Alibaba Cloud Model Studio:Workflow application

Início e fim

• Quando usar

  • Ao projetar um workflow, defina a estrutura e o conteúdo dos parâmetros de entrada e saída nos nós de início e fim.

• Como usar

  • Nó de início

    Componente	Descrição
    Variáveis predefinidas	O workflow fornece as seguintes variáveis predefinidas para processar a entrada do usuário e manter o histórico de conversas: query: Armazena a entrada de texto do usuário. historyList: Armazena o histórico de conversas para manter o contexto em uma conversa de múltiplas rodadas. Para usar essa variável em nós que suportam o recurso de memória (como nós de modelo grande e classificação de intenção), selecione Custom Cache. imageList: Armazena imagens enviadas pelo usuário para permitir análise de imagem ou conversa multimodal. Para usar essa variável em nós que suportam o recurso de memória (como nós de modelo grande e classificação de intenção), selecione Custom Cache.
    Variáveis personalizadas	Variáveis personalizadas são parâmetros de entrada estruturados que você define para um workflow. Elas recebem dados de testes ou chamadas de API e podem ser referenciadas em nós subsequentes. Ao criar uma variável personalizada, configure os seguintes parâmetros: Variable name: Insira um nome significativo. Caracteres chineses não são suportados. Type: O tipo de dados da variável. Os tipos suportados são String, Boolean, Number, Object, Array (de String, Boolean, Number ou Object) e File. Description: Descreva brevemente a função da variável e quando utilizá-la.

  • Nó de fim

    Componente	Descrição
    Modo de saída	Test: Adequado para conteúdo não estruturado. Na caixa de entrada, insira conteúdo fixo ou digite / para referenciar variáveis, o que determina o resultado final retornado ao usuário. É possível obter variáveis da saída de qualquer nó do workflow ou de variáveis de sessão. Mapear corretamente as variáveis de saída permite controlar o fluxo de dados do workflow e garantir uma resposta final precisa e completa. Publish: Ideal para gerar conteúdo estruturado em formato JSON. Defina nomes de variáveis e insira texto ou referencie variáveis.
    Saída em streaming	A opção Streaming Output aplica-se apenas ao modo Text Output. Quando ativada, as respostas dos nós de modelo grande e componentes de aplicação são transmitidas token por token. Quando desativada, a resposta completa é retornada somente após sua geração integral.

Modelo grande

• Por que usar

  Este nó é o núcleo inteligente do seu workflow. Ele compreende linguagem, gera texto, analisa imagens e conduz conversas de múltiplas rodadas. Utilize-o para redigir textos, resumir conteúdos ou até mesmo analisar imagens (usando modelos Qwen-VL).

• Recursos

  • Suporta tanto o processamento de entrada única quanto o processamento em lote de grandes conjuntos de dados.

  • Permite configurar diferentes modelos grandes, como o Qwen-Plus, para que você escolha o modelo ideal com base em desempenho, latência ou outros requisitos.

