我正在使用独立的 AI 筛选脚本（例如，垃圾邮件检查、标签确定）来构建 AI 驱动的自动化。这些脚本目前是并发运行的，效率低下。我需要将它们“链接”起来，以便，例如，仅当垃圾邮件脚本未标记内容时才运行标签脚本。
如何为更合乎逻辑的工作流程管理和编排这些脚本？具体来说，如何有条件地链接这些脚本？
您能描述一下您想要的完整流程吗？您是打算在单独的服务器上运行此程序，还是希望它在 Discourse 中运行？
人工智能工作流是我们一直在深入思考的问题，能够定义链是工作流的关键。我完全同意这一点。
据我所见，我的大部分用例都可以通过 Discourse 中的 AI 分类和自动化来完成，前提是能够触发下一步。
这是一个假设的流程，其中每个步骤都会将帖子内容和提示发送到 LLM：
- 检查是否为垃圾邮件
- 如果是垃圾邮件，则隐藏并标记
- 如果不是垃圾邮件，则确定讨论的产品
- 添加产品标签
- 接下来确定意图：
** 投诉
** 问题
** 建议
** 信息共享
** 正面反馈
- 添加意图标签
- 如果意图是“投诉”，则评估是否为热点问题：即包含热点短语（取消、糟糕、缓慢）
- 如果是热点问题，则添加“hot”标签并分配给 Sam
- 如果意图是“正面反馈”且产品是“无线电话套餐”，则撰写自定义的推荐计划邀请函并通过私信发送。
这是一个很棒且非常有趣的用例。
自定义工具现在已经支持脚本编写，因此我们拥有了实现这种更改的绝佳途径。
我正在考虑使用 Persona + 强制工具使用——然后从工具中我们可以运行流程，因为我们已经拥有了所有必要的底层架构。只需要让自定义工具能够触发其他 LLM 调用，这相对容易添加。
有趣的是，鉴于自定义工具支持 REST 调用，它们可以运行整个流程（并且只需使用 discourse REST API 来连接这一切）。
我将在周末仔细考虑一下，下周会再次回复，说明我认为如何实现这一点。
自动化链式调用也是一个非常有趣的解决方案，@j.jaffeux 你考虑过这个问题吗？
您好 @Cloud_spanner 我正在努力弄清楚这一点，并希望在此处更详细地阐述实际流程，您能否在过程中回答一些问题？ 5.？
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应该扫描哪些帖子？
- 论坛上的每篇新帖子？
- 论坛上的每个新主题 - 例如第 1 篇帖子？
- 编辑呢？每次编辑都应该被扫描吗？频率如何？（10 分钟去抖）
- 高信任度的用户呢？已经在论坛上发帖两次的用户？
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意图
- 应该适用于所有主题？所有帖子？
- 如果意图标签已存在怎么办？
- 一个主题可以有多个意图吗（这是一个标签组吗？）
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如果意图可以是手动的，那么手动标记的内容也应该被扫描以查找“热点”吗？
hot是一个不可见的标签还是可见的标签？
我特别想到的是：
- “工作流程”是否包含快捷方式，其中特定帖子会跳过步骤并继续到下一步？
- 我们如何避免反馈循环和边缘情况？
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每个新主题都应启动一个 AI 筛选工作流。可以忽略编辑。
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明确地说，我使用意图来说明工作流，因此不应将其视为硬编码流程。我想说的是，如果第一个筛选工作流认为没有必要，就没有理由启动“意图”工作流。+1 支持 IFTTT 工作流概念。
意图和“热门”在此示例中将是隐藏标签，仅对版主和管理员可见。
每个帖子应只有一个意图标签。
- 我认为为了工作流的方便，我们可以忽略手动标记的帖子。
是的。
如果使用私有标签来表明工作流已在该主题上运行，会怎样？然后，在未来的任何运行中都可以忽略它。
我的另一个想法是，随着 LLM“推理”能力的增强 + 大上下文窗口，是否最好允许在 Discourse Automation 窗口中使用结构化输出。然后，IFTTT 逻辑可以应用于单个自动化，而不是链接多个自动化。想象一下，如果有一个自动化，但有许多“搜索文本”操作。
听起来是个好主意。我对 Discourse 生态系统还算新，所以我会研究自定义工具，以及功能请求是如何进入生产环境的。
我有一个好消息，您的工作流现在可以使用自定义工具全部正常运行！
这个想法是，您将定义一个包含所有参数的单个自定义工具：
is_spam、intent、hot、requires_invite
然后，您将点击“使用个性化进行分类”来调用该工具，该工具将执行所有操作（目前通过 Discourse API，但我们可以随着时间的推移公开更多内置功能）。
以下是有关如何将所有这些内容组合在一起的一个很好的入门介绍：
我还遇到了无法编排自动化脚本与垃圾信息检测器执行的问题。
好消息是，Discourse 现在创建了一个名为“工作流（Workflows）”的核心插件，它以更强大、更灵活的方式实现了与“自动化（Automation）”插件相同类型的应用：
如果您使用 工作流（Workflows） 插件来实现以前通过 自动化（Automation） 插件实现的系统，就可以完成此处所需的编排。
我的自动化的目的是对具有某些可能表明是垃圾信息但并非确凿特征的主题帖进行标记。我遇到的问题是，这些相同的特征通常也出现在由 Discourse AI 垃圾信息检测系统 标记的垃圾信息帖子中。这导致自动化频繁发出冗余标记，为版主增加了无意义的额外工作。
上述提到的“将所有内容合并到单个自动化中”的变通方法不适用于我的系统，因为我有意将这两个系统分开：
- 垃圾信息检测系统的任务是检测极有可能为垃圾信息的帖子。
- 我的辅助系统的任务是将那些有一定可能是垃圾信息的帖子提请版主注意。
由于 Discourse AI 垃圾信息检测器在 Discourse 框架中有特殊实现（而不是纯粹在提供给论坛管理员的 Discourse AI 框架上运行），我没有任何兴趣尝试用自动化来替换它。
此外，将我的辅助系统合并到垃圾信息检测器中（通过向提示词添加指令）也不合适。只要配置为以高精度运行，垃圾信息系统立即隐藏帖子并静音作者的行为就是适当的。相反，我的辅助系统本质上容易产生误报，因此其标记在人工审核之前不应影响相关用户。
我用工作流替换自动化后找到的解决方案：
- “帖子已创建”触发器。
- “等待”步骤，为垃圾信息检测系统留出运行时间。
- “数据浏览器（Data Explorer）”步骤，用于获取帖子数据：
- “过滤”步骤，根据帖子数据确定是否继续执行工作流：
