docs: loop (#629)

* docs: loop * update: details * update: titles * update: pic alt.md * Update Loop translation --------- Co-authored-by: Hanqing Zhao <sherry9277@gmail.com>
2026-07-19 22:43:32 -04:00 · 2025-03-18 23:10:26 +08:00
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commit 873e5ecf6c
10 changed files with 261 additions and 5 deletions
@@ -53,6 +53,7 @@
    * [HTTP Request](guides/workflow/node/http-request.md)
    * [Agent](guides/workflow/node/agent.md)
    * [Tools](guides/workflow/node/tools.md)
+    * [Loop](guides/workflow/node/loop.md)
  * [Shortcut Key](guides/workflow/shortcut-key.md)
  * [Orchestrate Node](guides/workflow/orchestrate-node.md)
  * [File Upload](guides/workflow/file-upload.md)
@@ -4,4 +4,4 @@

 ### Core Nodes

-<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="start.md"><strong>Start</strong></a></td><td>Defines the initial parameters for starting a workflow process.</td><td></td></tr><tr><td><a href="end.md"><strong>End</strong></a></td><td>Defines the final output content for ending a workflow process.</td><td></td></tr><tr><td><a href="answer.md"><strong>Answer</strong></a></td><td>Defines the response content in a Chatflow process.</td><td></td></tr><tr><td><a href="llm.md"><strong>Large Language Model (LLM)</strong></a></td><td>Calls a large language model to answer questions or process natural language.</td><td></td></tr><tr><td><a href="knowledge_retrieval.md"><strong>Knowledge Retrieval</strong></a></td><td>Retrieves text content related to user questions from a knowledge base, which can serve as context for downstream LLM nodes.</td><td></td></tr><tr><td><a href="question-classifier.md"><strong>Question Classifier</strong></a></td><td>By defining classification descriptions, the LLM can select the matching classification based on user input.</td><td></td></tr><tr><td><a href="ifelse.md"><strong>IF/ELSE</strong></a></td><td>Allows you to split the workflow into two branches based on if/else conditions.</td><td></td></tr><tr><td><a href="code.md"><strong>Code Execution</strong></a></td><td>Runs Python/NodeJS code to execute custom logic such as data transformation within the workflow.</td><td></td></tr><tr><td><a href="template.md"><strong>Template</strong></a></td><td>Enables flexible data transformation and text processing using Jinja2, a Python templating language.</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-aggregator.md"><strong>Variable Aggregator</strong></a></td><td>Aggregates variables from multiple branches into one variable for unified configuration of downstream nodes.</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-assigner.md"><strong>Variable Assigner</strong></a></td><td>The variable assigner node is used to assign values to writable variables.</td><td></td></tr><tr><td><a href="parameter-extractor.md"><strong>Parameter Extractor</strong></a></td><td>Uses LLM to infer and extract structured parameters from natural language for subsequent tool calls or HTTP requests.</td><td></td></tr><tr><td><a href="iteration.md"><strong>Iteration</strong></a></td><td>Executes multiple steps on list objects until all results are output.</td><td></td></tr><tr><td><a href="http-request.md"><strong>HTTP Request</strong></a></td><td>Allows sending server requests via the HTTP protocol, suitable for retrieving external results, webhooks, generating images, and other scenarios.</td><td></td></tr><tr><td><a href="tools.md"><strong>Tools</strong></a></td><td>Enables calling built-in Dify tools, custom tools, sub-workflows, and more within the workflow.</td><td></td></tr></tbody></table>
+<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="start.md"><strong>Start</strong></a></td><td>Defines the initial parameters for starting a workflow process.</td><td></td></tr><tr><td><a href="end.md"><strong>End</strong></a></td><td>Defines the final output content for ending a workflow process.</td><td></td></tr><tr><td><a href="answer.md"><strong>Answer</strong></a></td><td>Defines the response content in a Chatflow process.</td><td></td></tr><tr><td><a href="llm.md"><strong>Large Language Model (LLM)</strong></a></td><td>Calls a large language model to answer questions or process natural language.