• Configuração de parâmetros do nó

  Parâmetro	Descrição
  Seleção de modo	Text Output: Chama o modelo grande uma única vez.
  	JSON Output: O nó executa várias vezes, atribuindo sequencialmente um item de uma lista a uma variável de lote em cada execução. Esse processo para quando todos os itens da lista são processados ou quando o número máximo de execuções em lote configurado é atingido. Single Mode: Batch Mode (Intervalo: 1–100; padrão para usuários comuns: 100): O número máximo de vezes que o processo em lote será executado. Nota O número de execuções em lote depende do comprimento mínimo dos arrays de entrada. Se nenhuma variável de entrada for configurada, o número de execuções será determinado pela contagem de lotes configurada. Batch Configuration (Intervalo: 1–10): Define o limite de concorrência para o processamento em lote. Uma configuração de 1 executa todas as tarefas serialmente.
  Configuração do modelo	Selecione um modelo grande adequado e ajuste seus parâmetros. Os modelos disponíveis estão listados na interface. Para uma introdução detalhada aos modelos, consulte a lista de modelos. Para informações sobre os limites de taxa de chamada de API de cada modelo, consulte limitação de taxa.
  Configuração de parâmetros	Maximum Number of Batches: Controla a diversidade do conteúdo gerado. Um valor de temperatura mais alto aumenta a aleatoriedade do texto gerado, produzindo saídas mais únicas, enquanto um valor mais baixo torna o conteúdo mais conservador e consistente. Esta configuração não é suportada atualmente para modelos da série DeepSeek R1.
  	Number of Parallel Runs: Limita o comprimento máximo (em tokens) do texto gerado pelo modelo, sem incluir o prompt. Esse limite varia conforme o modelo.
  	Os seguintes parâmetros estão disponíveis apenas quando um modelo Qwen-VL é selecionado: Temperature: Para vlImageUrl, referencie uma variável ou insira uma URL de imagem. Maximum Reply Length: Conjunto de imagens: O modelo trata cada imagem enviada de forma independente, selecionando a mais relevante para responder à pergunta do usuário. Uma única imagem pode ser passada diretamente. Por exemplo: https://**.com/**.jpg. Várias imagens podem ser passadas como uma lista. Por exemplo: ["URL","URL","URL"]. Quadros de vídeo: O modelo considera que as imagens enviadas pertencem ao mesmo vídeo e as compreende sequencialmente como um todo. É necessário fornecer no mínimo 4 quadros de vídeo.
  	Prompt do sistema	Fornece instruções no nível do sistema ao modelo. Use-o para definir a função, a tarefa ou o formato de saída do modelo. Por exemplo: "Você é um especialista em matemática focado em resolver problemas matemáticos. Apresente o processo de resolução e o resultado no formato correto."
  	Prompt do usuário	A entrada do usuário para o modelo, como uma solicitação ou instrução. Configure um modelo de prompt ou insira variáveis. O modelo usa essa entrada para gerar uma resposta.
  Memória	A memória é o contexto que o modelo retém ao longo de múltiplas rodadas em uma conversa. Cache do nó atual: Usa a saída deste nó como contexto. O modelo lembrará apenas o contexto gerado dentro deste nó. Rodadas de memória: O número de rodadas de conversa a serem lembradas. Uma entrada e sua saída correspondente constituem uma rodada. Cache personalizado: Usa uma variável de contexto especificada como contexto. Variável de contexto: Selecione a origem do contexto.
  Variável de saída	O nome da variável que armazena o resultado do processamento deste nó. Nós subsequentes podem usar essa variável para acessar o resultado deste nó. Modelos da série DeepSeek R1 suportam a saída do processo de Pensamento Profundo (reasoningContent).
  Tentar novamente em caso de falha	Se desativado, o nó para de executar quando ocorre um erro. Se ativado, o nó reexecuta em caso de erro, de acordo com o número de tentativas e o intervalo configurados. Máximo de tentativas: O número máximo de tentativas de repetição quando uma solicitação falha. Intervalo entre tentativas: O intervalo de tempo entre cada tentativa de repetição, em milissegundos.
  Tratamento de exceções	Se desativado, o nó trata erros usando o mecanismo padrão de tratamento de erros do sistema. Se ativado, o nó executa uma lógica de processamento personalizada conforme a configuração quando ocorre um erro. Valor padrão: O conteúdo em result é gerado quando ocorre uma exceção. Ramo de exceção: Se ocorrer uma exceção, este ramo é executado. Configure seu fluxo de processamento.
  Retornar resultados	Este recurso foi descontinuado. Esta opção aplica-se apenas a chamadas de API e determina se o conteúdo do nó é gerado. Para saber mais sobre a finalidade deste componente, consulte Chamada de aplicação.

  Nota

  Para integrar aplicações via API, consulte Chamada de aplicação.

Base de conhecimento

• Definição

  O nó de base de conhecimento implementa a geração aumentada por recuperação (RAG). Ele recupera trechos relevantes de uma base de conhecimento especificada com base na entrada e passa os resultados como contexto para um nó de modelo grande subsequente. Esse processo resolve problemas comuns de modelos grandes, como conhecimento desatualizado, incapacidade de acessar dados privados e alucinações.

• Configuração de entrada

  Define os critérios para consultar a base de conhecimento.

  Parâmetro	Descrição
  content	O texto usado para consultar a base de conhecimento. Insira o texto diretamente ou digite / no editor para selecionar e referenciar uma variável de saída de um nó anterior.
  imageList	As imagens usadas para consultar a base de conhecimento. Insira uma URL de imagem publicamente acessível, como https://xxx.xxx.com/xxx/xxx.jpeg, ou digite / no editor para selecionar e referenciar uma variável de saída de um nó anterior.

• Método de seleção da base de conhecimento

  Método de seleção	Cenários aplicáveis	Configuração
  Select Fixed Knowledge Base	Cada chamada usa a mesma base de conhecimento pré-selecionada.	Selecione uma base de conhecimento específica na lista suspensa. É possível adicionar três tipos de bases de conhecimento: documentos, tabelas e imagens.
  Dynamic Import	A saída de um nó anterior determina dinamicamente quais bases de conhecimento usar.	Configure a variável CodeList. Especifique uma lista de bases de conhecimento referenciando uma variável ou por entrada direta.

