Chào mừng đến với lưu lượng công việc Braidrun

Nếu bạn mở Braidrun Workflow lần đầu tiên, trang này sẽ giải thích rõ ràng trong hai phút: chúng tôi là gì, chúng tôi có thể làm gì cho bạn, chúng tôi phù hợp với ai và chúng tôi không phù hợp với ai. Sau đó quyết định có nên tiếp tục đọc hay không.

Chúng ta là gì

Braidrun Workflow là nền tảng xây dựng "workflow AI do Agent điều khiển". Bạn dùng nó để biến một việc lặp đi lặp lại — như mỗi ngày cào tin làm tóm tắt, mỗi tuần tạo báo cáo ASA, mỗi lần nộp PRD cho vài Agent duyệt — từ "chạy script thủ công" thành dây chuyền "kích hoạt tự động theo lịch + quan sát được + phê duyệt được".

Ngành công nghiệp đã đi đâu?

Khi 2026 đến, cuộc trò chuyện xung quanh workflow đã chuyển từ khái niệm sang kỹ thuật thực hiện và trở lại đầu tư. Một vài điểm chung của thỏa thuận:

1. Từ đối thoại một Agent → cộng tác đa Agent + điều phối hệ thống — Agent cấp doanh nghiệp có giá trị thương mại phải có bốn năng lực cốt lõi: hoạch định thông minh, trí nhớ dài hạn, gọi công cụ, hành động tự chủ. Nối prompt đơn giản đã không đủ; thay vào đó là "tự động tách nhu cầu nghiệp vụ phức tạp thành các tác vụ con, do các Agent hoặc module chuyên môn khác nhau cộng tác hoàn thành".
2. Những điểm đau cuối cùng đã hoàn toàn bị lộ — Nhiều công ty bị mắc kẹt vào ba thứ trong quá trình triển khai thực sự: sự tích hợp hệ thống (ERP / CM / CRA / OA / không có hệ thống APIs hiện đại), kiến thức đầu lạnh (giá cao của việc xây dựng RAG trên các tài liệu chưa được cấu trúc và các sản xuất chéo đường dây corpora), và quản lý doanh nghiệp (phát hành, chi phí, kiểm tra, và cô lập, tất cả một khi nó đạt được sản xuất).
3. Low-code trở thành tiêu chuẩn cho nền tảng điều phối Agent — Những người hiểu rõ quy trình kinh doanh thường là nhân viên chính. Sự dàn dựng bằng hình ảnh cộng với việc để cho những người sử dụng kinh doanh định nghĩa quá trình của họ đã trở thành cơ sở cho những nền tảng như thế này.
4. Con người trong vòng lặp — Các bước AI được sắp xếp trực tiếp vào các quá trình kinh doanh: người sở hữu các nút đánh giá và ngoại lệ, trong khi AI xử lý các phần tần số cao, tiêu chuẩn hóa.

Braidrun đã làm gì để đáp lại những sự đồng thuận này?

• Cuộc gọi công cụ + kết nối hệ thống — Ứng dụng khách hàng có máy chủ, máy chủ, cò web kích hoạt, hệ thống nhận dạng hệ thống điều hành, và một trung tâm phân cấp có sự ràng buộc của nhà cung cấp. Agent có thể thực sự liên lạc với CM/ OA / bên trong APIs.
• kiến thức khởi đầu nguội — RAG tooling hoạt động ra khỏi hộp - có thể một thư mục để hiệu lực tìm kiếm ngữ nghĩa - trong khi 240 mẫu công nghiệp+ giúp bạn bỏ qua chi phí khởi động xây dựng một quá trình từ đầu.
• Quản trị cấp doanh nghiệp — Nhật ký kiểm tra, mã hóa thông tin xác thực, chuỗi phê duyệt, cách ly theo nhóm và kiểm soát hạn ngạch theo đăng ký - tất cả đều được bật theo mặc định, bạn không cần phải tự mình phát minh lại bánh xe.
• Trực quan hóa + mã thấp — Kéo và thả canvas + Đồng bộ hóa hai chiều YAML + Tạo ngôn ngữ tự nhiên với trợ lý AI, cả nhân viên kinh doanh và kỹ sư đều có thể bắt đầu.
• Con người trong vòng lặp — manual_approval là một sự sửa đổi bậc nhất: bất cứ bước nào cũng có thể có được một cổng chấp thuận, với một trung tâm chấp thuận và thông báo email, và sự chấp thuận cũng có thể được xử lý thông qua ADI.

