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别再乱学 AI 了！这 7 个名词 = 一套完整 AI 工作流
openclaw，qclaw，autoclaw，不管啥Claw，还是离不开LLM、Agent、SubAgent、Prompt、Skill、Project、MCP 今天我用最通俗的大白话，给你把这 7 个概念讲得明明白白 3️⃣ Agent（智能体）：你的 AI 员工 通俗解释：Agent 就是基于 LLM 的、能独立干活的 AI 助手。 6️⃣ Project（项目）：AI 的工作文件夹 通俗解释：Project 是AI 工作的专属空间，有独立的文件和配置。 7️⃣ MCP（模型上下文协议）：AI 的"万能接口" 通俗解释：MCP 是LLM 连接外部工具的桥梁。 完整工作流：7 个概念如何配合？
43510编辑于 2026-04-14- 来自专栏cwl_Java
Activiti7工作流引擎-什么是工作流
第1章 什么是工作流 1.1 工作流介绍 工作流(Workflow)，就是通过计算机对业务流程自动化执行管理。 1.2 工作流系统 一个软件系统中具有工作流的功能，我们把它称为工作流系统，一个系统中工作流的功能是什么？ 就是对系统的业务流程进行自动化管理，所以工作流是建立在业务流程的基础上，所以一个软件的系统核心根本上还是系统的业务流程，工作流只是协助进行业务流程管理。 即使没有工作流业务系统也可以开发运行，只不过有了工作流可以更好的管理业务流程，提高系统的可扩展性。 1.3 工作流实现方式 在没有专门的工作流引擎之前，我们之前为了实现流程控制，通常的做法就是采用状态字段的值来跟踪流程的变化情况。这样不用角色的用户，通过状态字段的取值来决定记录是否显示。
1.4K10发布于 2019-12-30 - 来自专栏cwl_Java
Activiti7工作流引擎-什么是Activiti7
第2章 什么是Activiti7 2.1 Activiti 介绍 Alfresco 软件在 2010 年 5 月 17 日宣布 Activiti 业务流程管理（BPM）开源项目的正式启动，其首席架构师由业务流程管理 BPM 的专家 Tom Baeyens 担任，Tom Baeyens 就是原来 jbpm 的架构师，而 jbpm 是一个非常有名的工作流引擎，当然 activiti 也是一个工作流引擎。 Activiti 是一个工作流引擎， activiti 可以将业务系统中复杂的业务流程抽取出来，使用专门的建模语言（BPMN2.0）进行定义，业务系统按照预先定义的流程进行执行，实现了业务系统的业务流程由 bpmndi:BPMNPlane> </bpmndi:BPMNDiagram> </definitions> 2.2 Activit 如何使用 1) 部署 activiti Activiti 是一个工作流引擎 7) 流程结束 当任务办理完成没有下一个任务/结点了，这个流程实例就完成了。
1.7K10发布于 2019-12-30 - 来自专栏cwl_Java
Activiti7工作流引擎-流程定义
List<HistoricActivityInstance> list = query.list(); for (HistoricActivityInstance ai : list) { System.out.println(ai.getActivityId()); System.out.println(ai.getActivityName ()); System.out.println(ai.getProcessDefinitionId()); System.out.println(ai.getProcessInstanceId
2.1K30发布于 2020-01-02 - 来自专栏AI技术应用
AI工作流程开发框架
AI工作流程开发框架是用于构建、部署和管理人工智能（AI）应用程序的软件工具和技术的集合。它们提供了一组预先构建的组件、API和工具，简化了AI工作流程的开发过程。 常见的AI工作流程开发框架1.Kubeflow特点： 基于Kubernetes的机器学习平台 提供各种组件，如训练、部署、管道等 支持多种机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch） 适用于： AI工作流程开发框架？ 选择AI工作流程开发框架时，需要考虑以下因素：项目需求：确定AI工作流程的复杂程度、运行环境、依赖关系等。技术栈：选择与现有技术栈兼容的框架，降低开发成本。 总结AI工作流程开发框架是构建AI应用的重要工具，选择合适的框架可以提高开发效率、降低开发成本。希望以上信息能帮助您更好地了解AI工作流程开发框架。
42610编辑于 2025-02-19 - 来自专栏cwl_Java
Activiti7工作流引擎-Activiti7环境准备
