Was macht KI-Workflow-Builder?
Kombiniere beliebige muapi.ai-Generierungsschritte zu automatisierten Pipelines. Der KI-Architekt wandelt deine Beschreibung in natürlicher Sprache in einen ausführbaren Knotengraphen um.
Voraussetzungen
Stelle sicher, dass die muapi CLI vor dem Ausführen von Befehlen auf dem neuesten Stand ist. Installiere sie zu Beginn jeder Sitzung neu aus der Quelle:
pip install --upgrade /pfad/zu/muapi-cli
Ersetze /pfad/zu/muapi-cli mit dem tatsächlichen Pfad zum muapi-cli-Verzeichnis im Arbeitsbereich (dem Verzeichnis, das pyproject.toml enthält).
Kernoperationen
- Generieren (
generate-workflow.sh) – Der KI-Architekt erstellt einen Workflow aus einer Beschreibung - Entdecken (
discover-workflow.sh) – Finde einen relevanten vorhandenen Workflow per natürlicher Sprache - Bearbeiten (
generate-workflow.sh --workflow-id) – Ändere einen vorhandenen Workflow mit einer Aufforderung - Interaktive Ausführung (
interactive-run.sh) – Fordere Eingaben an und führe einen Workflow aus - Ausführen (
run-workflow.sh) – Führe einen Workflow aus, poll Knoten für Knoten, sammle Ausgaben - CLI (
muapi workflow) – Vollständige CRUD-Operationen + Visualisierung direkt vom Terminal
Agentengeführte Entdeckung & Auswahl
Als KI-Agent hast du die Fähigkeit, den Zweck verfügbarer Workflows zu lesen und zu verstehen, um den besten für die Aufgabe des Benutzers auszuwählen (z. B. „Erstelle ein UGC-Video“).
- Entdecken: Rufe den Katalog verfügbarer Workflows und deren Beschreibungen im JSON-Format ab.
muapi workflow discover --output-json - Abgleichen (Internes Reasoning): Nutze deine LLM-Fähigkeiten, um die Felder
name,categoryunddescriptionder zurückgegebenen Workflows zu analysieren. Finde die beste Übereinstimmung für die Absicht des Benutzers. - Analysieren: Wenn du einen vielversprechenden Kandidaten findest, überprüfe seine Struktur, um sicherzustellen, dass er die erforderlichen Knoten und Parameter enthält.
KRITISCHE REGEL: Die Ausgabe vonmuapi workflow get <workflow_id>muapi workflow getenthält eine Tabelle „API Inputs“. Du MUSST diese Tabelle lesen, um zu verstehen, welche Eingaben erforderlich sind. - Auswählen & Bestätigen & Benutzer auffordern:
- Wenn ein Workflow perfekt passt, MUSST du den Benutzer bitten, die genauen Werte für die erforderlichen API-Eingaben bereitzustellen, bevor du ihn ausführst. Erfinde oder rate niemals Eingabewerte (wie Aufforderungen, URLs usw.) selbst.
- Wenn mehrere Workflows sehr relevant sind, präsentiere dem Benutzer die Optionen mit ihren Beschreibungen und bitte ihn zu bestätigen, welcher verwendet werden soll, und frage auch nach den erforderlichen Eingaben.
- Wenn kein Workflow der komplexen Anfrage des Benutzers entspricht, biete an, einen neuen mit
muapi workflow createzu architektieren.
Beispiel für Agenten-Argumentation
„Der Benutzer möchte ein Produkt-Werbevideo. Ich habe den Katalog mit
discoverabgerufen. Ich sehe zwei potenzielle Workflows:
wf_123: 'Produktwerbung mit Hintergrundmusik'wf_456: 'Einfache Videogenerierung' Ich werdewf_123mitgetanalysieren. Es hat die erforderlichen Knoten. Ich werdewf_123vorschlagen oder einfach ausführen, wenn die Übereinstimmung genau ist.“
Protokoll: Erstellen eines Workflows
Schritt 1 — Beschreibe deine Pipeline
muapi workflow create "nimm eine Textaufforderung, generiere ein Bild mit flux-dev, skaliere es dann auf 4K hoch"
Der Architekt gibt einen Workflow mit einer eindeutigen ID und einem Knotengraphen zurück. Speichere die ID.
