复杂 AI 工作流，别再藏进聊天记录

Chained Action 模式的界面示意

先总结资料，再生成脚本，再做图片，最后输出视频。把这条流程写进聊天框很容易，想看清每一步用了什么输入、哪里出了错，却非常困难。

把一条长对话变成一张图

Chained Action 将提示词、参数和工具变成节点，用连线表达数据如何流动。用户可以提前规划，也能在运行时看到哪个步骤完成、哪个步骤失败。

线性链适合入门；分支可以同时比较多个方向；汇聚可以把风格参考与主体参考合成一个结果；跨模态链则能从文字继续生成图片、视频或音频。

复杂流程成本高，整条运行后才发现第二步错误非常浪费。界面应支持节点级试跑、样例数据和错误回退，并展示单步与整条流程的预计消耗。

节点画布很容易变成只服务专家的工程工具。产品需要用自然语言生成第一版流程、用微文案解释变量，并提供能直接运行的模板，让普通用户先成功一次，再逐步理解结构。

当任务已经复杂到需要分支和复用，画布就成为用户理解流程和保留控制权的必要界面。

资料说明

本文基于公开的 AI 产品界面与设计资料整理，内容已经重新编辑与解读。