AI工作流图形界面与命令行如何选择

知识星球里，一位昵称「土豆君」的成员提出了一个非常详尽且富有洞察力的问题，内容摘录如下：

非常感谢王老师今天的思路分享，我是一名独立开发者，原本觉得沉浸式翻译已经做得相当完善，没有什么可突破的空间，但看到王老师分享的三步翻译法后，我意识到翻译流程仍有优化余地，自己完全可以尝试构建翻译相关的产品。

此外，借此机会感谢王老师长期以来的知识输出，从学术视角科普 AI 的最新进展，推荐了许多我平时不太可能关注到的开源项目或应用——因为我的关注点主要集中在应用端。

通过王老师的分享，我了解到了一些像 fabric 这样的工具。我是最近在 Coze 上才开始关注 AI 工作流的，对此非常感兴趣，想动手做一些有意思的小产品。主要原因是看到 Coze 构建的生态非常强大：不仅能轻松搭建工作流（支持脚本 / 图片流 / 大模型 / 各类插件 / Agent 等），而且有大量用户自发开发的 Agent、插件、工作流，普通用户可以直接使用现成的 Agent，非常便捷。

前几天的直播我也看了，反复看了两遍才理解其中提到的几个 AI 工作流产品：crewai、autogen、human-in-the-loop。我还从 fabric 了解到一个多模态 Agent：PraisonAI。

但我目前只使用过 Coze，对上面提到的那些产品并不熟悉。请问王老师能否再写一篇文章详细讲解工作流？目前的 Coze 形态与您提到的那些工作流产品相比，有哪些不同之处？

另外，我个人想请教一个问题：作为个人开发者，只有时间，没有太多其他资源，想借助工作流快速构建 AI 相关的产品，在技术上应该采用什么样的工作流方式？

例如，通过脚本 + GPT API 就能实现 AI 工作流的部分操作，只是脚本编写起来稍微有些难度。

如果引入 fabric，即脚本 + fabric，文字处理确实会简单很多。但遇到图片处理、搜索处理时，仍然需要自己解决这些图片 / 搜索脚本的问题，这可能会复杂一些。

如果使用 Coze API，通过 Coze 工作流构建自己的 Agent，当 Coze 平台上有图片处理、搜索处理相关的插件时，构建会很方便；没有的话就比较麻烦，而且依赖平台用户的插件，存在不确定性。

王老师直播中提到的最新几个工作流工具，能否轻松解决我遇到的这个多模态分步骤处理问题？以及这些工作流工具各自有哪些用途？

或者说，针对我想借助 AI 工作流构建新的小产品，王老师有什么建议？

最后再次感谢王老师，关注公众号已经很久了，现在才加入进来?。

这个提问非常细致且认真，很有代表性，因此我将答案展开分享，希望对更多人有所启发。

先交代一下背景。星友提到的「王老师今天的思路分享」，指的是之前那篇《如何用 AI 工作流实现高质量长文翻译？》，文中介绍了利用 AI 工作流将长技术文档自动翻译成特定样式的过程。而「前几天直播」则是在视频号开展的《聊聊 AI 工作流 + 答疑》，其中讲解了工作流的相关内容。

背景信息说完，下面是完整回答（略有改动）：

Coze 和 Dify 代表了目前 AI 工作流中图形界面这一类别，上手直观、功能强大。尤其是 Dify 作为开源框架，个人用户可以免费本地部署，后续升级为团队或企业级产品也有清晰路径。如果想学习，推荐得到 AI 学习圈中快刀青衣和尹会生的相关视频教程。

而 fabric、general agent、phidata 等则是命令行形式的代表。不足之处在于需要掌握编程才能充分发挥其能力。选择哪条路径，主要取决于每个人的具体情况和偏好。

如果让我选一个，目前我会选后者。为什么？

因为作为开发者，开发别人没有的、或者做得不够完善的功能，才是产品生存的必要条件。直接搬用现成的 DSL 模板，与这个目标并不契合。

无论选择图形界面还是命令行，都需要投入学习成本。学会之后，如果一切顺利，图形界面自然会显得亲切友好。但一旦出现问题，才是真正的考验——你想理解错误含义、了解工作流能力的边界、将头脑中的新设计实现出来，却没有人提供现成的模板……

此时命令行的优势就体现出来了：无论是 shell 命令还是 Python 代码，都是文本。而文本对于目前的大语言模型来说，正是其能力范围之内的事情。

就拿那篇 AI 工作流翻译文章为例，从头到尾并没有自己编写 Python 代码来调用 fabric 工作流。几乎全程都是用自然语言提要求，让 Claude 3.5 Sonnet 帮忙实现。

因为是命令行，所以与 Claude 的沟通非常顺畅。尤其是 Claude 的 artifacts 和 project 功能，用起来非常舒适。

但如果用的是 Dify 这样的图形界面，需要如何向「大语言模型顾问」提供信息？至少需要包括版本信息、错误提示、图形化的工作流样貌（因为要让它明白哪一步出问题，这其实不太好描述），以及足够丰富的其他上下文。

不仅如此，还需要考虑 Dify 目前已知的限制等因素……这些问题虽然大部分最终都能解决，但过程非常繁琐。

因此你会看到 Dify 的学习群里，大家提出的问题五花八门。而对于 fabric 用户来说，绝大多数问题都发生在一开始的安装和后续自定义 pattern 的更新配置上。执行流程的设定则是要多流畅有多流畅——因为注意力会集中在提示词撰写和流程调整这些真正有价值的事情上。

fabric 能否处理多模态？目前不行。但这有什么关系呢？它的样例中，yt 命令就能获取视频脚本，展示了工作流串接的能力。

另外，在 Python 脚本里只能调用 fabric 吗？完全可以调用 general agent 来读取图片，调用 exa.ai 来搜集资料，调用 phidata 来呼叫一组 agents 组成 LLM OS 完成其中某一个步骤——只要有足够的必要性……

这种组合，才是真正的灵活。想到一个词儿了？没错，善用佳软张玉新老师提过的「重器轻用」。

希望这个分享对星友能有帮助，也希望能给大家带来一些收获。

祝 AI 工作流使用愉快！

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