智能机器人如何使用工作流
一、工作流功能介绍
1、定义与核心价值
工作流是企业微信智能机器人的进阶功能模块，通过固定逻辑与执行顺序串联不同能力节点，实现复杂业务逻辑的自动化运行。其核心价值在于解决多步骤复杂场景的标准化处理，同时固化流程以保障输出稳定性，让智能机器人具备处理跨系统、多规则、高复杂度任务的能力。
2、适用场景
多步骤复杂场景：内部多维度知识问答（如同时检索财经、IT、行政类知识集）、材料风险审核（权限校验→多API接口调用→规则对比→结果推送）、客户情报收集（整合内部数据+外部联网信息）等。
流程固化场景：预约会议室、财务申请、标准化审批等需明确定义入参/出参，要求执行稳定性的场景。
3、基础使用规则
● 一个智能机器人最多可配置10个工作流。
● 为确保机器人精准调用，需清晰填写工作流名称与功能描述。
● 工作流支持自动保存机制，每30秒且存在编辑行为时自动保存一次，避免配置丢失。
二、工作流全流程配置指南
1、配置前置条件
需先创建智能机器人，在机器人的创建/编辑页面中，可找到「工作流」配置入口，完成后续工作流的添加与关联。
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2、六步骤标准配置流程
步骤1：创建工作流
进入智能机器人编辑页面，点击「添加工作流」→「创建新的工作流」，填写工作流名称（明确功能场景）与描述（说明适用范围），便于机器人识别调用场景。
步骤2：配置工作流节点与逻辑
根据业务需求，拖拽添加所需能力节点，串联形成完整流程。支持的节点类型包括参数配置、分支循环、代码工具、模型能力、插件调用等，具体节点功能可参考「核心能力节点说明」。
步骤3：调试工作流
在工作流编辑页面，点击「调试」，输入测试问题，查看执行结果与思考过程：
● 验证节点逻辑是否通顺，参数传递是否准确。
● 检查是否存在配置异常（如必填参数缺失、节点关联错误）。
● 若调用失败，可通过日志定位问题并优化配置。
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步骤4：发布工作流
调试无误后，点击「保存」按钮，工作流将同步至现网。仅已发布的工作流可被智能机器人引用使用。
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步骤5：关联智能机器人并上线
返回智能机器人编辑页面，在「工作流」模块选择已发布的工作流进行关联，完成配置后保存机器人设置，即可正式上线使用。
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步骤6：后续维护
在工作流管理tab中，可浏览所有有权限的工作流，支持对已发布的工作流进行编辑、更新、版本还原等操作，维护记录将保留在版本记录中。
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三、核心能力节点详细说明
1、基础参数配置节点
开始节点
● 全局参数：默认包含query（调用工作流的文本消息）、userid（调用用户身份），可在所有节点中直接引用。
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● 自定义参数：从用户输入中提取关键信息（如天气查询场景的「地点」「时间」），若参数必填且提取失败，模型将主动向用户询问收集。
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结束节点
● 核心作用：配置工作流输出参数，将流程结果传递给智能机器人，若未配置输出参数，机器人将无法获取工作流返回信息。
● 配置要求：需明确输出参数的名称、类型（如String），并关联前置节点的返回结果（如引用「知识集问答.response」）。
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2、分支与循环节点
条件分支
● 功能：设置条件逻辑，根据不同规则执行对应分支流程。
● 配置：可添加多个分支（含ELSE默认分支），每个分支需设置触发规则，满足规则时执行该分支的后续节点。
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条件循环
● 功能：构建循环体，设置循环停止条件（如满足特定逻辑条件或达到最大循环次数99次），适用于需要重复执行的操作（如多轮数据校验）。
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列表循环
● 功能：遍历列表数据并循环处理，支持设置循环次数上限（99次），适用于批量数据处理场景。
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3、代码与工具节点
Python节点
● 功能：编写并运行Python代码，实现自定义逻辑处理。
● 限制：暂不支持访问外网；需配置输入参数（如arg1），代码执行结果通过return语句返回。
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HTTP请求节点
● 功能：发起HTTP请求获取外部数据，仅支持访问公网域名/IP。
● 配置：需填写请求方法（如GET）、URL、请求参数、请求头（如Content-Type: application/json），返回结果包含headers、status、body等字段。
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设置变量节点
● 功能：对已有变量赋值或创建新变量，支持引用全局参数、前置节点结果，用于数据格式转换、中间结果存储等场景。
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4、模型与问答节点
大模型问答
● 功能：调用指定大模型（如DeepSeek·深度思考、Hunyuan）生成文本内容。
● 配置：可选择模型类型，通过temperature参数调整创造性（默认0.5），支持插入系统提示词、用户提示词及自定义参数。
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知识集问答
● 功能：根据所选知识集检索内容并生成答复，适用于标准化知识问答场景。
● 配置：
- 检索设置：选择目标知识集、设置最大召回数量（默认6）。
- 问答规则：定义角色、风格（如「完整简洁」）、限制（如无合适内容时拒答）。