</td><td></td></tr><tr><td><a href="knowledge_retrieval.md"><strong>Knowledge Retrieval</strong></a></td><td>Retrieves text content related to user questions from a knowledge base, which can serve as context for downstream LLM nodes.</td><td></td></tr><tr><td><a href="question-classifier.md"><strong>Question Classifier</strong></a></td><td>By defining classification descriptions, the LLM can select the matching classification based on user input.</td><td></td></tr><tr><td><a href="ifelse.md"><strong>IF/ELSE</strong></a></td><td>Allows you to split the workflow into two branches based on if/else conditions.</td><td></td></tr><tr><td><a href="code.md"><strong>Code Execution</strong></a></td><td>Runs Python/NodeJS code to execute custom logic such as data transformation within the workflow.</td><td></td></tr><tr><td><a href="template.md"><strong>Template</strong></a></td><td>Enables flexible data transformation and text processing using Jinja2, a Python templating language.</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-aggregator.md"><strong>Variable Aggregator</strong></a></td><td>Aggregates variables from multiple branches into one variable for unified configuration of downstream nodes.</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-assigner.md"><strong>Variable Assigner</strong></a></td><td>The variable assigner node is used to assign values to writable variables.</td><td></td></tr><tr><td><a href="parameter-extractor.md"><strong>Parameter Extractor</strong></a></td><td>Uses LLM to infer and extract structured parameters from natural language for subsequent tool calls or HTTP requests.</td><td></td></tr><tr><td><a href="iteration.md"><strong>Iteration</strong></a></td><td>Executes multiple steps on list objects until all results are output.</td><td></td></tr><tr><td><a href="http-request.md"><strong>HTTP Request</strong></a></td><td>Allows sending server requests via the HTTP protocol, suitable for retrieving external results, webhooks, generating images, and other scenarios.</td><td></td></tr><tr><td><a href="tools.md"><strong>Tools</strong></a></td><td>Enables calling built-in Dify tools, custom tools, sub-workflows, and more within the workflow.</td><tr><td><a href="loop.md"><strong>Loop</strong></a></td><td>A Loop node executes repetitive tasks that depend on previous iteration results until exit conditions are met or the maximum loop count is reached.</td><td></td></tr></tbody></table>
@@ -0,0 +1,83 @@
+# Loop
+
+## What is Loop Node?
+
+A **Loop** node executes repetitive tasks that depend on previous iteration results until exit conditions are met or the maximum loop count is reached.
+
+## Loop vs. Iteration
+
+<table>
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>Type</th>
+      <th>Dependencies</th>
+      <th>Use Cases</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td><strong>Loop</strong></td>
+      <td>Each iteration depends on previous results</td>
+      <td>Recursive operations, optimization problems</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td><strong>Iteration</strong></td>
+      <td>Iterations execute independently</td>
+      <td>Batch processing, parallel data handling</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+## Configuration
+
+<table>
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>Parameter</th>
+      <th>Description</th>
+      <th>Example</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td>Loop Termination Condition</td>
+      <td>Expression that determines when to exit the loop</td>
+      <td><code>x < 50</code>, <code>error_rate < 0.01</code></td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>Maximum Loop Count</td>
+      <td>Upper limit on iterations to prevent infinite loops</td>
+      <td>10, 100, 1000</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+![Configuration](https://assets-docs.dify.ai/2025/03/13853bfaaa068cdbdeba1b1f75d482f2.png)
+
+## Usage Example
+
+**Goal: Generate random numbers (1-100) until a value below 50 appears.**
+
+**Steps**:
+
+1. Use `node` to generate a random number between 1-100.
+
+2. Use `if` to evaluate the number:
+
+    - If < 50: Output `done` and terminate loop.
+
+    - If ≥ 50: Continue loop and generate another random number.
+
+3. Set the exit criterion to random_number < 50.
+
+4. Loop ends when a number below 50 appears.
