تدفقات عمل بدون كود (أتمتة DAG)
آخر تحديث: 8 نوفمبر 2026
نظرة عامة
تتيح لك تدفقات العمل ربط الخطوات في خط أنابيب آلي — وهو DAG (رسم بياني موجَّه غير دوري) من العقد — دون كتابة كود. يمكن لتدفق العمل توليد محتوى، واستدعاء قدرات الذكاء الاصطناعي، والوصول إلى واجهات API خارجية، والتفرع، والتكرار، والانتظار، والحصول على الموافقات، ونشر النتائج. تعمل كل خطوة بـمهلة زمنية وميزانية وسياسة أخطاء خاصة بها، بحيث لا يمكن لخطوة واحدة غير مستقرة أن تخرج عن السيطرة أو تعطل التشغيل بأكمله.
أنواع العقد
تدعم تدفقات العمل أنواع الخطوات التالية:
- Capability — استدعاء قدرة ذكاء اصطناعي (محادثة، صورة، TTS، ترجمة، إلخ)
- Tool — استدعاء أداة/دالة مسجّلة
- HttpRequest — استدعاء نقطة نهاية HTTP خارجية
- Branch — التوجيه بناءً على شرط
- Loop — التكرار عبر مجموعة
- FanOut / FanIn — التوازي ثم إعادة الدمج
- Transform — تعيين/إعادة تشكيل المتغيرات
- ArtifactSave — حفظ أصل مؤقت بشكل دائم في شبكة CDN الخاصة بك
- Publish — الإرسال إلى قناة (webhook، أو تحف markdown، إلخ)
- SubWorkflow — استدعاء تدفق عمل آخر كخطوة
- HumanApproval — الإيقاف المؤقت للحصول على موافقة
- Wait — تأخير
- Webhook — إرسال POST إلى hook خارجي
عناصر التحكم لكل خطوة
تحمل كل عقدة ما يلي:
- Timeout — المدة التي يُسمح للخطوة بالعمل خلالها قبل إيقافها.
- Error policy — ما يحدث عند الفشل: إفشال التشغيل، أو إعادة المحاولة، أو المتابعة/التجاهل. على سبيل المثال، اضبط خطوة الإشعار على التجاهل حتى لا يؤدي انقطاع فيها إلى فشل التشغيل بأكمله، واضبط خطوة الجلب على إعادة المحاولة لمعالجة الأعطال المؤقتة في المصدر.
المتغيرات والتحف
- Variables تنقل البيانات بين الخطوات. تقرأ الخطوات المخرجات السابقة باستخدام الاستيفاء
{{vars.name}}. - Artifacts هي المخرجات التي تحفظها بشكل دائم — يقوم ArtifactSave بإعادة استضافة عناوين URL المؤقتة للمزوّد كعناوين URL دائمة لشبكة Bunny CDN حتى لا تنتهي صلاحية الروابط.
التكلفة
لا توجد رسوم منفصلة لتنفيذ تدفق العمل. يُحتسب التشغيل على أنه مجموع BillingRecord لكل خطوة — وهي بالضبط نفس الفوترة لكل استدعاء كما لو شغّلت كل خطوة يدويًا. الخطوات التي لا تجري أي استدعاء للذكاء الاصطناعي (HTTP، transform، wait، webhook) لا تكلّف شيئًا. تُجمَّع تكاليف تدفقات العمل الفرعية ضمن إجمالي التشغيل الأصلي.
التشغيل والمراقبة
ابدأ تشغيلًا، ثم راقبه في صفحة عمليات تشغيل تدفق العمل. يسجّل كل تشغيل خطواته ونتائجها والتكلفة الإجمالية. تُظهر الخطوات الفاشلة خطأها وفقًا لسياسة الأخطاء الخاصة بالخطوة.
نصائح
- امنح الخطوات الخارجية/خطوات الإشعار سياسة أخطاء متساهلة (إعادة المحاولة أو المتابعة)، والخطوات الأساسية سياسة صارمة.
- استخدم ArtifactSave مع أي وسائط مولَّدة تريد الاحتفاظ بها — عناوين URL للمزوّد تنتهي صلاحيتها.
- استخرج الرسوم الفرعية القابلة لإعادة الاستخدام إلى SubWorkflow واستدعِه من عدة تدفقات أصل.
- اختبر تدفقًا بخطوات echo/transform رخيصة قبل توصيل خطوات قدرات الذكاء الاصطناعي المكلفة.
شاهد كيف يعمل
How AI workflows work: one form in, a finished video out
A workflow is a ready-made recipe of AI steps. You pick a template, fill in a short form, and every step runs on its own until a finished video comes out. Here we follow one bedtime story video from the form to the result.
هذا الفيديو باللغة الإنجليزية.
What happens when you press Run? The anatomy of an AI workflow
Let's open one workflow and look inside. A workflow is a graph: each box is a step, the arrows set the order, and steps that don't depend on each other run side by side. Your answers flow into the steps, some steps check their own work and run again, some wait for your approval, and every AI call is recorded with its own cost.
هذا الفيديو باللغة الإنجليزية.
The building blocks of an AI workflow
Every workflow, from a bedtime story to a research report, is built from the same few blocks. The AI step sends a prompt to a model and gets back text, an image, a voice, music or a video. Knowledge blocks bring in facts with their sources. Quality blocks check the work, and a human approval waits for you. Logic blocks shape the flow with branches and loops. Output blocks join everything into one video and save the result.
هذا الفيديو باللغة الإنجليزية.