什么是 工作流编排（Workflow Orchestration）？
工作流编排（Workflow Orchestration）是在可重复 AI 或自动化流程中，对任务、依赖关系、数据映射、执行策略、审批和输出进行结构化协调的方式。
工作原理
工作流编排强调有边界、可重复的流程执行，而不是开放式自主行为。一个工作流会定义有哪些任务、字段如何在任务之间流动、哪些依赖必须完成、失败时如何处理，以及哪些步骤需要人工或策略审批。在 AI 系统中，当模型调用只是较大业务流程的一部分时，工作流编排很有价值，例如文档摄取、字段抽取、校验、审查、发布或评估。
主要特点
- 面向流程设计：用显式任务、依赖和输出建模可重复工作
- 数据映射：定义字段、文档、模型输出和校验结果如何在步骤之间流动
- 运行策略：支持重试、超时、调度、审批、幂等和失败处理
- 有界执行：不同于开放式 Agent 循环，会定义预期开始和结束条件
- 可审计性：记录哪些步骤运行过、谁审批过、产生了什么数据
常见用途
- 让文档依次经过加载、抽取、校验、复核和索引步骤
- 按计划运行提示词和模型评估流水线
- 生成包含 AI 草稿、人工审查、合规检查和发布的内容流程
- 让客服工单经过分类、检索、回复草稿和升级处理
- 协调每个输出都必须可追踪的批量 AI 任务
示例
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工作流编排和代理工作流有什么区别？
工作流编排通常定义有边界、可重复的流程。代理工作流更强调自主规划和适应性。两者可以结合，但工作流编排一般更确定。
为什么工作流编排中的数据映射很重要？
AI 工作流经常在步骤之间传递模型输出、抽取字段、校验结果和人工决策。显式数据映射可以避免隐藏耦合，并让失败更容易诊断。
模型调用在工作流中处于什么位置？
模型调用是工作流步骤，而不是整个工作流。一个流程还可能包括加载数据、校验、人工审查、存储、索引、发布和监控。
生产级 AI 工作流需要什么？
生产工作流需要幂等、重试、超时、审批关卡、追踪 ID、结构化输出、版本管理和清晰失败行为。缺少这些能力时，自动化很难审计或恢复。