+
+![Steps](https://assets-docs.dify.ai/2025/03/b1c277001fc3cb1fbb85fe7c22a6d0fc.png)
+
+## Planned Enhancements
+
+**Future releases will include:**
+
+    - Loop variables: Store and reference values across iterations for improved state management and conditional logic.
+
+    - `break` node: Terminate loops from within the execution path, enabling more sophisticated control flow patterns.
@@ -48,10 +48,11 @@
    * [リスト処理](guides/workflow/node/list-operator.md)
    * [変数集約](guides/workflow/node/variable-aggregator.md)
    * [変数代入](guides/workflow/node/variable-assigner.md)
-    * [イテレーション](guides/workflow/node/iteration.md)
+    * [反復処理（イテレーション）](guides/workflow/node/iteration.md)
    * [パラメータ抽出](guides/workflow/node/parameter-extractor.md)
    * [HTTPリクエスト](guides/workflow/node/http-request.md)
    * [ツール](guides/workflow/node/tools.md)
+    * [繰り返し処理（ループ）](guides/workflow/node/loop.md)
  * [ショートカットキー](guides/workflow/shortcut-key.md)
  * [オーケストレートノード](guides/workflow/orchestrate-node.md)
  * [ファイルアップロード](guides/workflow/file-upload.md)
@@ -4,4 +4,4 @@

 ### コアノード

-<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="start.md"><strong>開始（Start）</strong></a></td><td>ワークフローの初期パラメータを定義。</td><td></td></tr><tr><td><a href="end.md"><strong>終了（End）</strong></a></td><td>ワークフローの最終出力内容を定義。</td><td></td></tr><tr><td><a href="answer.md"><strong>返信（Answer）</strong></a></td><td>チャットフロー内の回答内容を定義。</td><td></td></tr><tr><td><a href="llm.md"><strong>大規模言語モデル（LLM）</strong></a></td><td>大規模言語モデルを呼び出して質問に答えたり、自然言語を処理したりします。</td><td></td></tr><tr><td><a href="knowledge-retrieval.md"><strong>ナレッジ検索（Knowledge Retrieval）</strong></a></td><td>ユーザーの質問に関連するテキストをナレッジベースから検索し、下流のLLMノードのコンテキストとして使用します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="question-classifier.md"><strong>質問分類器（Question Classifier）</strong></a></td><td>分類の説明を定義することで、LLMがユーザーの入力に基づいて適切な分類を選択できるようにします。</td><td></td></tr><tr><td><a href="ifelse.md"><strong>IF/ELSE（条件分岐）</strong></a></td><td>if/elseの条件に基づいてワークフローを2つの分岐に分けることができます。</td><td></td></tr><tr><td><a href="code.md"><strong>コード実行（Code）</strong></a></td><td>Python / NodeJSコードを実行してワークフロー内でデータ変換などのカスタムロジックを実行します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="template.md"><strong>テンプレート（Template）</strong></a></td><td>Jinja2のPythonテンプレート言語を利用して、データ変換やテキスト処理を柔軟に行うことができます。</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-assigner.md"><strong>変数集約（Variable Aggregator）</strong></a></td><td>複数の分岐の変数を1つの変数に集約し、下流ノードの統一設定を実現します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="parameter-extractor.md"><strong>パラメーター抽出器（Parameter Extractor）</strong></a></td><td>LLMを利用して自然言語から構造化パラメーターを推論し、後続のツール呼び出しやHTTPリクエストに使用します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="iteration.md"><strong>イテレーション（Iteration）</strong></a></td><td>リストオブジェクトに対して複数回のステップを実行し、すべての結果を出力します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="http-request.md"><strong>HTTPリクエスト（HTTP Request）</strong></a></td><td>HTTPプロトコルを介してサーバーリクエストを送信し、外部検索結果の取得、webhook、画像生成などのシナリオに適用されます。