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搜索[workflow]，共828篇文章

基于 Workflow 的 Agent 开发：前后端交互设计实战

一篇从 OODER 框架实战中提炼的工程博文，聚焦「流程驱动 Agent」架构下，前后端如何通过 SSE 事件流、三态模型与一等公民操作设计，构建可观测、可介入、可回退的智能体交互闭环。

2026-07-23

Agent Graph Engineering：从线性 Workflow 到可扩展 Agent 系统

很多人第一次设计多步 Agent 时，都会自然地写成一条串行流水线：A → B → C → D。这样设计很符合直觉，平时代码就是这样按序、一步接着一步地执行下去。

2026-07-22

.Net Core 工作流 WorkFlow 流程（会签与或签）

会签与或签 WikeFlow官网：http://www.wikesoft.com WikeFlow2.0帮助文档：http://wikeflowhelp.wikesoft.com/ 当一个节点的处理人有多人时，会签与或签的区别如下： 1、审批（会签）节点：任务节点必须所有人都处理完后，流程才会生成下一节点任务。 2、或签节点：任务节点只需其中一人处理后，流程就会生成下一节点任务。 5.1 会签处理 1、必须所有人都处理完后，流程才会生成下一步任务。 2、必须所有人都同意，流程才会执行“同意”；不管几人同意，只要有一人不同意，则流程执行驳回操作。 3、如果会签的下一步有多种选择时，执行“同意”操作的人必须选择相同的执行动作，选择同样的人，不然会出现流程走乱的情况。会签时，如果审批通过或驳回选择的是不同的执行动作。会提示：会签时，如果审批通过或驳回是同一个执行动作，但是选择的是不同的人，会提示：有些会签操作要求不同的会签人看到不同的业务数据，针对这种情况，可以单独定义该节点的”待办路径“来处理数据权限。关于会签时不同的人看到不同的业务数据，请查阅《如何设置业务数据权限》 5.2 或签处理流程节点类型是“或签节点”，则说明该节点是或签节点，在处理该节点任务时，只需要一人处理，则该节点任务就算执行完，然后生成下一节点任务。

2025-11-27

AI 系统架构的演进：LLM → RAG → AI Workflow → AI Agent

03 工具调用（Tool Use）与 AI 工作流（AI Workflow） LLM 能够通过定义明确的路径实现业务流程自动化，这类系统最适合处理结构清晰、标准统一的任务。

2025-07-11

EventMesh 发布由腾讯贡献的 CNCF Serverless Workflow Engine 实现

： EventMesh Workflow架构图工作流引擎核心部分分为了两个模块：EventMesh Workflow与EventMesh Catalog，同时插件部分包含了：Task、Queue

2022-12-12

Workflow vs Agent：别再傻傻分不清，选错真的会踩坑

朋友最近在为公司选型AI落地产品，看了十几个Demo后，他崩溃地发来一条消息：“为什么每家都说自己是Agent，打开后台一看全是流程图？我到底该买哪个？”

