Dify｜Cot任务拆解工作流

Cot（思维链）任务拆解工作流是一份Dify DSL配置文件，目标是让模型面对复杂提问时先拆解、再逐项作答、最后汇总。适用于需要多步骤推理的问答、学习辅导、方案分析等场景，面向已部署Dify并具备基础模型配置能力的用户。

根据解析到的节点信息，工作流为 advanced-chat 模式，共16个节点、11条连线，主要包含：

• 开始节点，接收用户提问；
• “问题拆解”大模型节点，使用 gpt-4o-2024-08-06；
• “问题拆解后参数提取”使用参数提取器，模型为 gpt-4o-mini；
• 迭代节点及其起始节点，对子任务逐个循环；
• “子任务处理”大模型节点，使用 gpt-4o-mini；
• 若干代码节点负责解析对象、聚合结果与分析结果；
• 变量赋值与清空节点维持迭代状态；
• “聚合回答”大模型节点使用 gpt-4o-2024-08-06，最终由回答节点输出。

原始入口：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows/blob/986a11833b6a13734da85a8250f875e71dcfdd8d/11_Agent%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93/Cot.yml

整理来源：https://github.com/dzh-gitcode/dify-workflows

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1. 在Dify工作流界面选择导入DSL，上传该YAML文件；
2. 检查各模型节点是否已绑定可用的OpenAI兼容凭据，或替换为自有模型；
3. 核对迭代节点与代码节点的输入变量是否映射正确；
4. 用简单问题进行试运行，观察拆解数量与聚合结果；
5. 按需调整提示词与迭代上限。

文件未声明许可，转载与再分发权限待核验；仓库仅提供路径，实际导入是否成功、节点参数是否完整均待实测。默认依赖OpenAI模型，国内调用可行性、费用与替代模型兼容性待核验。代码节点内容未读取，其解析逻辑以实际文件为准。