</td><td></td></tr><tr><td><a href="tools.md"><strong>ツール（Tools）</strong></a></td><td>Dify内蔵ツール、カスタムツール、サブワークフローなどをワークフロー内で呼び出すことができます。</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-assignment.md"><strong>変数代入（Variable Assigner）</strong></a></td><td>変数代入ノードは変数(例えば、会話変数)に指定した値を代入するノードです。</td><tr><td><a href="list-operator.md"><strong>リスト操作（List Operator）</strong></a></td><td>-</td><tr><td><a href="doc-extractor.md"><strong>テキスト抽出ツール（Document Extractor）</strong></a></td><td>アップロードした文書を解析し、文書ファイルの情報を読み取り、テキストに変換して内容をLLMに送信する</td><td></td></tr></tbody></table>
+<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="start.md"><strong>開始（Start）</strong></a></td><td>ワークフローの初期パラメータを定義。</td><td></td></tr><tr><td><a href="end.md"><strong>終了（End）</strong></a></td><td>ワークフローの最終出力内容を定義。</td><td></td></tr><tr><td><a href="answer.md"><strong>返信（Answer）</strong></a></td><td>チャットフロー内の回答内容を定義。</td><td></td></tr><tr><td><a href="llm.md"><strong>大規模言語モデル（LLM）</strong></a></td><td>大規模言語モデルを呼び出して質問に答えたり、自然言語を処理したりします。</td><td></td></tr><tr><td><a href="knowledge-retrieval.md"><strong>ナレッジ検索（Knowledge Retrieval）</strong></a></td><td>ユーザーの質問に関連するテキストをナレッジベースから検索し、下流のLLMノードのコンテキストとして使用します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="question-classifier.md"><strong>質問分類器（Question Classifier）</strong></a></td><td>分類の説明を定義することで、LLMがユーザーの入力に基づいて適切な分類を選択できるようにします。</td><td></td></tr><tr><td><a href="ifelse.md"><strong>IF/ELSE（条件分岐）</strong></a></td><td>if/elseの条件に基づいてワークフローを2つの分岐に分けることができます。</td><td></td></tr><tr><td><a href="code.md"><strong>コード実行（Code）</strong></a></td><td>Python / NodeJSコードを実行してワークフロー内でデータ変換などのカスタムロジックを実行します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="template.md"><strong>テンプレート（Template）</strong></a></td><td>Jinja2のPythonテンプレート言語を利用して、データ変換やテキスト処理を柔軟に行うことができます。</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-assigner.md"><strong>変数集約（Variable Aggregator）</strong></a></td><td>複数の分岐の変数を1つの変数に集約し、下流ノードの統一設定を実現します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="parameter-extractor.md"><strong>パラメーター抽出器（Parameter Extractor）</strong></a></td><td>LLMを利用して自然言語から構造化パラメーターを推論し、後続のツール呼び出しやHTTPリクエストに使用します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="iteration.md"><strong>反復処理（Iteration）</strong></a></td><td>リストオブジェクトに対して複数回のステップを実行し、すべての結果を出力します。</td><td></td></tr><tr><td><a href="http-request.md"><strong>HTTPリクエスト（HTTP Request）</strong></a></td><td>HTTPプロトコルを介してサーバーリクエストを送信し、外部検索結果の取得、webhook、画像生成などのシナリオに適用されます。</td><td></td></tr><tr><td><a href="tools.md"><strong>ツール（Tools）</strong></a></td><td>Dify内蔵ツール、カスタムツール、サブワークフローなどをワークフロー内で呼び出すことができます。</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-assignment.md"><strong>変数代入（Variable Assigner）</strong></a></td><td>変数代入ノードは変数(例えば、会話変数)に指定した値を代入するノードです。</td><tr><td><a href="list-operator.md"><strong>リスト操作（List Operator）</strong></a></td><td>-</td><tr><td><a href="doc-extractor.md"><strong>テキスト抽出ツール（Document Extractor）</strong></a></td><td>アップロードした文書を解析し、文書ファイルの情報を読み取り、テキストに変換して内容をLLMに送信する</td><tr><td><a href="loop.md"><strong>繰り返し処理（Loop）</strong></a></td><td>前回の結果に依存する反復タスクを実行し、終了条件を満たすか最大繰り返し回数に達するまで継続します。</td><td></td></tr></tbody></table>