2026-09-01

从 Quartz 到 Workflow：Apache DolphinScheduler 定时调度机制解析

定时任务调度是 Apache DolphinScheduler 实现工作流自动化运行的关键能力之一。在实际生产环境中，绝大多数数据处理、ETL 以及指标计算任务都依赖稳定可靠的定时调度机制。DolphinScheduler 并未自行实现底层时间调度器，而是基于成熟的 Quartz 分布式调度框架，在其之上构建了一套面向工作流的调度触发体系，从而兼顾稳定性、扩展性与工程可控性。核心调度架构调度系统采用 Quartz 分布式调度组件，主要负责定时任务的启停操作。从整体设计上看，DolphinScheduler 中的"定时调度"并不直接参与任务执行，而是充当一个时间驱动的触发器：在指定时间点创建工作流实例，并将执行控制权交由 Master 进行统一调度和编排。这种解耦设计，是理解 DolphinScheduler 调度机制的核心前提。调度系统的整体工作方式在系统架构层面，Quartz 负责解析 cron 表达式并在时间条件满足时触发调度任务。当触发发生后，Quartz 并不会直接调度 Worker 执行任务，而是调用 DolphinScheduler 中实现的 Quartz Job ------ ProcessScheduleTask。该类继承自 QuartzJobBean，是所有定时调度逻辑的统一入口。 ProcessScheduleTask 的职责并不是"执行工作流"，而是完成一系列调度前置校验，并向工作流控制模块发起"调度触发请求"。真正的工作流实例创建、任务拆分与下发，均由 MasterServer 完成。这一设计保证了即使调度触发频繁，系统核心执行逻辑仍然集中在 Master 侧，避免调度层过度膨胀。定时调度的执行链路当 cron 表达式匹配当前时间时，Quartz 会触发对应的调度任务，系统内部的执行流程如下所示：在这一过程中，ProcessScheduleTask.executeInternal() 方法是关键执行点。该方法会依次校验调度是否存在、是否处于 ONLINE 状态，以及所绑定的工作流定义是否已上线。只有当调度与工作流定义同时满足可执行条件时，系统才会继续构建调度触发参数并提交执行请求。这一层层校验机制确保了调度系统的"安全失败"特性：即使存在脏数据、误操作或配置变更，调度也不会盲目触发执行。 Crontab 表达式定时任务配置在 DolphinScheduler 中，Crontab 表达式是定时调度的核心配置项，用于描述工作流实例的触发时间规则。需要注意的是，这里的 Crontab 并非 Linux 系统级 crontab，而是 Quartz Cron 表达式，其解析与调度完全由 Quartz 框架负责。 Crontab 表达式的作用仅限于"定义何时触发调度 "。一旦表达式生效，Quartz 会在满足时间条件时回调 ProcessScheduleTask，后续流程便完全进入 DolphinScheduler 内部的工作流调度体系。因此，Cron 表达式本身并不感知工作流执行状态，也不直接控制任务运行逻辑。在实际使用中，系统对 Crontab 的配置也施加了一定约束。例如，DolphinScheduler 不支持秒级调度，如果将 cron 表达式的秒位设置为 *，将导致每秒触发一次调度，这类配置会被视为非法或不被支持。此外，定时调度必须配置合理的起止时间，如果起止时间完全一致，调度在逻辑上将被视为无效。但是，如果对于工作流的定时调度需要细化到秒级别，用户也可以在定时任务配置模块的 Crontab 表达式做限制，以满足自己的生产需求。可参考开发案例《Apache DolphinScheduler 限制秒级别的定时调度》。定时调度的创建与生效过程从用户视角来看，定时调度通常通过 Web UI 完成。在 DolphinScheduler 中，调度与工作流定义存在强依赖关系：只有处于 ONLINE 状态的工作流，才允许创建并启用定时调度。当用户完成调度配置后，新建的调度默认处于"下线"状态。只有在明确执行"定时上线"操作后，调度才会被注册到 Quartz 中并开始生效。这一设计有效避免了配置未完成或误操作导致的调度误触发。调度生命周期与状态控制 DolphinScheduler 为定时调度引入了清晰的生命周期管理模型。状态转换创建定时：初始状态为"下线" 7 定时上线：点击"定时上线"按钮使定时生效 8 定时下线：停止定时调度 9 可以看到，调度从创建开始，经历下线、上线、再次下线等状态变化，每一次状态切换都会同步影响 Quartz 中的调度注册情况。代码实现细节在 ProcessScheduleTask.executeInternal() 方法中，系统会：检查调度是否存在且在线验证绑定的工作流状态构建调度触发请求提交工作流执行请求 Quartz 仅对 ONLINE 状态的调度进行触发，这使得调度启停可以在不影响工作流定义本身的前提下灵活控制。从实现角度看，调度生命周期的控制点集中在 ProcessScheduleTask 触发前的状态校验逻辑中，这也是调度安全性的关键保障之一。补数机制与定时调度的关系补数功能是 DolphinScheduler 调度体系中的重要扩展能力，系统支持历史数据补数，用于处理历史时间范围内的数据重算需求，包括：串行补数：按时间范围依次执行并行补数：同时执行多个日期的实例依赖模式：触发下游依赖节点的补数无论是串行补数、并行补数，还是基于依赖关系的补数，其本质都与定时调度一致：按照指定的逻辑时间创建工作流实例。换言之，补数并不是一种"特殊执行模式"，而是定时调度模型在历史时间维度上的延伸。这种统一的设计使得补数任务在执行、监控和失败处理方面，与普通定时调度保持高度一致。 Notes：设计取舍与工程含义从整体来看，DolphinScheduler 的定时调度机制体现了明显的工程取舍。首先，系统选择 Quartz 作为底层调度引擎，而非自研时间轮或调度模块，显著降低了调度稳定性风险。其次，通过将 Quartz 的职责严格限制在"时间触发"层面，DolphinScheduler 避免了调度逻辑与工作流执行逻辑的耦合。此外，调度执行过程中对状态与时间范围的多重校验，保证了系统在复杂生产环境下的可控性。时区支持的引入，则进一步提升了调度在多地域、多集群部署场景下的可用性。总体而言，DolphinScheduler 的定时调度并非简单的 cron 包装，而是一套围绕工作流实例生命周期精心设计的触发体系。这也是其能够在大规模企业级场景中长期稳定运行的重要原因。

