Skill 与工作流
工作流（Workflow）
工作流是一串定义好的步骤——可以由智能体执行、由人执行、或者两者配合——从某个触发点开始，最终跑出一个结果。
让智能体做一次性的事，得到的是一次性的回复。而工作流描述的是一个可以重复执行的步骤序列：先做这个，再做那个，中间检查一下，最后产出结果。这个词在 AI 智能体出现之前就存在很久了——业务流程、CI 流水线都用它——放到智能体的语境里，通常指的是智能体（或围绕它搭建的系统）从收到请求到产出结果之间要走的那几步。
工作流不一定要全自动。很常见的情况是，工作流里有一步专门留给人来审核或批准，智能体负责机械性的部分，人负责需要判断的部分。
工作流可以用大白话描述（playbook），也可以编码成框架真正执行的确定序列（pipeline），如果步骤之间存在并行、之后又要汇合的关系，则更适合用 dag-workflow 来建模。“工作流”是覆盖这几种情况的上位词。
怎么运作
具体来说，工作流从一个 trigger（触发器）开始——可能是一张新工单、一个定时任务、一次手动命令——然后按顺序走完定义好的各个步骤。每一步可以是智能体干活、脚本运行，也可以是人工审批。走到最后一步产出结果，工作流就算完成了，结果可能是一个合并的 PR、一封发出的报告，或者一条更新的记录。
举个例子
一个博客审稿工作流可能是这样：作者提交新稿（触发）→ 智能体按风格指南检查一遍（步骤一）→ 编辑批准或打回修改（步骤二）→ 文章发布（结果）。
和相关概念的区别
工作流和流水线（pipeline）的区别：流水线通常指更严格、代码定义的线性序列，为数据依次流过各个处理阶段而设计；工作流是更宽泛的说法，可以自然地包含人工步骤、分支、甚至只是用文字描述的松散流程。
常见误解
常被以为： 工作流就是全流程自动化。
实际上： 很多工作流会特意留出人工审核或批准的环节，某些步骤自动化并不要求所有步骤都自动化。
常被以为： 工作流和流水线是一回事。
实际上： 两者有很大重叠，但流水线更偏向严格、线性、代码定义的序列，工作流的用法更宽泛，也涵盖带人工环节或分支的流程。
常见问题
AI 智能体里的工作流是什么意思？
指智能体（以及可能参与的人）从触发开始、按顺序执行到产出最终结果的这一串步骤。
工作流是不是等于自动化？
不一定，工作流里可以既有自动化步骤，也有人工审批环节。
工作流和流水线有什么区别？
流水线通常指更严格、线性、代码定义的序列；工作流是更宽泛的说法，也涵盖较松散或有人工参与的流程。
最近核实： 2026-08-28