@@ -1,4 +1,4 @@
-# イテレーション
+# 反復処理（イテレーション）

 ### 定義

@@ -0,0 +1,81 @@
+# 繰り返し処理（ループ）
+
+## 概要
+
+繰り返し処理（ループ）ノードは、前回の結果に依存する反復タスクを実行し、終了条件を満たすか最大繰り返し回数に達するまで継続します。
+
+## 繰り返し処理ノードと反復処理ノードの違い
+
+<table>
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>タイプ</th>
+      <th>特徴</th>
+      <th>用途</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td><strong>繰り返し処理（ループ）</strong></td>
+      <td>各回の処理が前回の結果に依存する。</td>
+      <td>再帰処理や最適化問題など、前回の計算結果を必要とする処理に適している。</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td><strong>反復処理（イテレーション）</strong></td>
+      <td>各回の処理は独立しており、前回の結果に依存しない。</td>
+      <td>データの一括処理など、各処理を独立して実行できるタスクに適している。</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+## 繰り返し処理（ループ）ノードの設定方法
+
+<table>
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>パラメータ</th>
+      <th>説明</th>
+      <th>例</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td>ループ終了条件</td>
+      <td>ループを終了するタイミングを決定する式</td>
+      <td><code>x < 50</code>、<code>error_rate < 0.01</code></td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>最大繰り返し回数（Maximum Loop Count）</td>
+      <td>無限ループを防ぐための繰り返し回数の上限</td>
+      <td>10、100、1000</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+![設定](https://assets-docs.dify.ai/2025/03/13853bfaaa068cdbdeba1b1f75d482f2.png)
+
+## 使用例
+
+**目標：50未満の値が出るまで、1から100までのランダムな数値を生成する。**
+
+**実装手順**：
+
+1. `code`ノードを使用して1-100の間のランダムな数値を生成します。
+
+2. `if`ノードを使用して数値を評価します：
+   - 50未満の場合：`done`を出力してループを終了します。
+   - 50以上の場合：ループを継続し、別のランダムな数値を生成します。
+
+3. ループ終了条件を「ランダム数値 < 50」に設定します。
+
+4. 50未満の数値が出現したらループは自動的に終了します。
+
+![使用例](https://assets-docs.dify.ai/2025/03/b1c277001fc3cb1fbb85fe7c22a6d0fc.png)
+
+## 今後の拡張
+
+**今後のリリースには以下の機能が追加される予定です：**
+
+- ループ変数：繰り返し間で値を保存・参照できるようにし、状態管理と条件付きロジックを強化します。
+
+- `break`ノード：実行パス内からループを直接終了できるようにし、より高度な制御フローパターンを実現します。
@@ -53,6 +53,7 @@
    * [工具](guides/workflow/node/tools.md)
    * [结束](guides/workflow/node/end.md)
    * [直接回复](guides/workflow/node/answer.md)
+    * [循环](guides/workflow/node/loop.md)
  * [快捷键](guides/workflow/shortcut-key.md)
  * [编排节点](guides/workflow/orchestrate-node.md)
  * [文件上传](guides/workflow/file-upload.md)
@@ -4,4 +4,4 @@

