Workflow 文档

MuAPI Workflow 系统允许你通过可视化节点编辑器或自然语言对话，构建复杂的多阶段 AI 管线。

核心概念

1. 节点与类别

Workflow 中的每个节点都代表一个特定的 AI 模型或工具。

• 文本： LLM 处理、提示词工程。
• 图像： 生成、超分辨率、编辑。
• 视频： 运动、特效、高保真生成。
• 音频： 音乐生成、音效。
• 工具： “Passthrough”或“Concatenator”等逻辑节点。
• API： 直接访问第三方集成（Straico、WaveSpeed）。

2. 边与连接

连接（边）定义数据的流向。

• 句柄： 节点拥有特定的输入/输出句柄（例如 imageOutput → videoInput）。
• 动态引用： 使用 Jinja2 语法注入数据：{{ node_id.outputs[0].value }}。

Agentic Workflow Architect

借助内置 AI 助手，构建复杂图结构会更加简单。

• 自然语言创建： “设计一个营销管线：从文本提示词开始，生成高分辨率图像，然后生成 5 秒视频。”
• 来回规划： 对于宽泛的需求，Architect 会先展开规划讨论，在构建图之前提出多种架构方案。
• 智能优化： 你可以要求 Architect “将视频模型更换为 Runway”或“添加背景移除步骤”。

运行 Workflow

手动执行

• 运行按钮： 从起始节点开始执行完整图结构。
• 节点级运行： 使用自定义参数覆盖值，单独测试某个节点。

API 编排

Workflow 可以通过 REST API 触发。

• 端点： POST /api/workflow/{workflow_id}/run
• Webhook 支持： 提供 webhook_url，即可在整个 Workflow 完成时接收一次通知，也可以接收每个节点的细粒度更新。

CLI 编排与 LLM 发现

Workflow 已完整集成 muapi-cli，为 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 提供适合 LLM 使用的接口。

• 发现： Agent 可以获取所有可用 Workflow 及其文字描述：

  muapi workflow discover --output-json
  

• 分析： 选定 Workflow 后，可以获取其结构化 Schema：

  muapi workflow get <workflow_id> --output-json
  

• 交互式执行： 使用交互式运行工具填写所有必需输入：

  muapi workflow run-interactive <workflow_id>
  

• 创建与编辑： 直接在终端中向 AI Architect 描述需求，创建新功能或编辑现有 Workflow：

  muapi workflow create "take a text prompt, generate an image with flux-dev, then upscale it" --view
  

外部 API 专业集成

通过集成助手访问专业的电影化和多模态模型：

• Straico： 用一个接口访问数十种领先 AI 模型。
• WaveSpeed： 高速电影化生成，并自动解析规格。