Đi qua cả một nền tảng với một workflow thực sự
Braidrun xây dựng và chạy các workflow AI với sự chấp thuận của con người. Báo cáo tăng trưởng bên phải trong sản xuất hàng ngày: cháy cron đúng giờ, kéo Apple Search Ads và Google Ads chi tiêu cộng với thu nhập đăng ký, AI viết lời bình luận, và một xlsx hạ cánh ở Slack. Đi theo nó, và mọi phần của sân ga đều xuất hiện.
Canvas và YAML là cùng một định nghĩa
Báo cáo này được xây dựng lần đầu tiên trong biên tập: vải vẽ bên trái, YAML bên phải, và chỉnh sửa hai bên đồng bộ ngay lập tức. Khi cậu không thể diễn tả chính xác sự thay đổi, hãy nói với trợ lý AI cậu cần gì.
- Canvas YAML 2 chiều đồng bộ: hoạt động đọc vải, kỹ sư ôn lại YML — một và cùng một định nghĩa
- Chẩn đoán có sẵn: tham chiếu không đúng và bị mất cấu hình trước khi lưu
- Phiên bản lịch sử với các đường cong — nếu bạn làm hỏng nó, hãy quay trở lại phiên bản cuối cùng chạy
- Trợ lý AI xây dựng thông qua hội thoại; không thay đổi có hiệu quả cho đến khi bạn nhấn lưu
8 bước để lắp ráp dòng chảy phức tạp hơn
Báo cáo hàng ngày chỉ sử dụng các bước mã hóa và bình luận đơn Agent. Có 8 bước trong tất cả: khi bạn muốn một số đại diện kiểm tra chéo nhau, tiến trình của nhà nước, hoặc toàn bộ workflow được sử dụng lại như một bước, thay đổi loại là tất cả những gì nó cần.
- đơnMột Agent hoàn thành một bước từ hướng dẫn - bình luận AI của báo cáo là điều này
- bộ mãChạy tập lệnh trong hộp cát: lấy dữ liệu, làm sạch nó, tạo tập tin
- classifierTên
- trò chuyện nhómMột số Agent thảo luận cùng một câu hỏi qua nhiều vòng và đi đến một kết luận
- dựa trên đại lýMột tác vụ điều phối viên động quyết định công cụ nào và nhiệm vụ con cần gọi
- trạng thái máyMô tả dòng chảy đa giai đoạn với trạng thái và sự chuyển tiếp rõ ràng
- sub_workflowGọi một công việc khác là một bước đơn
- workflow_output_readĐọc các kết quả chạy và nhận từ đó
steps: - name: pull_spend type: sub_workflow # Dùng lại một luồng công việc nạp dữ liệu khác workflow: ads-spend-fetcher - name: review_numbers type: group_chat # Một số Agent đối chiếu nhau chống lại dữ liệu agents: [analyst, skeptic] rounds: 2 - name: plan_actions type: agent_based # Một nhân viên điều phối gọi công cụ khi cần - name: apply_changes type: code manual_approval: true # Chỉ thực hiện sau khi con người chấp nhận
cron lửa đúng giờ; các tập lệnh chạy trong hộp cát
Bản báo cáo này được khởi động bởi một biểu hiện năm chiều với một vùng thời gian có khả năng cấu hình; trong việc mở khóa đa chiều bảo đảm nó chỉ bắn một lần. Các tập lệnh lấy dữ liệu và xây dựng bảng tính chạy trong hộp cát Docker trong sản xuất, với các biến số được tiêm vào như biến môi trường WF VAR.
- Lịch trình: 5 trường cron + múi giờ múi giờ múi giờ, với một khóa phân phối ngăn chặn lặp lại kích hoạt trong nhiều trường hợp
- Kết nối Web: hệ thống của bạn gửi một PST, và bản đồ trường JSON cấp cao tự động biến
- Bằng thủ công và ARI: hãy nhấn vào UI, hoặc kích hoạt thông qua v1 API từ một hệ thống bên ngoài
- Bị xích: N giây sau khi một workflow kết thúc, điều tiếp theo kích hoạt tự động
- Những bước bí mật hỗ trợ bảy ngôn ngữ — python, pythonscript, đánh máy, đập, ruby, lua, cli — với thời gian mặc định là 30 giây
# Lịch: 8 giờ sáng mỗi ngày, vùng thời gian có thể cấu hình schedule: "0 8 * * *" # Hoặc kích hoạt nó với một PST từ hệ thống của bạn curl -X POST \ https://braidrun.com/api/webhooks/{id}/trigger \ -H "X-API-Key: <your-key>" \ -d '{"channel": "#growth-daily"}'
Ngày một con số sai, bạn có thể lần theo bước đi
Một buổi sáng nọ, những con số ở Slack nhìn ra - mở ra rằng chạy: đầu vào, đầu ra, nhật ký và chi phí của mỗi bước đều ở đó. Một khi bạn đã tìm thấy bước đi tồi tệ, hãy chạy lại từ đó.
- Bộ gỡ lỗi: 9 kiểu điểm ngắt; sửa đổi biến khi bị dừng và tiếp tục (Pro và up)
- Chạy lại từ một bước đã chọn, hoàn thành các bước mLM không được thanh toán một lần nữa
- Đã cập nhật
- Việc sử dụng và chi phí bị hạn chế được ghi lại mỗi lần chạy; chạy xuất khẩu là JSON / YAML
Những dữ liệu về sản xuất được truyền qua người đầu tiên
Báo cáo mỗi ngày chỉ đọc dữ liệu — không có ai trông nom là tốt. Một công việc khác cũng thay đổi giá thầu quảng cáo, vì vậy nó được chấp thuận trước khi thực hiện: AI chỉ đưa ra gợi ý, không có gì xảy ra cho đến khi con người chấp nhận, và từ chối hoặc không thay đổi gì cả.
- Giá trị trên đơn chấp thuận là có thể sửa đổi: thúc đẩy AI đề nghị giá thầu xuống trước khi chấp thuận
- Các chấp thuận lưu thông qua ba kênh — in-app, email, hoặc API — và tự động kiểm tra thời hạn
- Giấy tờ được cất giữ với mã hóa AES-256-GCM, với tài trợ xoay phím
- Quotas được kết nối ngang qua Free, Pro, Team, và Enterprise, với các nút trên sự nhất trí và thời gian biểu
- Bản ghi thử thay đổi và chấp nhận quyết định (Enterpris tier)
Cùng một nền tảng có thể di chuyển vào trung tâm dữ liệu của bạn
Đối với báo cáo này, đám mây Braidrun là rất nhiều; các đội mà dữ liệu không thể rời khỏi ranh giới của họ có thể tự chủ toàn bộ nền tảng trong môi trường của họ và lấy định nghĩa làm việc theo không thay đổi.
- Tự chủ: dữ liệu và mô hình gọi bên trong ranh giới của bạn
- Phóng theo chiều ngang trong trường hợp để chạy cùng lúc
- 14 phương pháp đăng nhập OAuth, bao gồm WeChat, Alip, Ding Chalk, Lark, và OIDC của riêng bạn
- Hiển thị các số đo đo đo tần số nằm trong bảng giám sát hiện có của bạn
- 8 ngôn ngữ giao diện; xuất và xóa dữ liệu GDPR
Mỗi phần đều có trang riêng
Trang này chỉ đi dọc theo chỉ hàng ngày, chi tiết, chỉ tiêu và giới hạn của mỗi khả năng sống trên trang riêng của họ.