 ### 核心节点

-<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="start.md"><strong>开始（Start）</strong></a></td><td>定义一个 workflow 流程启动的初始参数。</td><td></td></tr><tr><td><a href="end.md"><strong>结束（End）</strong></a></td><td>定义一个 workflow 流程结束的最终输出内容。</td><td></td></tr><tr><td><a href="answer.md"><strong>回复（Answer）</strong></a></td><td>定义一个 Chatflow 流程中的回复内容。</td><td></td></tr><tr><td><a href="llm.md"><strong>大语言模型（LLM）</strong></a></td><td>调用大语言模型回答问题或者对自然语言进行处理。</td><td></td></tr><tr><td><a href="knowledge-retrieval.md"><strong>知识检索（Knowledge Retrieval）</strong></a></td><td>从知识库中检索与用户问题相关的文本内容，可作为下游 LLM 节点的上下文。</td><td></td></tr><tr><td><a href="question-classifier.md"><strong>问题分类（Question Classifier）</strong></a></td><td>通过定义分类描述，LLM 能够根据用户输入选择与之相匹配的分类。</td><td></td></tr><tr><td><a href="ifelse.md"><strong>条件分支（IF/ELSE）</strong></a></td><td>允许你根据 if/else 条件将 workflow 拆分成两个分支。</td><td></td></tr><tr><td><a href="code.md"><strong>代码执行（Code）</strong></a></td><td>运行 Python / NodeJS 代码以在工作流程中执行数据转换等自定义逻辑。</td><td></td></tr><tr><td><a href="template.md"><strong>模板转换（Template）</strong></a></td><td>允许借助 Jinja2 的 Python 模板语言灵活地进行数据转换、文本处理等。</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-aggregator.md"><strong>变量聚合（Variable Aggregator）</strong></a></td><td>将多路分支的变量聚合为一个变量，以实现下游节点统一配置。</td><td></td></tr><tr><td><a href="parameter-extractor.md"><strong>参数提取器（Parameter Extractor）</strong></a></td><td>利用 LLM 从自然语言推理并提取结构化参数，用于后置的工具调用或 HTTP 请求。</td><td></td></tr><tr><td><a href="iteration.md"><strong>迭代（Iteration）</strong></a></td><td>对列表对象执行多次步骤直至输出所有结果。</td><td></td></tr><tr><td><a href="http-request.md"><strong>HTTP 请求（HTTP Request）</strong></a></td><td>允许通过 HTTP 协议发送服务器请求，适用于获取外部检索结果、webhook、生成图片等情景。</td><td></td></tr><tr><td><a href="tools.md"><strong>工具（Tools）</strong></a></td><td>允许在工作流内调用 Dify 内置工具、自定义工具、子工作流等。</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-assigner.md"><strong>变量赋值（Variable Assigner）</strong></a></td><td>变量赋值节点用于向可写入变量（例如会话变量）进行变量赋值。</td><td></td></tr></tbody></table>
+<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="start.md"><strong>开始（Start）</strong></a></td><td>定义一个 workflow 流程启动的初始参数。</td><td></td></tr><tr><td><a href="end.md"><strong>结束（End）</strong></a></td><td>定义一个 workflow 流程结束的最终输出内容。</td><td></td></tr><tr><td><a href="answer.md"><strong>回复（Answer）</strong></a></td><td>定义一个 Chatflow 流程中的回复内容。</td><td></td></tr><tr><td><a href="llm.md"><strong>大语言模型（LLM）</strong></a></td><td>调用大语言模型回答问题或者对自然语言进行处理。</td><td></td></tr><tr><td><a href="knowledge-retrieval.md"><strong>知识检索（Knowledge Retrieval）</strong></a></td><td>从知识库中检索与用户问题相关的文本内容，可作为下游 LLM 节点的上下文。</td><td></td></tr><tr><td><a href="question-classifier.md"><strong>问题分类（Question Classifier）</strong></a></td><td>通过定义分类描述，LLM 能够根据用户输入选择与之相匹配的分类。</td><td></td></tr><tr><td><a href="ifelse.md"><strong>条件分支（IF/ELSE）</strong></a></td><td>允许你根据 if/else 条件将 workflow 拆分成两个分支。</td><td></td></tr><tr><td><a href="code.md"><strong>代码执行（Code）</strong></a></td><td>运行 Python / NodeJS 代码以在工作流程中执行数据转换等自定义逻辑。</td><td></td></tr><tr><td><a href="template.md"><strong>模板转换（Template）</strong></a></td><td>允许借助 Jinja2 的 Python 模板语言灵活地进行数据转换、文本处理等。</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-aggregator.md"><strong>变量聚合（Variable Aggregator）</strong></a></td><td>将多路分支的变量聚合为一个变量，以实现下游节点统一配置。