Проще говоря, flow state отвечает на вопрос: “где мы сейчас в процессе и что уже знаем?”. Например, агент получил заявку, классифицировал ее как финансовый вопрос, извлек сумму из счета, проверил контрагента и теперь должен решить: отправить на approval, запросить недостающий документ или создать задачу бухгалтеру.
В визуальных конструкторах вроде Flowise, n8n или других low-code систем состояние помогает передавать данные между узлами. Один узел добавляет результат, другой читает его и принимает решение. В multi-agent системах похожую роль играет shared state или agent state.
Flow state важно проектировать аккуратно. Если хранить слишком мало данных, следующие шаги теряют контекст. Если хранить слишком много, растет риск утечки PII, путаницы, лишних токенов и сложной отладки. Поэтому в state обычно кладут только нужные поля, статусы, ссылки на источники и проверенные результаты.
Примеры
- В flow state хранится ID заявки, категория, priority, summary и список недостающих данных.
- Flowise Agentflow передает результат одного узла следующему через общее состояние.
- AI-агент записывает в state, что пользователь уже подтвердил действие, и не запрашивает approval повторно.
- После ошибки API в state сохраняется статус `failed` и причина, чтобы следующий узел отправил задачу человеку.
- В RAG-сценарии state может хранить найденные источники, выбранные чанки и итоговую confidence score.
Где используется
- Передача данных между узлами Flowise, n8n или другого workflow
- Оркестрация AI-агента с несколькими шагами
- Маршрутизация сценария по статусам, категориям и условиям
- Хранение промежуточных результатов RAG, tool calling и approval
- Отладка агентского pipeline через trace и run log
- Контроль повторов, retry и idempotency в workflow
- Multi-agent системы со shared state и handoff
Связанные термины
Частые вопросы
Чем flow state отличается от memory?
Flow state обычно хранит техническое состояние текущего запуска: переменные, статусы и результаты шагов. Memory чаще относится к долговременному или диалоговому контексту, который может жить между сессиями.
Что стоит хранить в flow state?
Только то, что нужно следующим шагам: ID объектов, статусы, проверенные поля, summary, ссылки на источники, результаты инструментов, ошибки и решения approval.
Какие риски есть у flow state?
Можно случайно сохранить PII, секреты, лишний контекст, устаревшие данные или недоверенный пользовательский текст, который потом повлияет на действия агента.
Как flow state помогает отладке?
По state видно, какие данные пришли на вход, какой узел что добавил, где изменился статус и почему workflow пошел по конкретной ветке.
