工作流与任务
GeniSpace 将可重复业务流程构建为可视化工作流。工作流定义节点、映射、分支和执行行为；任务是在空间中管理、可由触发器启动的资源，它负责运行工作流或其他支持的执行模式。
各部分如何协作
| 组成 | 职责 |
|---|---|
| 触发器 | 决定任务何时启动，以及携带什么输入 |
| 算子节点 | 执行类型明确、可复用的操作 |
| 智能体节点 | 使用任务型智能体完成语言或结构化 AI 工作 |
| 数据集/数据源节点 | 读取或写入受控业务数据 |
| 控制节点 | 分支、循环、合并或控制执行 |
| 映射 | 把上游结果传入下游输入 |
| 执行 | 一次具有唯一 execution ID、状态、日志和结果的运行 |
触发类型
手动触发
由用户启动任务并提供必填输入，适合需要审核或按需执行的操作。
定时触发
Scheduler 根据 Cron 和可选日期范围启动任务。激活前请核对时区和下次运行时间。
事件触发
由事件或 Webhook 启动任务。需要配置事件来源、验证 Secret、输入映射和幂等假设。
行业解决方案安装的手动和事件触发任务默认启用，以便方案可立即使用。接入生产数据前仍应检查连接与权限。
构建工作流
- 在控制台创建任务，选择触发方式和执行模式。
- 打开 WorkflowStudio，添加智能体、工具、数据集、数据源或控制节点。
- 配置每个节点的类型化输入和输出。
- 连接节点并明确映射数据路径。
- 设置超时、重试、失败处理和环境值。
- 保存后使用代表性输入运行，检查每个节点的结果。
- 成功、空结果和失败路径都符合预期后，再启用任务。
也可以从 AI 生成的工作流建议开始，但生成的节点、凭据、映射和错误处理仍需要人工检查。
执行与恢复
每次运行都有独立的 execution ID。查看日志或反馈问题时应提供该 ID。
- 同一 execution 的重复投递会去重，不会创建重复工作。
- 同一任务的不同 execution 在并发已满时可以等待。
- 并发受限时采用延迟重试，避免立即重新入队形成循环。
- 节点失败后遵循任务的重试和失败策略。
- 取消和超时会根据当前运行状态停止执行。
多副本 Scheduler 通过共享执行状态和消息系统协同。用户应以执行记录为准，不依赖某个特定 Scheduler 或 Worker 实例。
数据与 Secret
工作流节点通过映射交换结构化值。每个边界都应校验必填字段和类型。部署相关或敏感值应使用环境变量、ConfigMap 和托管连接，不要把 Secret 写入节点说明或样例输入。
数据集字段受 Schema 约束；数据源行为取决于连接和远端系统。写操作应先使用非生产记录测试。
工作流中的智能体
需要语言理解、分类、抽取或结构化生成时使用任务型智能体；确定性转换或系统操作使用算子。输入输出映射、重试和后续判断仍由工作流负责。
自由追问等交互对话能力不会自动出现在后台任务中。除非工作流明确设计了人工环节，否则应让任务通过定义良好的输入和错误输出独立完成。
监控与改进
任务列表和执行历史会展示状态、开始/结束时间、重试、节点结果和错误。场景验收时至少检查：
- 目标触发器只启动一次执行；
- 空数据和部分数据进入正确路径；
- 重复事件不会造成重要写操作重复；
- 重试是安全的；
- 并发等待可观察；
- 日志不泄露 Secret；
- 最终输出符合预期 Schema。