把步骤画成可跑的流程
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1. [模型推理] 理解需求 — 解析用户输入，明确意图
2. [调用工具] 检索资料 — 调用搜索 / 知识库
3. [条件分支] 是否需要追问 — 信息不足则反问，否则继续
4. [模型推理] 生成答复 — 基于资料产出最终回答{
"nodes": [
{
"id": "step_1",
"name": "理解需求",
"type": "model",
"detail": "解析用户输入，明确意图",
"next": "step_2"
},
{
"id": "step_2",
"name": "检索资料",
"type": "tool",
"detail": "调用搜索 / 知识库",
"next": "step_3"
},
{
"id": "step_3",
"name": "是否需要追问",
"type": "condition",
"detail": "信息不足则反问，否则继续",
"next": "step_4"
},
{
"id": "step_4",
"name": "生成答复",
"type": "model",
"detail": "基于资料产出最终回答",
"next": null
}
]
}复制到 n8n / Dify / LangGraph 后，按框架节点格式再细化即可。
一个能跑的智能体，本质是一条有明确步骤的流程：哪步调模型、哪步调工具、哪步做条件判断。工作流生成器把「脑子里的大概流程」变成带类型的步骤清单与 JSON，降低从想法到落地的距离。
Q：生成的 JSON 能直接运行吗？
A：它是与框架无关的结构化描述，需映射到具体框架的节点格式；本工具给出的是清晰骨架，省去从零设计。
Q：支持循环吗？
A：当前以线性 + 条件分支为主，复杂循环建议在框架里再细化。
Q：会上传吗？
A：不会，本地生成。