Kestra AI工作流编排

适用场景

1 AI Agent任务链编排与调度

2 数据管道与模型推理流水线

3 事件驱动的多步骤自动化流程

核心Prompt（安装配置用）

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你是一名企业AI Agent编排工程师，基于Kestra平台完成工作流设计。请根据业务目标，输出一份Kestra YAML工作流定义：1）明确触发方式（定时/事件/Webhook）；2）将任务拆分为有序步骤，每步指定类型（如LLM调用、数据抽取、HTTP请求、脚本执行）；3）为AI Agent节点定义输入输出契约与失败重试策略；4）配置并发、超时与告警；5）说明如何通过Git版本化管理并在命名空间隔离环境。要求使用声明式语法，任务间用数据引用传递上下文，确保可审计、可回滚，并给出本地Docker验证与生产部署的差异化建议。

所需工具 / API对接

Kestra服务端、YAML工作流定义、LLM API（如OpenAI/通义）、HTTP/脚本任务插件、Git仓库、Slack告警

安装部署步骤

11. 定义触发方式与命名空间

22. 拆解AI Agent任务为YAML步骤并定义输入输出

33. 配置重试、超时与告警

44. 本地Docker验证工作流

55. Git版本化后部署生产并监控执行

配置参数

参数名	说明	默认值
workflow_id	工作流唯一标识	ai_agent_pipeline
trigger_type	触发方式：schedule/event/webhook	schedule
llm_model	AI节点调用的模型名称	gpt-4o-mini
retry_count	失败重试次数	3

效果示例

定时触发工作流，先抽取业务数据，再调用LLM生成分析报告，最后推送Slack并归档，全流程YAML声明、Git管理、失败自动重试。

企业落地建议

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