AI工作流编排平台
开源声明式工作流编排控制面，支持AI Agent、数据与基础设施任务统一调度。
适用场景
1
多Agent任务编排与调度
2
数据管道与AI模型训练流程自动化
3
企业跨系统业务流程集成
核心Prompt（安装配置用）
你需要在企业环境中使用Kestra构建AI Agent工作流编排。请基于以下需求生成可执行的YAML工作流定义：1) 明确工作流触发方式（定时/事件/手动）；2) 定义各任务节点（如数据抽取、LLM调用、Agent决策、结果落库）及依赖关系；3) 为每个任务指定执行语言或插件（Python/Java/Shell/HTTP等）；4) 设置错误处理与重试策略；5) 配置输入输出参数与变量传递。要求输出符合Kestra声明式语法的完整YAML，并说明如何在Git中版本化管理、如何扩展到百万级执行量。同时评估该工作流与现有企业系统（数据库、消息队列、API网关）的集成点。
所需工具 / API对接
Kestra Server/CLI、Git仓库、Docker/K8s、LLM API（OpenAI等）、数据库连接器、HTTP/REST插件
安装部署步骤
11. 在Kestra中定义命名空间与工作流YAML
22. 配置触发器（定时/事件/Webhook）
33. 编排AI Agent任务节点与依赖
44. 设置错误处理、重试与告警
55. 通过Git版本化管理并部署到生产
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
namespace |
工作流所属命名空间 | company.ai.agents |
trigger_type |
触发方式 | schedule |
max_retries |
任务最大重试次数 | 3 |
效果示例
定义每日定时工作流：抽取CRM数据→调用LLM生成客户洞察→Agent决策分级→写入数据仓库，全程YAML声明式编排，Git版本管理。
企业落地建议
建议先以单一AI Agent流程试点，验证编排与集成效果后逐步扩展；需配备熟悉YAML与容器化的运维人员，关注执行量与权限治理。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→
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