Schritt 2 — Überprüfen und visualisieren
# Reichhaltiger ASCII-Knotengraph im Terminal
muapi workflow get <workflow_id>
# Oder rohes JSON
muapi workflow get <workflow_id> --output-json
Schritt 3 — Ausführen
# Mit spezifischen Eingaben ausführen
muapi workflow execute <workflow_id> \
--input "node1.prompt=eine leuchtende Kristallhöhle um Mitternacht"
# Mit --download Ergebnisse lokal abrufen
muapi workflow execute <workflow_id> \
--input "node1.prompt=ein Sonnenuntergang" \
--download ./ausgaben
Schritt 4 — Entdeckung (optional)
Wenn du einen vorhandenen Workflow wiederverwenden möchtest, anstatt einen neuen zu erstellen:
# Nach Schlüsselwörtern suchen
muapi workflow discover "ugc video"
Schritt 5 — Interaktive Ausführung
Führe einen Workflow aus und lass dich von der CLI für jede erforderliche Eingabe auffordern:
muapi workflow run-interactive <workflow_id>
Workflow-Beispiele
Bild-Pipelines
# Text → Bild → Hochskalieren
muapi workflow create "nimm eine Textaufforderung, generiere mit flux-dev, skaliere das Ergebnis hoch"
# Text → Bild → Hintergrundentfernung → Produktaufnahme
muapi workflow create "generiere ein Produktbild mit hidream, entferne den Hintergrund, erstelle eine professionelle Produktaufnahme"
Video-Pipelines
# Text → Video
muapi workflow create "generiere ein 10-Sekunden-Kinovideo aus einer Textaufforderung mit kling-master"
# Bild → Video → Lipsync
muapi workflow create "animiere ein eingegebenes Bild mit seedance, wende dann Lipsync aus einer Audiodatei an"
Bearbeiten eines vorhandenen Workflows
# Einen Schritt hinzufügen
muapi workflow edit <id> --prompt "füge nach der Bildgenerierung einen Face-Swap-Schritt hinzu"
# Ein Modell austauschen
muapi workflow edit <id> --prompt "ändere das Videomodell von kling zu veo3"
CLI-Referenz
# Alle Workflows auflisten
muapi workflow list
# Vorlagen durchsuchen
muapi workflow templates
# Neuen Workflow generieren
muapi workflow create "text → flux bild → hochskalieren → face swap"
# Workflow visualisieren
muapi workflow get <id>
# Mit Eingaben ausführen
muapi workflow execute <id> --input "node1.prompt=ein Sonnenuntergang"
# Einen Lauf überwachen
muapi workflow status <run_id>
# Ausgaben abrufen
muapi workflow outputs <run_id> --download ./ergebnisse
# Mit KI bearbeiten
muapi workflow edit <id> --prompt "füge am Ende Lipsync hinzu"
# Umbenennen / Löschen
muapi workflow rename <id> --name "Produkt-Pipeline v2"
muapi workflow delete <id>
MCP-Tools (für KI-Agenten)
| Tool | Beschreibung |
|---|---|
muapi_workflow_list | Workflows des Benutzers auflisten |
muapi_workflow_create | KI-Architekt: Aufforderung → Workflow |
muapi_workflow_get | Workflow-Definition + Knotengraph abrufen |
muapi_workflow_execute | Mit spezifischen Eingaben ausführen |
muapi_workflow_status | Knoten-für-Knoten-Laufstatus |
muapi_workflow_outputs | Endgültige Ausgabe-URLs |
Einschränkungen
- Workflows können beliebige Kombinationen von muapi.ai-Knoten enthalten (Bild, Video, Audio, Verbesserung, Bearbeitung)
- Knotenausgaben werden automatisch als Eingaben für nachgelagerte Knoten verdrahtet
- Der Modus
--syncwartet bis zu 120 Sekunden auf die Generierung; verwende--asyncfür komplexe Workflows und rufe separat ab - Laufzeitüberschreitung: maximal 10 Minuten pro Workflow-Ausführung