智能体应用和工作流应用（任务型）可以作为一个组件来被其他的智能体/工作流“套娃”使用，Flow的能力可在其他Agent中“变现”，能力越强，能力叠加则强强联合，而循环节点和批量节点，这2个复杂且实用节点，了解原理就更重要了。
先说概念
循环节点和批量节点都是适用于多次调用的情况，异同点如下：
相同点：处理重复任务
均适用于多次调用的情况。
输入基本一致，都是从一个列表中取值来进行多次处理，输出都是一个列表。
不同点：一个顺序执行，可以获得之前的结果；一个并发执行，互相完全独立
循环节点
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批量节点
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那应该怎么用呢？
以旅游推荐为例，使用循环节点和批量节点进行下，Flow的流程如下：用户输入城市->简单模型进行景点推荐->使用循环或者批量节点进行景点和出行的详细介绍->输出结果
下面是本次展示的完整流程。👇
📝 注意：为了保证循环节点和批量节点的对比效果，这里使用了支路去分别执行，同时在处理后使用文本节点进行直接输出的结果展示，实际旅游推荐的flow，无需这些操作，批量和循环节点根据需求选择其一即可。
输入城市->给出景点推荐
节点设置：开始节点-大模型节点-脚本转换节点，即输入城市，使用大模型获得城市的节点推荐后，使用脚本转为数组来提供给循环/批量节点
输入：杭州
输出：["西湖", "灵隐寺", "千岛湖", "宋城", "雷峰塔", "太子湾公园", "京杭大运河", "西溪湿地", "六和塔", "岳王庙"]
解释下：这一步是为了利用模型获取当前城市有哪些景点，之后利用循环和批量节点来针对每个景点来生成不同的攻略。
使用循环节点/批量节点来获取每个景点攻略
现在我们已经拿到了一个杭州游玩景点的列表，那这些景点分别有什么好玩的呢，让我们根据上面提到的异同点，使用不同分支分别来让循环节点和批量节点完成景点的攻略吧。
使用循环节点
在内部设置了循环最多3次（开始节点透传值）就退出，也就是最多3个景点的推荐，参数如下：
使用批量节点
内部设置了批量执行上限为5次，并行数为2次，也就是最多5个景点的推荐，参数设置如下：
处理输出结果
直接输出内容，然后使用脚本节点处理后再次输出内容
直接输出时是数组形式，数组的每个元素是一个文本，因此看上去比较乱（因为这里的解析是针对字符的，格式不同无法被md解析，实际内容是md格式）
使用脚本节点转为字符后可以被md解析成前端元素，看起来就会比较舒服
过程呢，就是试用脚本节点做了一步转化，详情如下
def main(): # params取值时按照实际设定的参数填写 return {"result": {"output": "\n".join(params["input"])}}
生成景点攻略的智能体组件
过程中使用到了一个智能体组件，该智能体就是简单的根据景点名获取一天游玩攻略，如图👇
这里也可以结合各种MCP服务等完成更丰富有趣的技能。
看下效果
简单来说：
批量节点：按照我们的设置，上限5并发2，一共输出5个景点，每次执行2个景点的生成
循环节点：looptime=3，一共生成3个景点，一个景点生成完成之后再生成下一个景点。
智能体与工作流的“套娃”特性，本质是将复杂任务拆解为可复用的模块化单元，通过循环节点与批量节点的协同，实现能力叠加与效率跃升。循环节点擅长顺序依赖的复杂逻辑，批量节点则以并行优势加速独立任务。二者如同齿轮与引擎的配合——循环节点确保逻辑严密性，批量节点释放吞吐量，最终形成“强强联合”的能力网络。
看完这篇文章，大家对于智能体与工作流的“套娃”特性应该已经非常了解了，那么可以自己上手操作一下哦。感受一下两者结合在一起展现出来的强大能力💪。
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