नो-कोड वर्कफ़्लो (DAG ऑटोमेशन)
अंतिम अपडेट: 8 नव॰ 2026
अवलोकन
वर्कफ़्लो आपको कोड लिखे बिना चरणों को एक स्वचालित पाइपलाइन में जोड़ने देते हैं — नोड्स का एक DAG (निर्देशित अचक्रीय ग्राफ़)। एक वर्कफ़्लो सामग्री उत्पन्न कर सकता है, AI क्षमताओं को कॉल कर सकता है, बाहरी API तक पहुँच सकता है, शाखाएँ बना सकता है, लूप चला सकता है, प्रतीक्षा कर सकता है, अनुमोदन प्राप्त कर सकता है और परिणाम प्रकाशित कर सकता है। प्रत्येक चरण अपने स्वयं के टाइमआउट, बजट और त्रुटि नीति के साथ चलता है ताकि एक अकेला अस्थिर चरण नियंत्रण से बाहर न जा सके या पूरे रन को लटका न सके।
नोड प्रकार
वर्कफ़्लो इन चरण प्रकारों का समर्थन करते हैं:
- Capability — एक AI क्षमता कॉल करें (चैट, इमेज, TTS, अनुवाद, आदि)
- Tool — एक पंजीकृत टूल/फ़ंक्शन को आह्वान करें
- HttpRequest — एक बाहरी HTTP एंडपॉइंट कॉल करें
- Branch — किसी शर्त के आधार पर रूट करें
- Loop — किसी संग्रह पर पुनरावृत्ति करें
- FanOut / FanIn — समानांतर चलाएँ और पुनः जोड़ें
- Transform — चर सेट करें/पुनः आकार दें
- ArtifactSave — एक क्षणिक संपत्ति को अपने CDN में स्थायी रूप से सहेजें
- Publish — एक चैनल पर भेजें (webhook, markdown आर्टिफ़ैक्ट, आदि)
- SubWorkflow — एक चरण के रूप में किसी अन्य वर्कफ़्लो को कॉल करें
- HumanApproval — अनुमोदन के लिए रोकें
- Wait — देरी
- Webhook — एक बाहरी hook पर POST करें
प्रति-चरण नियंत्रण
प्रत्येक नोड में होता है:
- Timeout — चरण के काटे जाने से पहले वह कितनी देर चल सकता है।
- Error policy — विफलता पर क्या होता है: रन को विफल करें, पुनः प्रयास करें, या जारी रखें/अनदेखा करें। उदाहरण के लिए, एक अधिसूचना चरण को अनदेखा करें पर सेट करें ताकि वहाँ कोई आउटेज पूरे रन को विफल न करे, और एक फ़ेच चरण को क्षणिक अपस्ट्रीम गड़बड़ियों के लिए पुनः प्रयास पर सेट करें।
चर और आर्टिफ़ैक्ट
- Variables चरणों के बीच डेटा संप्रेषित करते हैं। चरण पूर्व आउटपुट को
{{vars.name}}इंटरपोलेशन से पढ़ते हैं। - Artifacts वे आउटपुट हैं जिन्हें आप स्थायी रूप से रखते हैं — ArtifactSave क्षणिक प्रदाता URL को स्थायी Bunny CDN URL के रूप में फिर से होस्ट करता है ताकि लिंक समाप्त न हों।
लागत
कोई अलग वर्कफ़्लो निष्पादन शुल्क नहीं है। एक रन को प्रत्येक चरण के BillingRecord के योग के रूप में बिल किया जाता है — बिल्कुल वही प्रति-कॉल बिलिंग जैसी प्रत्येक चरण को हाथ से चलाने पर होती है। जो चरण कोई AI कॉल नहीं करते (HTTP, transform, wait, webhook) उनकी कोई लागत नहीं होती। सब-वर्कफ़्लो की लागत मूल रन के कुल में जुड़ जाती है।
चलाना और निगरानी
एक रन शुरू करें, फिर इसे वर्कफ़्लो रन पृष्ठ पर देखें। प्रत्येक रन अपने चरणों, उनके परिणामों और कुल लागत को रिकॉर्ड करता है। विफल चरण उस चरण की त्रुटि नीति के अनुसार अपनी त्रुटि दिखाते हैं।
सुझाव
- बाहरी/अधिसूचना चरणों को एक उदार त्रुटि नीति (पुनः प्रयास करें या जारी रखें) और मुख्य चरणों को एक सख्त नीति दें।
- किसी भी उत्पन्न मीडिया पर ArtifactSave का उपयोग करें जिसे आप रखना चाहते हैं — प्रदाता URL समाप्त हो जाते हैं।
- पुन: प्रयोज्य उपग्राफ़ को एक SubWorkflow में निकालें और इसे कई मूल वर्कफ़्लो से कॉल करें।
- महँगे AI क्षमता चरणों को जोड़ने से पहले सस्ते echo/transform चरणों के साथ एक फ़्लो का परीक्षण करें।
देखें यह कैसे काम करता है
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.
यह वीडियो अंग्रेज़ी में है।
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.
यह वीडियो अंग्रेज़ी में है।
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.
यह वीडियो अंग्रेज़ी में है।