第3章 环境准备 3.1 三个环境 第一个环境：没有加入工作流 SaaS-IHRM 系统 作用：主要是为 activiti 工作流引擎的引入提供场景 第二个环境：activiti 测试环境 作用：用于测试 需要创建一个数据库：仅仅有 activiti 的数据表 第三个环境：activiti 应用环境，加入工作流的 SaaS-IHRM 系统 需要创建一个数据库：包括 activiti 的数据表和业务表（SaaS-IHRM 3.3 Activiti 环境 Activiti7.0.0.Beta1 默认支持 spring5 3.3.1 下载 activiti7 Activiti 下载地址：http://activiti.org
4.4K00发布于 2019-12-30 - 来自专栏cwl_Java
Activiti7工作流引擎-Activiti入门体验
5.2 部署流程定义 部署流程定义就是要将上边绘制的图形即流程定义（.bpmn）部署在工作流程引擎 activiti 中，方法如下： 使用 ProcessEngine 创建 RepositoryService 5.3 启动一个流程实例 流程定义部署在 activiti 后就可以通过工作流管理业务流程了，也就是说上边部署的请假申请流程可以使用了。
1.9K10发布于 2019-12-30 - 来自专栏GoCoding
AI 编程工作流与协同范式
本想就实际需求来说一下我是怎么用 AI 编程的，怎么与 AI 对话的，分享一下我的经验。但与它聊了几句工作流，发现它说得可真不错。那就看看我问了 AI 什么，它又回复了什么。来，一起学习吧。 我的 AI 编程工作流与协同范式，都在问题里了。而 AI 的回答则做了进一步的阐述，你也可以这样提问试试。一问：AI 怎么用好？AI 的 MCP 或 Skill 本质是不是优化描述做输入？ 二问：AI 编程工作流AI 编程，我有一套步骤，如下：需求-> 需求分析-> 技术选型 架构设计 实施目标-> AI 编程需求来了后，之后都可 AI 辅助。 二问：AI 编程工作流AI 编程，我有一套步骤，如下：需求-> 需求分析-> 技术选型 架构设计 实施目标-> AI 编程需求来了后，之后都可 AI 辅助。 ", "best_practices": "..." }}阶段三：自动化工作流用户需求 →AI需求分析师（分析需求类型） →AI架构师（选择设计模式） →AI程序员（基于模式生成代码
48010编辑于 2026-03-14 - 来自专栏Elastic Stack专栏
使用 Elasticsearch 构建 AI Agent 工作流
它定义：要达成的目标 可调用的工具集合 可访问的数据源 Agent 不仅能进行对话，还能驱动完整工作流、任务自动化或面向用户的应用。 开发者只需关注 做什么：目标、工具、数据；系统则负责 如何做：推理与工作流。默认 Agent平台内置的第一个 Agent 是 Kibana 原生对话 Agent。 Elastic Stack 内置远程 MCP 服务器，任何兼容 MCP 的客户端都能调用 Elastic Tool，作为更大工作流的构件。 开放 API、自动化任务和工作流，均需在企业级信任体系下运行。上述所有能力都继承了 Elastic 现有的安全控制，如 RBAC 和 API Key 管理。 由此构建完整的 AI 生命周期。Elastic 将持续提供接口，让你轻松构建基于自身数据的对话式 AI 与自动化工作流。更多技术细节和进展，敬请关注。
64921编辑于 2025-09-29 浅谈AI工作流 VS AI Agent VS MCP
人们可能会说“AI做到了这一点”，但其实，这种表述往往是笼统的，因为AI并非只有单一的形式。 事实上，AI有三个非常不同的层级：AI工作流、AI代理和MCP（模型上下文协议）。 让我们理清楚： AI工作流 像是一个食谱，始终按照相同的步骤进行。 •你设计流程。•AI在过程中填补空白。 •AI工作流 = 任务执行者•AI代理 = 目标解决者•MCP = 基础设施支柱 当你将正确的层次匹配到正确的问题时，AI不再是一个花招 — 而是一个竞争优势。 结尾 像一些智能体平台像扣子空间和百炼中做的那样，可以将工作流发布成mcp，然后添加到任务中由AI 大模型决定什么时候该调用哪一个mcp来提供支持，有点类似于套娃，可以催生出无限多种可能。 AI工作流适合那些重复性的任务，AI代理则能够在复杂环境中做出自主决策，而MCP则为AI代理提供了强大的基础设施支持。
35510编辑于 2026-03-13- 来自专栏明明如月的技术专栏
吴恩达：AI 智能体工作流
