集群画布

打开 构建 → 智能体集群。从节点面板拖出一个节点，点击它即可在右侧打开 检视面板 进行配置。从一个连接点拖到另一个连接点即可连接节点。

流程状态与模板

每个节点都可以读写一份共享的键值 流程状态。正是这一点让图不只是一条链。

凡是接受模板的字段，以下写法都会被解析：

全部 18 种节点

input

入口节点。可选择在运行面板中渲染一个带类型的表单，替代单一的自由文本框——每个字段的值都会以其字段名写入流程状态。

agent

最常用的节点：一次大模型调用，可选配工具、知识库和记忆。

节点记忆范围

condition

二选一分支。由大模型回答一个是非问题，走向与答案匹配的那条边。

Does the customer's message describe a fault with a physical product
(as opposed to a billing, delivery or account question)?

router

多选一分支。由大模型从 出边标签中选择一个；匹配的分支执行，其余标记为已跳过。

loop

foreach

把该节点的智能体主体逐个应用到数组的每个元素上。

approval

暂停运行，直到有人做出决定。

evaluate

以大模型充当裁判进行打分。默认启用五项指标，权重如下：

function

沙箱化的 JavaScript。接收 ctx = { input, vars } ，并且必须 return 一个值。

// Normalise a messy list into the shape the next node expects.
const rows = ctx.input.items ?? [];
return rows
  .filter((r) => r.status === "open")
  .map((r) => ({ id: r.id, owner: r.assignee?.name ?? "unassigned" }));

set_var

把具名键写入流程状态。每个值都是模板，会基于当前状态解析。

http

一次确定性的对外请求，不涉及大模型。

Method:  POST
URL:     https://api.example.com/v1/tickets
Headers: Authorization: Bearer {{secret:SUPPORT_API_TOKEN}}
         Content-Type:  application/json
Body:    {"subject": "{{summary}}", "body": "{{input}}", "priority": "{{priority}}"}
Path:    data.id

tool

以确定性方式运行一个内置工具，参数由你提供，不经大模型决策。

extract

大模型结构化输出。生成一个符合你所声明模式的 JSON 对象。

name: customer_name   type: string   "Full name as written"
name: order_id        type: string   "Order reference, e.g. NW-10482"
name: refund_amount   type: number   "Amount in GBP, 0 if none requested"
name: is_urgent       type: boolean  "True if they mention a deadline"

merge

把该节点声明的 inputs 合并成一个值。

retrieve

独立的知识库检索，不发起大模型调用。

subswarm

把另一个已保存的集群当作单个节点运行，其最终输出即为该节点的输出。它在隔离环境中执行，输入由你为它准备。

a2a_remote

委派给一个使用 A2A 协议的远程智能体服务。

output

终止节点。它的值就是整个集群的结果——API 运行返回的内容，以及回调投递的内容。

错误处理

以下设置适用于 agent, http, tool, foreach, extract, evaluate, a2a_remote, function 和 loop:

完整示例：一个客服分诊集群

input ──▶ extract ──▶ router ─┬─[billing]──▶ agent(billing) ──┐
        (customer,          │                                │
         order_id,          ├─[technical]▶ agent(tech KB) ────┤
         refund_amount)     │                                │
                            └─[refund]───▶ approval ──▶ http ─┤
                                                              ▼
                                                            merge ──▶ output
                                                          (mode: first)

1. 1

   input

   一个字段： message，类型为 textarea，必填。
2. 2

   extract

   结构如上所示。 outputVar = ticket。此时 {{ticket.refund_amount}} 已可供下游使用。
3. 3

   router

   三条出边，标签分别为 billing, technical, refund。routerPrompt 设为： “把这条消息归类为账务、技术或退款。” 模型：选一个小而快的——这是分类任务，温度设为 0。
4. 4

   个智能体节点

   每个各自关联一个已保存的智能体，并设置自己的 knowledgeBaseId。三者都写入 outputVar = reply.
5. 5

   approval

   标题填“批准退款”，风险等级为 high，approverGroupIds 设为你的财务用户组。不设超时，因此会一直等待。
6. 6

   http

   以 POST 方式调用你的退款 API，携带 Authorization: Bearer {{secret:REFUND_API_TOKEN}}。onError 设为 fail ——一笔悄无声息失败的退款，比一次中止的运行糟糕得多。
7. 7

   合并 → 输出

   mergeMode first，因为恰好只有一条分支执行了。

运行与观测

• 运行面板 ——填写输入表单，实时流式展示各节点状态（空闲、运行中、已完成、错误、等待中、已跳过），并显示每个节点最近一次的输出。
• 最近运行 ——带输入与结果的历史记录。
• 追踪记录 ——逐节点的步骤明细，含提示词、工具调用、令牌数和成本。参见 日志与追踪.
• 版本 ——保存时会为整张图创建快照，可对比差异并恢复。

部署

部署 为集群签发一个 API 密钥，让你自己的系统可以调用它；而 对话 则把它开放为一个对话入口。定时任务可以让它无人值守地运行。完整说明见 API 与 Webhook 和 网页嵌入.

批量评估

一个集群在你试过的那条提示词上表现良好，在另外四十条上照样可能退步。 评估 （位于侧边栏的“实验工具”下）会把整个测试用例数据集无界面地跑一遍集群，并为每条输出打分，这样提示词的改动就是被度量出来的，而不是靠猜。

运行可恢复也可取消：取消在服务端强制执行，已有结论的用例绝不会被重复评分，因此“运行剩余部分”会精确地从中断处继续。审批节点默认自动拒绝——除非该集群在批量场景下自动通过是安全的，否则请保持这一设置。每条结果都链接到它完整的执行追踪。

导出

问题排查