- 模型配置：选择关联大模型及创造性参数。
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问题分类
● 功能：通过大模型意图识别，将用户输入按规则分类，适配多场景统一入口的工作流（如同时处理打卡、审批、IT问题）。
● 配置：添加分类规则（如「打卡」对应「考勤、打卡、签到相关问题」），设置示例提升识别准确度，未匹配任何分类时执行默认分支。
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5、插件调用节点
● 功能：引用企业已配置的API插件、MCP插件或自定义插件，获取插件返回结果并用于后续流程。
● 适用场景：对接企业内部系统（如订单查询、权限校验），复用已有的插件能力。
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6、 辅助工具节点
变量查看
● 功能：查看当前工作流中所有可引用的变量（含全局参数、节点变量、自定义参数），便于配置校验与问题排查。
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检查节点
● 功能：自动检测工作流配置异常（如HTTP请求URL为空、参数缺失），实时提示配置错误，降低调试成本。
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调试
● 功能：调试工作流，并输出调试结果和思考过程
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版本记录
● 功能：保留工作流的所有编辑、发布记录，支持还原至历史版本，便于追溯配置变更与回滚操作。
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保存
● 功能：工作流支持自动保存，每30秒且有编辑行为，自动保存一次。
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发布
●功能：点击发布，且当前工作流无配置问题，会将当前工作流内容发布至现网。发布后，智能机器人可关联、使用工作流。
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四、典型配置案例：企业内部知识问答
1、场景目标
通过工作流实现打卡、审批、IT三类问题的分类处理，检索对应知识集并返回精准答案，提升内部问答效率。
2、配置步骤
（1）开始节点配置
无需额外添加自定义参数，直接使用全局query参数传递用户问题。
（2）问题分类节点配置
● 分类1：名称「打卡」，规则「考勤、打卡、签到相关问题」，示例「如何查询打卡数据」「如何设置打卡规则」。
● 分类2：名称「审批」，规则「审批、报销、审核流相关问题」，示例「如何设置审批流」。
● 分类3：名称「IT」，规则「IT、设备相关问题」，示例「电脑连不上网怎么办」。
● 默认分类：未匹配上述分类时执行。
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（3）知识集问答节点配置
为每个分类添加对应的知识集问答节点：
● 打卡知识集问答：关联「打卡」知识集，设置最大召回数量6，模型选择DeepSeek·深度思考。
● 审批知识集问答：关联「审批」知识集，配置问答规则为「简洁准确答复，无相关内容则拒答」。
● IT知识集问答：关联「IT支持」知识集，调整temperature参数至0.3，降低创造性。
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（4）结束节点配置
添加3个输出参数：
● response_checkin：引用「打卡知识集问答.response」。
● response_approve：引用「审批知识集问答.response」。
● response_IT：引用「IT知识集问答.response」。
配置所有知识集问答节点的输出结果，方便工作流向智能机器人传递结果
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3、效果验证
用户输入「企业打卡规则数量上限是多少？」时，工作流将自动执行：
（1）问题分类节点识别为「打卡」类问题。
（2）触发「打卡知识集问答」节点，检索对应知识集。
（3）结束节点将检索结果通过response_checkin传递给机器人。
（4）机器人结合结果生成最终答复，实现精准问答。
五、常见问题与解决方案
1、无法正常调试调用工作流
● 原因：智能机器人（大模型）会判断问题是否与工作流名称/描述匹配，仅匹配场景才会调用。
● 解决方案：调试前填写清晰的工作流名称（如「企业内部考勤审批问答」）与功能描述（如「处理打卡规则、审批流程相关问题」），确保问题场景与描述一致。
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2、工作流返回内容为空
● 原因：结束节点未配置输出参数，或输出参数未关联前置节点的返回结果。
● 解决方案：在结束节点中添加输出参数，明确关联需要传递的节点结果（如引用「HTTP请求.body」「Python.return」）。
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3、智能机器人调试时无法调用工作流
● 原因1：模型判断输入问题与工作流名称/描述不匹配。
● 原因2：机器人已配置知识集，会优先查询知识集并生成回答，未触发工作流调用。
● 解决方案：优化工作流名称与描述的场景匹配度；如需优先调用工作流，可调整机器人回复设置，减少知识集优先权重。
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4、机器人回答未100%引用工作流输出信息
● 原因：工作流输出仅作为机器人的信息源参考，机器人会结合用户问题、工作流结果、自身模型知识综合生成答复。
● 说明：这是正常现象，旨在保证答复的自然性与完整性，若需严格遵循工作流结果，可在机器人回复设置中开启「仅根据知识集回答」（需将工作流结果同步至知识集）。
工作流调试：
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机器人调试：
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