Suivez un workflow réel et parcourez l'ensemble de la plateforme
Braidrun sert à construire et exécuter des workflows IA avec validation humaine. Le rapport quotidien de croissance à droite s'exécute chaque jour en production : déclenché par cron à l'heure dite, il récupère les dépenses et les revenus d'abonnement d'Apple Search Ads et de Google Ads, l'IA rédige un commentaire, puis un xlsx est généré et envoyé dans Slack. En le suivant, chaque partie de la plateforme apparaît une fois.
Le canevas et le YAML sont une seule et même définition
Ce rapport quotidien a d'abord été construit dans l'éditeur : canevas à gauche, YAML à droite, une modification d'un côté se synchronisant instantanément de l'autre ; lorsque vous n'arrivez pas à décrire la modification à faire, exprimez directement votre besoin à l'assistant IA.
- Synchronisation bidirectionnelle canevas ⇄ YAML : l'opérationnel regarde le canevas, l'ingénieur relit le YAML, pour une seule et même définition
- Diagnostic intégré : références de variables erronées et configurations manquantes sont signalées avant l'enregistrement
- Historique des versions avec diff ; en cas de modification malheureuse, revenez à la dernière version fonctionnelle
- Construction par conversation avec l'assistant IA ; toute modification n'entre en vigueur qu'après que vous ayez cliqué sur Enregistrer
8 types d'étapes pour assembler des processus plus complexes
Le rapport quotidien n'utilise qu'une étape de code et un commentaire par Agent unique. Il existe 8 types d'étapes au total : pour que plusieurs Agent se corrigent mutuellement, avancent par états, ou pour réutiliser un workflow entier comme une seule étape, il suffit de changer de type.
- célibataireUn Agent réalise une étape selon des instructions ; le commentaire de l'IA dans le rapport quotidien en est un exemple
- coderExécuter un script en sandbox : récupérer des données, les nettoyer, générer un fichier
- classificateurAiguiller l'exécution vers différentes branches selon le contenu d'entrée
- group_chatPlusieurs Agent débattent d'une même question sur plusieurs tours pour aboutir à une conclusion
- agent_basedUn Agent coordinateur décide dynamiquement quels outils et sous-tâches appeler
- state_machineDécrire un processus multi-étapes à l'aide d'états et de transitions explicites
- sub_workflowAppeler un autre workflow comme une seule étape
- workflow_output_readLire les résultats d'exécution d'autres workflows pour poursuivre le traitement
steps: - name: pull_spend type: sub_workflow # Réutiliser un autre workflow de récupération de données workflow: ads-spend-fetcher - name: review_numbers type: group_chat # Plusieurs Agent se corrigent mutuellement face aux données agents: [analyst, skeptic] rounds: 2 - name: plan_actions type: agent_based # Un Agent coordinateur appelle les outils à la demande - name: apply_changes type: code manual_approval: true # Exécution seulement après approbation humaine
Cron déclenche à l'heure dite, les scripts s'exécutent en sandbox
Ce rapport quotidien est déclenché par une expression cron à 5 champs, avec fuseau horaire configurable ; en déploiement multi-instances, un verrou distribué garantit un déclenchement unique ; les scripts de récupération des données et de génération du tableau s'exécutent en production dans une sandbox Docker, les variables étant injectées via des variables d'environnement WF_VAR_*.
- Planifié : cron à 5 champs + fuseau horaire, un verrou distribué empêche les déclenchements en double entre instances
- Webhook : votre système envoie un POST, les champs de premier niveau du JSON étant automatiquement mappés en variables
- Manuel et API : cliquez sur Exécuter dans l'interface, ou déclenchez via l'API v1 depuis un système externe
- Chaînage : à la fin d'un workflow, le suivant est déclenché automatiquement après N secondes
- Les étapes de code prennent en charge sept langages — python, javascript, typescript, bash, ruby, lua, cli — avec un délai d'expiration par défaut de 30 secondes
# Planifié : chaque matin à 8 h, fuseau horaire configurable schedule: "0 8 * * *" # Ou déclenché par un POST de votre système curl -X POST \ https://braidrun.com/api/webhooks/{id}/trigger \ -H "X-API-Key: <your-key>" \ -d '{"channel": "#growth-daily"}'
Le jour où un chiffre ne colle pas, retrouvez l'étape en cause
Un matin où un chiffre paraît faux dans Slack, ouvrez l'exécution concernée : les entrées et sorties, journaux et coûts de chaque étape y figurent. Une fois l'étape fautive localisée, il suffit de relancer à partir de là.
- Débogueur : 9 types de points d'arrêt ; à la pause, modifiez les variables avant de reprendre (à partir du palier Pro)
- Relance à partir d'une étape donnée, les étapes LLM déjà terminées n'étant pas refacturées
- Reprise automatique après redémarrage de service, la vérification du hachage de la définition évitant une reprise erronée après modification
- La consommation de token et le coût de chaque exécution sont enregistrés une à une, et le déroulement de l'exécution peut être exporté en JSON / YAML
Pour toucher aux données en production, il faut d'abord passer par un humain
Le rapport quotidien ne fait que lire des données, une exécution sans intervention humaine suffit. Un autre workflow de la même équipe modifie des enchères publicitaires : une validation est ajoutée avant l'exécution, l'IA ne produisant que des recommandations, l'action n'ayant lieu qu'après approbation humaine, et rien n'étant modifié en cas de refus ou de dépassement du délai.
- Les valeurs de la demande de validation sont modifiables directement : réduisez un peu l'enchère proposée par l'IA avant d'approuver
- La réponse de validation passe par l'un des trois canaux — App, e-mail ou API — avec refus automatique en cas de dépassement du délai
- Les identifiants sont stockés chiffrés en AES-256-GCM, avec prise en charge de la rotation des clés
- Les quotas sont échelonnés en Free, Pro, Team et Enterprise, avec un plafond sur la concurrence et le nombre de planifications
- Les journaux d'audit consignent les modifications de processus et les décisions de validation (palier Enterprise)
La même plateforme peut aussi être installée dans votre salle serveurs
Ce rapport quotidien tourne très bien sur le cloud Braidrun ; les équipes dont les données ne doivent pas franchir leur périmètre peuvent déployer l'ensemble de la plateforme en privé dans leur propre environnement, en emportant les définitions de workflows telles quelles.
- Déploiement privé : données et appels de modèle restent tous à l'intérieur de votre périmètre
- Mise à l'échelle horizontale multi-instances pour absorber davantage d'exécutions concurrentes
- 14 méthodes de connexion OAuth, dont WeChat, Alipay, DingTalk, Feishu et un OIDC auto-hébergé
- Exposition de métriques Prometheus, à brancher sur votre tableau de bord de supervision existant
- 8 langues d'interface ; l'export et la suppression des données au titre du GDPR sont déjà des fonctionnalités du produit
Chaque partie dispose de sa propre page
Cette page ne suit que le fil du rapport quotidien ; le détail, les quotas et les limites de chaque capacité figurent sur leur page respective.