Tại sao đại lý khỏa thân là không đủ

Nói chuyện trực tiếp với Đại lý trong IDE hoặc Trò chuyện và bạn sẽ sớm gặp phải:

• Không thể lặp lại - cùng một vấn đề nhưng mỗi lần đều có kết quả khác nhau, khiến việc kiểm tra hồi quy không thể thực hiện được
• Không thể quan sát được - Không ai ghi lại những công cụ mà Đại lý đã điều chỉnh trong quá trình suy nghĩ, anh ta đã sử dụng bao nhiêu token và số tiền anh ta đã chi tiêu.
• Không thể kiểm tra được - khi nói đến dữ liệu khách hàng và hoạt động quỹ, nhóm tuân thủ không thể truy ngược lại chúng sau đó.
• Không tái sử dụng được — mỗi nhân viên đều "tự nói chuyện với Agent một lượt", cùng một logic nghiệp vụ bị phát minh N lần
• Không thể quản lý được - Thông tin xác thực, hạn ngạch mô hình và nút phê duyệt đều nằm trong lịch sử trò chuyện của riêng mọi người, nằm ngoài tầm kiểm soát

Workflow lấp đầy 5 lỗ hổng, để các Agent có thể tham gia vào quá trình sản xuất thực sự của công ty.

Ba Con át chủ bài của nền tảng

• Canvas trực quan + đồng bộ hóa hai chiều YAML — Biểu đồ DAG và YAML tương đương với cấp độ byte. Bạn có thể kéo các nút hoặc viết YAML trực tiếp; cả hai bên cập nhật cho nhau theo thời gian thực mà không làm mất bình luận hoặc làm xáo trộn trật tự.
• Nguyên tắc dành cho công dân hạng nhất của quy trình làm việc AI — lẻ/ group chat / Agent nền tảng / classifier / trạng thái con máy / sub work luồng là tất cả các kiểu bước bản địa, trong khi hướng dẫn cảm biến là một sửa đổi chấp thuận bạn có thể thêm vào bất kỳ bước nào. Mô tả sự hợp tác đa tác có vẻ tự nhiên như mã viết.
• Mặc định cấp sản xuất — Mã chạy trong hộp cát Docker, thực thi tự động sau khi dịch vụ khởi động lại, giấy ủy nhiệm được mã hóa AES-256-GCM, có một bản ghi kiểm tra, và máy gỡ lỗi có 9 loại gián đoạn, tất cả được xây dựng, vì vậy nó giữ trong sản xuất.

Điều này có thể giúp gì cho bạn?

Ba tính cách người dùng phổ biến nhất:

① Hoạt động kinh doanh · Tự động hóa những việc lặp đi lặp lại hàng tuần

• Vào lúc 8 giờ sáng hàng ngày, lấy một loạt tin tức trong ngành từ RSS/Twitter, phân loại theo chủ đề, viết bản tóm tắt bằng tiếng Trung cho AI và gửi cho Slack/Feishu.
• Thứ Hai hàng tuần, dữ liệu Quảng cáo tìm kiếm của Apple + Google Ads được tự động lấy ra, báo cáo Excel được tạo, 5 đề xuất chính được đưa ra và email được gửi đến các bộ phận hoạt động.
• Trước khi một sản phẩm thương mại điện tử mới được đưa lên kệ, sản phẩm đó phải trải qua một vòng đánh giá của nhiều Agent (lựa chọn sản phẩm, đặt tên, viết quảng cáo, chiến lược định giá). Nếu một mục không vượt qua được, sản phẩm sẽ bị kẹt.

② ĐỘI ngũ kỹ thuật · Biến quy trình LLM thành tài sản có thể vận hành và bảo trì

• Đánh giá mã: Nhiều Agent đánh giá độc lập một PR từ các khía cạnh khác nhau (khả năng đọc/bảo mật/hiệu suất/phạm vi kiểm tra) đồng thời đưa ra điểm số cũng như đề xuất cải tiến sau khi tóm tắt.
• Phân loại cảnh báo trực tuyến: nối Webhook, LLM phán đoán cảnh báo là "vấn đề thật" hay "nhiễu", tự tạo ticket hoặc nuốt luôn.
• Tự động hóa ghi chú phát hành: Kích hoạt CI, ghi lại các cam kết, thay đổi phá vỡ bộ lọc và sắp xếp chúng thành Markdown mà người dùng phải đối mặt.

