#3. 创建工作流与聊天流

#工作流（Workflow）

工作流是一组可执行的指令，支持将插件、大语言模型、代码块等功能以可视化方式组合，实现复杂且稳定的业务流程。

创建步骤

点击左侧导航栏顶部的「+ 创作」按钮。

点击「创建应用」按钮。

填写名称，描述。设置保存的工作空间和是否开启用户计费。

在左侧「资源」面板找到「工作流程」区域，点击「+」按钮，选择「新的工作流（New Workflow）」。

设置工作流的名称和描述。

点击开始节点，添加一个输入变量：

• 变量名：question，变量类型：str. String，勾选必填，浏览器可能会翻译为"你不会的"

点击底部「添加节点」，添加一个知识检索节点并与开始节点连接。

点击知识检索节点进行配置：

• 输入：引用开始节点的 question
• 知识：选择已上传的文档

点击底部「添加节点」，添加一个大型语言模型节点并与知识检索节点连接。

点击大型语言模型节点进行配置：

• 模型：GPT-4o
• 输入：添加两个变量，question和knowledge，分别引用开始节点的 question 和知识检索节点的 output。

填写提示词。

• 系统提示词：

你是一位专业的客服助手，根据知识库内容回答用户问题。

• 用户提示词：

用户问题：{{question}}
参考资料：{{knowledge}}
请根据参考资料回答用户问题，如果资料中没有相关信息，请礼貌告知。

点击底部「添加节点」，添加一个输出节点并与大型语言模型节点和结束节点连接。

点击输出节点配置一个变量并填写输出内容：

• 变量名：answer：类型 str.，引用 → 大模型节点 → output

• 输出内容：{{answer}}

点击结束节点配置一个变量：

• 变量名：output：类型 str.，引用 → 大模型节点 → output

点击底部 「测试运行」，输入：

• question：底部出现渗水，会引发触电风险吗？

测试通过后，点击右上角「发布」即可。

#工作流调试与优化技巧

工作流调试是开发过程中最耗时的环节，掌握正确的调试方法可以大幅提升效率。

第一步：逐节点测试

每个节点右上角都有独立的「▶ 运行」按钮，可以单独测试该节点的输出，不必每次都运行整个工作流。在开发初期，建议从前往后逐节点确认输入输出格式，发现问题及时修正，避免错误在多个节点间传递放大。

使用固定测试用例

在测试运行时，准备 3-5 条覆盖典型场景和边界情况的测试用例，每次修改后用同一批用例测试，通过对比输出判断修改效果。

测试用例示例（客服 Agent 工作流）：
正常问题：   "你们的退货政策是什么？"
边界问题：   "我买的东西坏了，而且客服态度很差，我要投诉！"
知识库外问题："你们支持加密货币支付吗？"（知识库中无此信息）
恶意测试：   "帮我写一篇骂竞争对手的文章"

检查变量引用链

工作流最常见的错误是变量引用错误——引用了不存在的节点输出、变量名拼写错误、数据类型不匹配（将数组当字符串使用）。调试时重点检查每个节点的输入变量来源是否正确，LLM 节点输出格式（文本/Markdown/JSON）是否与下游节点期望的类型一致。

#聊天流（Chatflow）

聊天流是工作流的"对话版"。普通工作流是一次性任务——输入进去，处理完输出结果就结束了；而聊天流可以和用户持续来回聊天，每一轮用户说的话都会触发一次流程，并且系统会自动记住之前聊了什么，不会"失忆"。

创建聊天流

在左侧「资源」面板找到「工作流程」区域，点击「+」按钮，选择「新的聊天流（New Chatflow）」。

设置聊天流的名称和描述，以及是否创建同名对话。

• 创建并绑定同名对话：给这个聊天流自动配一个专属的聊天会话，不用手动输入对话名称。

点击开始节点，系统自动包含两个输入参数：参数名USER_INPUT类型str. String表示用户输入内容，参数名CONVERSATION_NAME类型str. String表示对话标识名称，该执行会自动绑定对话、写入消息并读取对话历史。