</td><td></td></tr><tr><td><a href="parameter-extractor.md"><strong>参数提取器（Parameter Extractor）</strong></a></td><td>利用 LLM 从自然语言推理并提取结构化参数，用于后置的工具调用或 HTTP 请求。</td><td></td></tr><tr><td><a href="iteration.md"><strong>迭代（Iteration）</strong></a></td><td>对列表对象执行多次步骤直至输出所有结果。</td><td></td></tr><tr><td><a href="http-request.md"><strong>HTTP 请求（HTTP Request）</strong></a></td><td>允许通过 HTTP 协议发送服务器请求，适用于获取外部检索结果、webhook、生成图片等情景。</td><td></td></tr><tr><td><a href="tools.md"><strong>工具（Tools）</strong></a></td><td>允许在工作流内调用 Dify 内置工具、自定义工具、子工作流等。</td><td></td></tr><tr><td><a href="variable-assigner.md"><strong>变量赋值（Variable Assigner）</strong></a></td><td>变量赋值节点用于向可写入变量（例如会话变量）进行变量赋值。</td><tr><td><a href="loop.md"><strong>循环（Loop）</strong></a></td><td>循环节点用于执行依赖前一轮结果的重复任务，直到满足退出条件或达到最大循环次数。</td><td></td></tr></tbody></table>
@@ -0,0 +1,89 @@
+# 循环
+
+## 简介
+
+循环（Loop）节点用于执行依赖前一轮结果的重复任务，直到满足退出条件或达到最大循环次数。
+
+## 循环节点与迭代节点有什么区别？
+
+循环节点和迭代节点在任务处理上的定位不同：
+
+<table>
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>类型</th>
+      <th>特点</th>
+      <th>适用场景</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td><strong>循环</strong>（Loop）</td>
+      <td>轮次之间存在依赖关系的优化型任务。即任务的每一轮执行都依赖上一轮的结果。</td>
+      <td>需要前一轮的计算结果，适用于递归、优化问题等。</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td><strong>迭代</strong>（Iteration）</td>
+      <td>轮次之间无依赖关系的批处理任务。即每一轮任务可以独立运行，无需依赖前一轮。</td>
+      <td>每轮独立执行，可用于数据批量处理等。</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+## 如何配置循环节点？
+
+循环节点包含以下两个关键配置项：
+
+<table>
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>配置项</th>
+      <th>作用</th>
+      <th>示例</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td><strong>循环退出条件</strong>（Loop Termination Condition）</td>
+      <td>设置循环何时停止</td>
+      <td>例：当变量 <code>x < 50</code> 时，停止循环。</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td><strong>最大循环次数</strong>（Maximum Loop Count）</td>
+      <td>限制最多执行的轮次，避免无限循环</td>
+      <td>例：最多执行 10 轮，不管是否满足退出条件。</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+你可以在 **循环退出条件** 中使用循环体内的变量或会话中的全局变量，让循环按照你的需求停止。
+
+![Configuration](https://assets-docs.dify.ai/2025/03/13853bfaaa068cdbdeba1b1f75d482f2.png)
+
+## 示例：如何使用循环节点？
+
+**需求：生成 1-100 的随机数，直到随机数小于 50 时停止。**
+
+**实现步骤**：
+
+1. 使用 `code` 节点生成 `1-100` 的随机数。  
+
+2. 使用 `if` 节点判断随机数是否小于 `50`：
+
+   - 如果小于 50，输出 `done` 并结束循环。
+
+   - 如果不小于 50，继续循环，生成新的随机数。
+
+3. 设置循环退出标准：随机数 `< 50`。
+
+4. 循环将在随机数小于 `50` 时自动停止。
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+![Case steps](https://assets-docs.dify.ai/2025/03/b1c277001fc3cb1fbb85fe7c22a6d0fc.png)
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+## 未来扩展
+
+**后续版本将提供：**
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+- 循环变量：支持在循环过程中存储和引用变量，增强逻辑控制能力。
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+- `break` 节点：允许在循环体内部直接终止循环，适用于更复杂的流程控制。