③ NHÀ phát triển Agent · Điều phối sự cộng tác của nhiều Agent

• group_chat: Hãy để ba người đại diện có vai trò PM/Kỹ thuật/QA phê bình lẫn nhau cho đến khi kế hoạch được thống nhất.
• Agent_based: Cho phép người điều phối tự động phân công các nhiệm vụ phụ cho nhân viên tương ứng của các nhà nghiên cứu/nhà văn/người lập trình sau khi đọc câu hỏi của người dùng.
• state_machine: Nhiều vòng đối thoại + chuyển trạng thái, viết một quy trình kinh doanh phức tạp (phê duyệt hợp đồng/vòng đời lệnh sản xuất) vào biểu đồ trạng thái có thể phát lại.

Ba Điểm khác biệt cốt lõi (so với các công cụ khác)

1. Trình gỡ lỗi điểm ngắt tương tác

Đặt điểm ngắt trước hoặc sau bất cứ bước nào, khi thất bại, hoặc khi hoàn thành một điều kiện; bước qua thực hiện, thanh tra mỗi biến, và chỉnh sửa biến trong thời gian chạy trước khi tiếp tục. Kinh nghiệm này khớp với việc gỡ lỗi trong IDE.

2. Dịch vụ khởi động lại và tự động tiếp tục lại từ bước bị gián đoạn.

Quy trình làm việc đã đến bước 7 và máy chủ tình cờ được khởi động lại bởi OOM - các công cụ khác phải được chạy lại từ đầu. Sau khi Braidrun định cấu hình trường khôi phục, nó có thể tiếp tục chạy trực tiếp từ bước 7 sau khi khởi động lại và các bước đã hoàn thành trước đó (được đánh dấu bằng idempotent) sẽ tự động bị bỏ qua.

3. YAML và canvas hai chiều cấp byte

Các thay đổi đối với YAML được phản ánh ngay lập tức trên khung vẽ; các đường kết nối trên canvas ngay lập tức tạo ra YAML. Quy trình làm việc khác biệt trong Git là một khác biệt YAML bình thường, không phải là một kết xuất JSON lộn xộn. Bạn có thể dành một nửa thời gian để kéo khung vẽ và nửa còn lại tinh chỉnh trong YAML.

Không phù hợp với ai

Hãy trung thực: Trong các trường hợp sau, bạn có thể chọn một công cụ khác phù hợp hơn.

• Truyền dữ liệu/ETL thuần túy — Các bộ biên đạo ETL chuyên nghiệp như Airflow / Dagster / dbt vẫn giỏi hơn ở mảng đó. Chúng tôi tập trung vào "workflow có bước AI".
• Suy luận thời gian thực ở mức mili giây — Một động cơ chảy công việc vốn mang theo chương trình chi phí, vì vậy nó không phù hợp để suy luận trực tuyến với điều kiện hiệu quả phần nghìn giây; đối với những trường hợp này, gọi trực tiếp LM ARI là một phù hợp tốt hơn.
• Chỉ cần trò chuyện trò chuyện — Nếu bạn chỉ muốn một Agent biết trò chuyện, dùng Claude Desktop / ChatGPT là đủ; Braidrun là "biên đạo nhiều bước", tác vụ một bước mà dùng nó hơi giết gà bằng dao mổ trâu.

Xem trước giá 30 giây

• Tự do — 5 workflow/ 3 bước cơ bản/ BYOK - kinh nghiệm cá nhân là đủ.
• Pro — 50 workflow/tất cả 8 bước/trợ lý AI/trình gỡ lỗi điểm dừng.
• Đội — 200 workflow/thông tin đăng nhập được chia sẻ của nhóm/chỉnh sửa cộng tác.
• Enterprise — Không giới hạn / SSO / Kiểm toán / SLA.

Để biết đường dẫn nâng cấp và so sánh gói chi tiết, hãy xem Phục tùng và đi lại.

Xem trước bảo mật dữ liệu 30 giây

• Tất cả các phím AES-256-GCM được mã hóa ở trung tâm phân phối và không bao giờ xuất hiện trong các bản ghi hay trong các xuất khẩu YML.
• Trong một thiết lập OOK, các cuộc gọi mô hình sử dụng chìa khóa của riêng bạn trực tiếp và được tính tiền bởi nhà cung cấp.
• Gói Enterprise hỗ trợ triển khai riêng tư hoàn toàn - dữ liệu, bản ghi thực thi và sản phẩm không bao giờ rời khỏi biên giới của bạn.

Phải làm gì tiếp theo

• Bắt đầu nhanh — Đăng ký miễn phí. Hãy làm việc trong 10 phút.
• Kết nối — Trước khi bắt đầu, hãy dành 5 phút để tìm hiểu mối quan hệ giữa quy trình làm việc/bước/Agent/mô-đun.
• Tóm tắt thư viện mẫu — 240 dữ liệu công nghiệp - xem nếu một là gần với những gì bạn cần.