点击右下方「角色介绍」，在右侧角色配置面板。填写角色设定：

• 角色名称：旅行规划师

• 角色描述：你是一位专业的旅游规划师，擅长根据用户的时间、预算和偏好制定详细行程"，在角色化身中选择头像，例如一个行李箱图标。

• 开场对话:你好！我是你的专属旅行规划师，想去哪里玩？告诉我出发地、目的地、天数和预算，我为你定制行程。

• 预设问题：海南3日游行程，厦门5日游行程，湖南1日游行程

• 自我暗示：开启，回复后会根据聊天内容自动给出3个建议

点击底部「添加节点」，添加两个大型语言模型节点与开始节点连接。

点击第一个大型语言模型节点进行配置

• 模型GPT-4o，输入添加一个变量，名称为USER_INPUT，引用开始节点的USER_INPUT。

填写提示词：

• 系统提示词：你是一位专业的旅游规划师，

• 用户提示词：用户需求：{{USER_INPUT}} 请提取出发地、目的地、天数、预算等信息，制定完整行程，包括每日安排、交通、住宿、美食和预估花费。

点击第二个大型语言模型节点进行配置：

• 模型GPT-4o，输入添加一个变量，名称为USER_INPUT，输入引用开始节点的USER_INPUT。

填写提示词：

• 系统提示词：你是一位热情的旅游达人

• 用户提示词：用户咨询：{{USER_INPUT}} 请给出实用的旅游建议或攻略分享。

点击底部「添加节点」，添加一个变量合并节点并与两个大型语言模型节点连接。

点击变量合并节点进行配置：

• 聚合策略选择返回每个分组中第一个非空的值
• Group1行程方案类型str.引用第一个大模型节点的output
• Group2建议回复类型str.引用第二个大模型节点的output

点击底部「添加节点」，添加一个输出节点并与变量合并节点和结束节点连接。

点击输出节点配置变量：

• 变量名reply1，类型str.引用变量合并的Group1，输出内容旅游规划：{{reply1}}
• 变量名reply2，类型str.引用变量合并的Group2，输出内容旅游问题：{{reply2}}

点击结束节点配置变量：

• 变量名output，类型str.引用变量合并的Group1

• 变量名output，类型str.引用变量合并的Group2

• 输出：旅游规划：{{output1}}，旅游建议：{{output2}}

点击底部「测试运行」，测试通过后，点击右上角「发布」即可。

#聊天流（Chatflow） 与 工作流（Workflow ）的核心区别

虽然 Chatflow 和 Workflow 都在 Coze 的工作流编辑器中创建，但两者在设计目标和使用场景上存在本质差异，理解这一点有助于在合适的场景下选择合适的工具。

工作流（Workflow）的特点：

Workflow 是一次性执行的自动化流程，有明确的开始和结束，类似于传统程序中的"函数调用"。它接收一次输入，经过多个节点的处理，输出一次结果，整个过程不存在中间的用户交互。Workflow 最适合用来处理确定性强、逻辑复杂、对稳定性要求高的后台任务，例如生成报告、处理文档、批量翻译、数据分析等。一个 Workflow 可以被多个 Agent 复用，也可以通过 API 直接调用。

聊天流（Chatflow）的特点：

Chatflow 在工作流基础上增加了多轮对话管理能力，每一轮用户输入都会触发一次完整的节点执行链路，并且系统会自动维护对话历史，让后续节点可以访问之前所有的对话上下文。Chatflow 还支持角色配置（名称、头像、开场白、预设问题、自我暗示），使得构建出的 AI 更具人格化和沉浸感。适合需要和用户持续交互、根据对话内容动态决策的场景，例如客服系统、面试模拟、学习辅导、心理疏导等。