调味等一系列步骤。

现在的问题是：什么时候该“炒”，什么时候该“蒸”，什么时候该“放盐”？


一、你想让AI做什么？（核心原则）


在插入任何节点之前，您必须最清楚地知道：我这个工作流的最终目的是什么？
不同的目的，决定了完全不同的“烹饪”流程。

下面通过几个最常见的“目的”来举例说明。




二、常见工作流目的与节点插入指南


目的1：纯粹和AI聊天问答（就像用豆包、deepseek等一样）

这是最简单的流程。你只需要把“生食材”（你的问题）直接交给“大厨”（大模型）处理就行。

工作流结构：开始 → 大模型节点 → 结束

为什么：因为大模型节点是核心，它直接理解你的问题并生成答案。

示例：你问“解释一下黑洞是什么？”，大模型直接回答你。

下图为节点类型及名称

目的2：让AI阅读一篇长文章或网页，然后根据内容回答问题

你不仅需要“大厨”，还需要先找一个“助理”把食材处理好（比如把长长的网页内容先提取出来）。

  1. 工作流结构：开始 → 网页读取/文本输入节点 → 大模型节点 → 结束
  2. 为什么：

首先，你需要一个节点（如“爬虫”插件或“文本输入”节点）来获取并输入长文本。

然后，把这篇长文本和你的问题（例如“总结这篇文章的要点”）一起交给大模型节点。


  1. 示例：输入一个维基百科链接，然后让AI总结它。

目的3：让AI分析数据（比如Excel表格）

食材是一堆生肉和骨头（原始数据），你需要先“剔骨切肉”（处理数据），再交给大厨“烹饪”（分析）。

工作流结构：开始 → 文件读取节点 → 代码节点（或数据处理插件） → 大模型节点 → 结束

为什么：

  • 文件读取节点：先把Excel表格读进来。
  • 代码节点（Python）或数据处理插件：大模型不一定能直接理解原始表格数据。你需要先用代码节点做一些初步处理，比如清洗数据、计算一些基本统计量（平均値、总和等），或者把表格转换成一段文字描述。
  • 大模型节点：然后把处理好的“文字描述”和你的问题（如“分析一下销售额下降的原因”）交给大模型，让它进行深度分析和推理。

    • 示例：上传一个销售数据表格，让AI分析哪个产品卖得最好。


    目的4：让AI自动生成图片

    你需要告诉大厨想要什么菜（文本描述），但大厨不会炒菜（生成图片），得再交给专门的“面点师”（绘图AI）。

    工作流结构：开始 → 大模型节点 → 文生图模型节点 → 结束

    为什么：

    首先，你可以用大模型节点来帮你优化和丰富你的绘画想法。比如你只说“画一只猫”，大模型可以帮你把它扩展成“一只毛茸茸的橘猫在阳光下伸懒腰，背景是花园，风格是卡通”。

    然后，把这个优化后的详细描述，交给专门的文生图模型节点（如Stable Diffusion等）来生成图片。

  •    

    • 示例：输入“画一个未来城市的景象”，AI先帮你完善描述，再生成图片。

    目的5：进行复杂的多步骤任务（比如先查天气，再决定穿什么，最后生成穿搭图片）

    这是一个复杂的“宴席”，需要多个厨师和助理协作，一步一步来

  • 工作流结构：开始 → 天气API插件节点 → 大模型节点 → 文生图模型节点 → 结束
  • 为什么：

    • 天气API插件节点：首先，调用一个插件（可以理解成从天气预报网站获取数据的工具）查询今天的天气和温度。

    大模型节点1：将天气信息（如“今天北京，晴，5-15°C”）和你的请求（“根据这个天气，推荐一套穿搭”）交给大模型，让它生成文字版的穿搭建议（如“建议穿长袖T恤加一件薄外套”）。

    大模型节点2（可选）：你可以再把文字版穿搭建议交给另一个大模型节点，让它转化为更详细的图片描述（如“一个时尚模特穿着白色长袖T恤和蓝色牛仔外套，在阳光下微笑”）。

    文生图模型节点：最后，将详细的图片描述生成图片。

  • 示例：自动获取天气，生成穿衣建议，并画出穿搭图。

  • 三、记住这个流程图（如何决策）

    当你创建一个新工作流时，可以按下面的思路思考：

    1. 定义最终目标：我想得到什么？（一段文字？一个答案？一张图片？一组数据？）
    2. 检查输入是什么：我手头有什么？（我只有一个问题？我有一个网址？我有一个文件？）
    3. 从后往前推：
    4. 循环步骤3，直到你的工作流能从头到尾连接起来。


       给大家的最终建议：


    从模仿开始：不要一开始就想设计复杂的工作流。先去用别人现成的模板，看看别人是怎么连接节点的，理解每个节点的作用。

    大胆试错：节点的连接就像拼积木，插错了没关系，拔下来重新插就好。多试试不同的组合，看看结果有什么变化，这是最快的学习方式。

    理解每个节点的“输入”和“输出”：把鼠标悬停在节点上，看看它需要你喂给它什么（输入），以及它会吐出什么（输出）。确保上一个节点的输出能匹配下一个节点的输入。

    只要记住：终点决定最后一个节点（要文字→大模型，要图片→文生图），起点决定要不要补 “前置节点”（有链接→补网页读取，有 Excel→补文件读取 + 数据处理）。多试两次，你会发现比想象中简单！

    希望本文对你有所帮助！AI工作流是一个非常强大的工具，它能让AI按照你设定的规则自动完成复杂任务。祝您玩得开心！