1.1 Agent 工作流 分享中指出不用 Agent 工作流时通过一次对话得到答案，效果往往不是很好。通过智能体工作流进行步骤拆分不断迭代，效果会更好。 但是加入智能体工作流的方式，GPT 3.5 甚至可以比单纯使用 GPT-4 的表现更好。 1.2 四种设计模式 在分享中他提出 AI 智能体的四种设计模式。 每种设计模式都体现了AI代理工作流在提高任务处理效率、增强问题解决能力方面的潜力，预示着AI技术在复杂任务处理和自动化方面的未来发展方向。 同时，他提到了对于即时反馈期望的调整，指出在使用AI智能体工作流时，我们需要学会耐心等待。 】AI智能体工作流 | Agentic Reasoning | 吴恩达Andrew Ng | 红杉AI Ascent 2024分享 | Agent 4大设计模式》
2.1K01编辑于 2024-05-24 别做 AI Agent，先用简单工作流
大家好，我是人月聊IT，今天接着AI和大模型方面的话题。 最近 Decoding ML 推出一篇文章《Stop Building AI Agents》，在海外平台引发了很多讨论。 文章痛批很多团队一上来就给大模型加记忆、角色和工具，让模型自己调度工作流，结果越做越像多米诺骨牌，一推就倒。 即在AI通用智能体或者说完善的大模型+MCP生态没有发展起来的时候，AI Agent智能体开发还会存在相当长的一段时间。 所以大家可以反过来想，不是AI Agent，而是应用程序增加了AI辅助的能力。AI Agent的本质就是一个应用程序，只是这个应用程序可以调用大模型的能力来对内容进行处理。 如果从这个角度来思考的话，AI Agent在通用智能体没有出来前仍然会存在相当长的一段时间。 所以现在的AI Agent已经没有你想的那么存粹，而更像是RPA+大模型能力的一个融合体。
44810编辑于 2025-07-14扣子AI智能体工作流（完结）
智能体新范式：扣子 AI 工作流核心技术与实战在人工智能演进的宏大叙事中，我们正站在一个关键的转折点上：从“对话式交互”迈向“代理式执行”。 扣子（Coze）的出现，标志着AI 智能体（AI Agent）开发进入了“工作流编排”的新范式。这不仅是工具的创新，更是人机协作逻辑的重构——从让 AI“回答问题”，转变为让 AI“完成任务”。 异构能力融合：工作流打破了 AI 模型与传统软件系统的边界。通过标准化的插件接口，智能体可以无缝调用搜索引擎、数据库、CRM 系统甚至物联网设备。 四、生态价值：低代码赋能与知识资产化扣子工作流的另一大技术贡献，在于极大地降低了 AI 应用的开发门槛，实现了智能体开发的民主化。 AI 将不再仅仅是执行预设脚本的工具，而是能够不断反思、学习和成长的有机体。结语扣子 AI 工作流的核心技术，不仅仅是提供了一种新的开发工具，更是定义了一种全新的智能体构建哲学。
1.3K11编辑于 2026-03-19- 来自专栏XINDOO的专栏
为什么AI智能体需要工作流
如果说上篇文章是探讨如何提升单个LLM模型的能力和表现的方法，那这篇文章则着重讨论如何通过工作流的设计和实现来提升整个AI系统的协同工作效率。 就像一个优秀的团队不仅需要每个成员都很强，更需要有效的协作机制一样，我们不仅需要优化单个AI组件的性能，还需要建立起完善的工作流程来实现更大的价值。 在深入探讨工作流的具体设计和实现方法之前，我们需要先理解工作流的必要性及其为AI应用带来的关键价值。只有明确了工作流的目的和价值，我们才能设计出真正满足实际需求的解决方案。 这是因为复杂任务通常涉及多个相互关联的子任务和决策点，超出了单个AI模型的处理范围。通过工作流，我们可以将复杂问题分解为一系列较小且可管理的子任务，每个子任务都由专门的AI组件或规则负责处理。 最后总结下本文的核心观点，在AI应用中，合理的工作流设计是提升系统效能的关键，通过任务的水平拆分和垂直拆分，我们可以构建出既能处理大规模数据又能保证质量的混合工作流体系。
52810编辑于 2025-10-27 - 来自专栏全栈程序员必看
详解springBoot集成activiti7，工作流实战案例（三）
快速使用IDEA搭建SpringBoot项目，集成Activiti7（一） 详解springBoot集成activiti7，使用actiBPM绘制流程图（二） 过程分析： 部署流程 被拦截了，要求登陆，原因是activiti7使用了Security，需要认证 7.Security的配置，直接拿官方的实例，与启动类DemoApplication同级目录下 /* * Copyright 最后，一个简单的activiti7的实例就完成了 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
1.8K20编辑于 2022-11-03 - 来自专栏用户8870853的专栏
Activiti7基础，最新工作流引擎Activiti7简介与环境搭建
