顺序链式执行-j9九游会登录

简介

顺序链式执行是最基础的工作流结构。节点之间形成一条有向的执行链，前一节点的输出作为后一节点的输入，逐步完成一个完整任务。

这种范式适用于任务可以被自然地拆解为若干顺序步骤的场景：每一步的结果是下一步的前提，整体流程方向固定，不存在分叉或循环。

相比将所有事情塞进一个大模型节点的单步提示，顺序链式执行的优势在于：

每步职责单一，中间结果可审计。
不同步骤可选择最合适的节点类型（不一定都是大模型）。
中间结果可以被后续多个节点复用。

原理

[开始节点] → [节点a] → [节点b] → [节点c] → [结束节点]

数据流转规则

每个节点通过引用上游节点的输出参数获取输入。
节点按照连线顺序同步串行执行，前一节点完成才触发下一节点。
任意中间节点的输出，都可以被链路后方的任意节点引用。

常用的链式组合模式

表1 工作流链路结构示例
链路结构	典型用途
开始 → 大模型 → 结束	简单问答、内容生成
开始 → 知识检索 → 大模型 → 结束	rag知识库问答
开始 → 插件/mcp → 大模型 → 结束	实时数据获取后智能分析
开始 → 大模型a → 大模型b → 结束	多步推理（提取 → 分析 → 输出）
开始 → 插件/mcp → 代码 → 大模型 → 结束	数据处理后智能生成

执行示例：热点话题生成工作流

场景描述：用户输入一个感兴趣的话题关键词，工作流通过智谱搜索插件实时搜索该话题的最新资讯，再由大模型将搜索结果提炼为一份结构清晰、适合快速阅读的简报。

这个示例用户只需输入一个关键词即可运行，插件节点解决了大模型不知道最新信息的核心痛点，效果直观。

工作流结构：

[开始节点]
    ↓ keyword（话题关键词）
[插件节点：智谱搜索]
    ↓ search_results（搜索结果原文）
[大模型节点：提炼生成简报]
    ↓ brief（简报正文）
[结束节点]

创建工作流：

在agentarts左侧导航栏中选择“开发中心 > 智能体管理”，在“工作流”页签，单击“创建工作流”。

图1 任务型工作流

节点配置说明：

表2 工作流各节点配置说明
节点	配置说明
开始节点	原有基础上新增一个参数。参数名称：keyword 参数类型：string 描述：想了解的话题关键词，例如“ai大模型”、“新能源汽车”、“世界杯” 必填：勾选
mcp节点	使用智谱搜索插件。如果此前未安装智谱搜索插件，单击“添加节点 > 插件 > 插件广场”，按页面提示创建智谱搜索插件。智谱搜索插件需要进行鉴权，添加完成后，单击插件按照页面提示进行鉴权。安装完成后配置：工具：选择智谱搜索插件中的搜索工具。输入参数search_query：引用开始节点的keyword。输出参数由插件元信息自动导入，包含搜索返回的结果文本。
大模型节点	用于提炼内容生成简报。模型：deepseek-v4-flash 输出格式：markdown，开启流式输出输入参数： keyword：引用开始节点的keyword search_results：引用智谱搜索节点的search_results 系统提示词：你是一位资讯编辑，擅长从繁杂的原始信息中提炼出清晰易读的简报。请根据以下搜索结果，围绕话题"{{keyword}}"生成一份简报。简报结构要求： 1. 【一句话概述】用一句话说明该话题当前的核心动态 2. 【关键进展】列出3-5条最重要的最新进展，每条50字以内 3. 【背景说明】用2-3句话交代该话题的背景或来龙去脉 4. 【关注要点】指出1-2个值得持续关注的方向要求： - 只使用搜索结果中出现的信息，不要自行添加未经证实的内容 - 语言简洁，适合3分钟快速阅读 - 如搜索结果信息不足，如实说明用户提示词：搜索结果原文：{{search_results}}
结束节点	输入参数： keyword：引用开始节点的 keyword brief：引用大模型节点的 raw_output 指定回复： {{keyword}} · 快速简报 {{brief}}