据Hugging Face官方博客2026年8月25日发布的消息，其开源Python库Gradio新增内置功能gr.Workflow，用户可以将AI处理流程描述为带类型的节点图，并在拖拽式画布中运行每一个节点、查看每一步中间结果。同一张流程图还可直接作为REST API使用，并一键部署到Hugging Face Spaces。

官方在博客中展示了多个可在线运行的应用示例。用户上传图片并输入文字指令，通过调用Hugging Face Inference Providers上的Qwen-Image-Edit模型完成“改成雪景”等编辑；一个示例将提示词输入FLUX生成图片，再经背景移除的Gradio Space转为贴纸，同时将同一主题通过文本转语音Space生成配音，并通过大语言模型生成节目标题。这个流程中，三个输出各自拥有/sticker、/voiceover、/episode_title的REST端点，可直接在代码中调用。

博客还介绍了“扇出”模式：一个想法可同时喂给多个算子并行处理。比如输入一个Hugging Face数据集ID后，流程会并行调用四个算子，实时生成数据集概览、行预览、分列统计和分布图。除调用远程模型和现有Space外，fn节点本身也是Python函数，用@spaces.GPU装饰后，可在节点运行时通过ZeroGPU按需申请GPU，本地运行Lightricks/LTX-Video等模型完成图像动画化。

每个工作流构建后自动成为API，输出节点以标签命名作为REST端点，既可通过Gradio Python客户端调用，也可用curl直接访问；涉及模型或Space调用的端点需要Hugging Face令牌。官方称，最快使用方法是在示例应用上点击Duplicate后重新连线，或用gr.Workflow(bind=[...]).launch()启动。官方还表示，他们正以gr.Workflow逐步构建类似AUTOMATIC1111的复杂应用，并将在后续文章中介绍。