2025-12-31

Sogou C++ Workflow —— 搜狗公司 C++ 服务器引擎

Sogou C++ Workflow 是搜狗公司的 C++ 服务器引擎，支撑搜狗几乎所有后端 C++ 在线服务，包括所有搜索服务、云输入法与在线广告等，每日处理超百亿请求。

2020-09-09

【CI/CD·Actions篇】GitHub Actions 入门：Workflow 语法与自托管 Runner

本篇从 Workflow 基础语法到自托管 Runner 配置，带你快速上手。

2026-08-13

apexos深度实战workflow构建智能体的两种典型路径

从实际业务需求（专利审查）到专业工具集（RAD），两种典型路径深度解析：如何在apexos上利用workflow机制，从1.5天到2-3周构建不同复杂度的智能体应用。

2026-07-17

(番外篇)Jira Api对接：jira-workflow中节点校验条件实践

最近对jira-workflow一个节点写了一个校验条件，起初搜索出来的文档更多都是介绍触发条件和处理结果的，对校验条件介绍的比较少而且也不完整，后来我花时间阅读了部分api终于解决。

2021-05-27

从控制流到语义流：企业协同系统的 Workflow–Graph 范式跃迁

企业协同系统长期由"流程 + 表单"这一对基本结构支撑：流程定义责任的流转，表单定义数据的承载。这一范式在确定性、结构化的任务上仍是工程最优解，但在语义理解、非结构化输入、例外处理与演化成本四个维度上触及能力边界。

2026-09-08

Workflow：Agent 开发的基础—从 Harness 规范到 SSE 审计的闭环体系

本文从 OODER 框架的实践出发，论证一个核心命题：Workflow 不是 Agent 的上层编排，而是 Agent 的底层基础设施。

2026-07-28

.NET Core 工作流 WorkFlow 流程控制条件审批（执行动作）

控制条件审批（执行动作） WikeFlow官网：http://www.wikesoft.com WikeFlow学习版演示地址：http://workflow.wikesoft.com WikeFlow

2025-06-25

使用 Workflow 创造10倍生产力！

本届大赛已于3月29日正式开启，“K12教育常规赛”、“效率工具常规赛”、“Workflow常规赛（上期）”等不同赛道赛事已相继开启。

2024-05-23

Workflow-Skills 架构 vs 普通管道推进—多 Agent 协作视角的架构解析

对比"同步硬编码管道"与"Workflow-Skills 标准流程引擎"在时序、前后端架构、事件通道、分布式多 Agent 协作维度的差异与优势。

2026-08-11

Workflow 驱动多 Agent 协作从子流程拆解到人机决策闭环的工程实践

在 AI 应用落地的深水区，我们常常面临一个棘手的悖论：大模型赋予了系统无限的创造力，却也让流程控制变得难以捉摸。一个智能体可能因为陷入逻辑死循环而耗尽企业预算，一个自动化流程可能因为外部系统的微小延迟而彻底卡死。在传统的 BPM（业务流程管理）中，规则是刚性的；而在纯粹的 LLM 应用中，行为又是概率性的。

2026-07-24

AI Agent时代的流程自动化：RPA、Workflow与LLM协同架构实践

过去十年，企业流程自动化主要依赖RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）。

2026-07-17

低代码平台 JECloud v2.0.4 版发布，table、workflow 子项目更新

前端】https://gitee.com/ketr/jecloud-pc-table 流程引擎为 JECLoud 子项目之一【后端】https://gitee.com/ketr/jecloud-workflow

2023-08-21

低代码平台 JECloud v2.0.3 版发布，commom、workflow 子项目更新

value传参，直接返回空数据升级包此版本无数据升级包，仅升级各子项目代码即可流程引擎为 JECLoud 子项目之一【后端】https://gitee.com/ketr/jecloud-workflow

2023-08-14

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腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。