自定义工作流（Custom Workflows）

除了用自然语言让 LLM 拆解 DAG，你也可以以更结构化的方式定义工作流。

⚠️ 退役提示：个人版 /api/v1/dag 全系路由已退役（410 Gone），不再暴露独立的 DAG 创建/执行接口。以下 API 方式仅作历史参考；推荐用自然语言对话或直接调用长任务 /api/v1/longtask。

版本：个人版 DAG 现为对话式任务分解内部执行体（不暴露路由），企业版用 Temporal 驱动长任务。

创建方式

1. 自然语言（最常用）

对智能体描述目标即可，LLM 负责拆解为节点：

每小时巡检一次竞品价格，异常就发企微/钉钉/飞书/Slack 告警

LLM 未注入时降级为单节点执行。

2. API 结构化创建

POST /api/v1/dag（已退役 410 Gone，仅作历史参考），请求体：

{
  "task": "搜索 10 个竞品价格并汇总到 Excel",
  "context": "可选附加上下文",
  "model": "可选指定拆解所用模型"
}

返回 DAG 定义后，可继续编辑节点与依赖。

3. 代码 / 模板（高级）

企业版的 DAG 由 Temporal 编排，支持更可靠的长任务、检查点与重试；个人版的检查点为内存态，进程重启不可恢复。

节点与编排

• 每个节点是一个工具调用或子任务
• 无依赖的节点可并行；失败节点可自动重试（按重规划回路）
• 有最大重规划次数，防止死循环

恢复执行

• POST /api/v1/dag/:dagID/resume（已退役 410 Gone）原仅能恢复 paused 状态
• 企业版 Temporal 不可用时降级为空列表（不报错但无数据）

提示

• 把"明确的多步流水线"落成 DAG，比每次自然语言描述更稳
• 涉及外部副作用（发邮件、写文件）的节点，留意确认与权限
• 企业版长任务优先用 Temporal 以获得可恢复性