AI Steps

Qu'est-ce qu'une étape AI?

Une étape AI envoie une invite à un modèle de langage, avec éventuellement accès aux outils Knowledge Graph, aux sorties de l'étape précédente et aux schémas de sortie structurés. Contrairement aux simples appels LLM API, les étapes AI sont contextuelles: elles peuvent lire la mémoire métier, référencer des exécutions passées et réécrire des informations dans le graphique.

Niveaux de modèle

AgentLed achemine les étapes AI vers le modèle optimal en fonction de la complexité de la tâche. Chaque niveau correspond à un modèle par défaut, configurable au niveau de l'espace de travail.

Fournisseurs pris en charge: OpenAI, Anthropic, Google (Gemini), Mistral, DeepSeek, Moonshot, xAI.

Configuration

Ajoutez une étape AI à un flux de travail avec une invite, un niveau de modèle et des paramètres facultatifs:

{
  "type": "ai",
  "name": "Score Investor Fit",
  "config": {
    "modelTier": "max",
    "prompt": "Score this investor for fit with the startup profile.\n\nInvestor: {{investor}}\nStartup: {{startup_profile}}\n\nUse kg_search to find prior scoring history. Use kg_write to store your score.",
    "outputSchema": {
      "score": "number (0-10)",
      "rationale": "string",
      "confidence": "number (0-1)",
      "sector_match": "boolean"
    },
    "temperature": 0.3,
    "maxTokens": 2000
  }
}

Accès Knowledge Graph

Chaque étape AI reçoit automatiquement quatre outils KG lorsque l'espace de travail a un Knowledge Graph configuré:

• •kg_search — Recherche sémantique à travers les entités et les informations
• •kg_traverse — Suivez les limites de la relation
• •kg_nodes — Répertorier les entités par type
• •kg_write — Conserver les scores et les informations

Le modèle décide quand et comment utiliser ces outils en fonction du contexte de l'invite. Aucune configuration explicite d’appel d’outil n’est nécessaire.

Interpolation de variables

Référencez les résultats des étapes précédentes à l'aide de la syntaxe double-brace:

"prompt": "Analyze this company:\n\n{{enrichment_step.company_data}}\n\nPrevious score: {{scoring_step.score}}"

// Available variables:
// {{step_name.field}}    — output from a named step
// {{input.field}}        — workflow input parameters
// {{batch.current}}      — current item in a batched step

Test de AI Steps

Testez les invites sans créer de flux de travail complet à l'aide de MCP test_ai_action outil:

// From Claude Code or any MCP client:
"Test this AI prompt: 'Classify this company as B2B or B2C based on: {{company_description}}'
with input: { company_description: 'Stripe provides payment processing APIs for internet businesses' }"

Prochaines étapes

• Persistent Memory — Stocker et rappeler des faits lors des exécutions
• Traitement par lots — Traitez de grands tableaux avec les étapes AI
• Notation et commentaires — Boucles de notation AI auto-améliorées