一、Activiti7工作流介绍 1.1 概念 工作流(Workflow)，就是通过计算机对业务流程自动化执行管理。 1.2 工作流系统 一个软件系统中具有工作流的功能，我们把它称为工作流系统，一个系统中工作流的功能是什么？ 就是对系统的业务流程进行自动化管理，所以工作流是建立在业务流程的基础上，所以一个软件的系统核心根本上还是系统的业务流程，工作流只是协助进行业务流程管理。 即使没有工作流业务系统也可以开发运行，只不过有了工作流可以更好的管理业务流程，提高系统的可扩展性。 二、Activiti7概述 2.1 介绍 Alfresco软件在2010年5月17日宣布Activiti业务流程管理（BPM）开源项目的正式启动，其首席架构师由业务流程管理BPM的专家 Tom Baeyens
69700发布于 2021-08-30 - 来自专栏架构精进之路
AI 编程：重构工作流的思维与实践
我直接上核心观点：就是从「计算机语言描述工作流程」到「自然语言描述工作流程」的转变。 1.2 核心提炼：工作流思维 传统编程 vs Vibe Coding：开发模式的核心变革 1、传统编程：以技术实现为核心 传统编程围绕程序、程序员、软件工程三大支柱展开，具有显著特点： 入门门槛高，学习周期长 能力的新型开发模式，核心逻辑高度聚焦： 用自然语言精准描述业务需求与工作流 由 AI 自动完成代码生成、任务执行与细节处理 核心要求是使用者清晰定义 “做什么”，无需纠结技术实现路径 3、Vibe Coding 核心特征总结 1）本质是 “用自然语言定义工作流” 摆脱编程语言语法、框架的束缚，无需专业编程基础 核心门槛在于对业务流程的深度理解 重心从 “技术实现” 转向 “需求定义” 2）开发模式升级：从 三、如何正确理解重构工作流 个人对 [ vibecoding 加成下 ] 重构工作流的理解 AI 不是来当主厨的，是为了让主厨不用天天切土豆 3.1 构思全自动化工作流 关键原则：摒弃“一步到位”的完美主义
57210编辑于 2026-03-25 - 来自专栏AI
Dify 工作流集成 Tavily 实现 AI 联网搜索
想象一下，你搭建了一个智能客服，用户问"你们公司最新的产品发布了吗"，AI 却答不上来，这体验有多糟糕。解决方案就是给 AI 接上"互联网的眼睛"——搜索工具。 工作流设计思路在动手配置之前，先理清整个联网搜索的工作流程：用户提问 → 判断是否需要联网 → 调用搜索工具 → LLM 整合结果 → 返回答案最简单的实现是跳过"判断是否需要联网"这一步，直接对所有问题都执行搜索 天数（Days）：限制搜索结果的时间范围，比如只搜索最近 7 天的内容。对于天气、新闻这类时效性强的查询很有用。不设置则搜索所有时间的内容。 日出时间为 7:01，日落时间为 17:21。 如果你正在构建需要回答实时性问题的 AI 应用，Tavily 是目前性价比最高的选择。
3.8K20编辑于 2026-01-16 642026 AI速递 | Gemini、Ideogram多模态工作流
6/4/2026AI速递|Gemini、Ideogram多模态工作流1.GeminiSpark与Antigravity2.0：Google把Gemini推向后台代理工作流GoogleI/O2026的核心变化不是再发布一个聊天入口 对普通用户，GeminiSpark更像一个24/7的个人助理：它运行在GoogleCloud的专用虚拟机上，可在用户授权下处理长周期任务，并计划通过GeminiApp、邮件、聊天、Chrome和AndroidHalo 关键词：Gemini、代理、MCP、工作流2.MicrosoftFoundry在Build2026更新：托管运行时、记忆与实时语音把Agent开发推向可配置工作流Microsoft在Build2026上更新 想快速验证效果，可以直接用ideogram.ai或HuggingFaceSpacedemo；想接入开发工作流，可以在HuggingFace接受模型gate后，通过hfauthlogin登录，再用Diffusers 关键词：文生图、开源权重、设计图、多模态5.Microsoft开源markitdown：把PDF、Office文档转成可进入AI工作流的MarkdownMicrosoft开源的markitdown解决的是一个很具体但高频的问题
25820编辑于 2026-06-04- 来自专栏用户8670130的专栏
最新工作流引擎Activiti7简介与环境搭建
2.2 使用步骤 部署activiti Activiti是一个工作流引擎（其实就是一堆jar包API），业务系统访问(操作)activiti的接口，就可以方便的操作流程相关数据，这样就可以把工作流环境与业务系统的环境集成在一起 的流程定义工具插件可以安装在IDEA下，也可以安装在Eclipse工具下 3.2 Activiti环境 我们使用：Activiti7.0.0.Beta1 默认支持spring5 3.2.1 下载activiti7
1.5K30发布于 2021-08-31
腾讯云开发者
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