多步Workflow设计方法论

从线性到分支

简单Workflow是线性的: A→B→C. 但真实Scenario需要分支判断: 如果条件X成立走路径1, 否则走路径2. 比如Email Classification后, 咨询类走Auto Reply, 投诉类走人工Processing. Make 的 Router 模块和 n8n 的 IF 节点都支持这种分支逻辑.

循环与Batch Processing

当你需要Processing一批Data (100个Customer, 50封Email) 时, 需要循环结构. Make 的 Iterator 模块可以将数组拆分为单个元素逐一Processing. 注意: 循环中调用 AI API 要控制并发数, 避免触发速率限制.

Error Processing三层防护

第一层: 单步重试 (API 超时Auto重试 3 次) . 第二层: Error路由 (某步Failed时走备用路径) . 第三层: 全局告警 (Workflow整体Failed时Notification Admin) . 三层防护确保Workflow不会静默Failed.

Data在步骤间传递

每个步骤的输出可以被后续步骤引用. 关键技巧: 1) 用变量存储中间结果; 2) JSON 格式传递结构化Data; 3) 需要跨多步使用的Data存入全局变量或Data库.

模块化设计

复杂Workflow应该拆分为多个子Workflow. 比如Customer流失Alert可以拆为: Data Collection模块, Analysis模块, Notification模块. 每个模块独立Test, 通过 Webhook 或队列Connect. 好处: 易维护, 易调试, 可复用.

性能Optimization

多步Workflow的执行时间可能很长. Optimization方法: 1) 并行执行无依赖的步骤; 2) 缓存不常变化的Data; 3) Batch API 调用代替逐条调用; 4) 异步Processing非关键步骤.