• Método de invocação da base de conhecimento

  Esta configuração define a lógica de acionamento da base de conhecimento. O método padrão é always invoke.

  Método de invocação	Descrição	Parâmetros
  always invoke	Executa uma recuperação na base de conhecimento para cada entrada do usuário. Este método é adequado para cenários de perguntas e respostas de alta frequência.	Nenhum
  intelligent invoke	O agente determina se deve consultar a base de conhecimento com base na entrada do usuário e em sua descrição. Recomendado para cenários de conversa flexíveis.	Knowledge Base Description (Obrigatório)
  legacy invocation	Os resultados das bases de conhecimento de documentos, tabelas e imagens são recuperados juntos. Um único parâmetro topK controla o número de trechos recuperados e não suporta depuração separada para cada tipo.	topK (Intervalo: 1–50, Padrão: 10)

  Descrições dos parâmetros:

  • Descrição da base de conhecimento: Descreve o conteúdo da base de conhecimento e as condições sob as quais seus dados podem ser usados para uma resposta. Suporta entrada de texto ou o uso de / para inserir uma variável.

  • topK: O número máximo de trechos a serem recuperados de cada base de conhecimento. O número real de trechos recuperados depende dos resultados de correspondência e pode ser inferior ao valor de topK.

• Depurar resultados de recuperação

  Este recurso é suportado apenas nos modos always invoke e intelligent invoke. Clique no botão Debug ao lado de um tipo de documento, tabela ou imagem para testar os resultados de recuperação dessa base de conhecimento. Use os resultados para ajustar sua configuração. Ao terminar, clique em Save no canto superior direito para aplicar a configuração à aplicação atual.

• Filtragem da base de conhecimento

  Este recurso vem desativado por padrão. Quando ativado, o sistema usa um modelo grande para filtrar inteligentemente os resultados recuperados de documentos e tabelas, melhorando a qualidade da saída final. Indicado para cenários que exigem alta precisão nas respostas ou precisam filtrar informações irrelevantes.

• Saída do nó

  O nó de base de conhecimento gera um objeto estruturado contendo um objeto result:

  Campo	Tipo	Descrição
  result	Object	Contém todas as informações retornadas da consulta atual.
  result.chunkList	Array<Object>	Um array de trechos recuperados. Este array fica vazio se a consulta não retornar resultados.
  result.chunkList[ ].content	String	O conteúdo original do trecho da base de conhecimento recuperado.
  result.chunkList[ ].title	String	O título do documento ao qual o trecho pertence.
  result.chunkList[ ].documentName	String	O nome do documento onde o trecho recuperado está localizado.
  result.chunkList[ ].score	Number	A pontuação de similaridade do trecho da base de conhecimento. Uma pontuação mais alta indica uma correspondência melhor.
  result.chunkList[ ].id	String	O ID do trecho.
  result.chunkList[ ].dataId	String	O ID do documento.
  result.chunkList[ ].docUrl	String	O link para download do arquivo de origem.
  result.chunkList[ ].knowledgeBaseId	String	O ID da base de conhecimento.
  result.chunkList[ ].nid	String	O identificador do texto original.
  result.chunkList[ ].images	Array<String>	Uma lista de imagens.
  result.chunkList[ ].pageNumber	Array<Number>	Um array de números de página.
  result.rewriteQuery	String	A consulta do usuário reescrita.

API

• Definição

  Chama um serviço de API personalizado usando o método POST, GET, PUT, PATCH ou DELETE e gera o resultado da chamada de API.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  Endereço da API	A URL da solicitação para a API. Método de solicitação: POST: Envia dados ao servidor para criar um novo recurso. GET: Recupera um recurso sem modificar dados no servidor. PUT: Atualiza um recurso especificado ou cria um novo recurso no servidor. PATCH: Atualiza parcialmente um recurso no servidor. DELETE: Exclui um recurso especificado do servidor. URL: Insira o endereço completo da API no campo de entrada. Digite o endereço diretamente ou use uma variável para referenciar um valor de nós anteriores. Por exemplo, https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files.
  Configurações de cabeçalho	Especifica os cabeçalhos da solicitação HTTP, como Content-Type e Authorization. Insira valores diretamente ou referencie-os de nós anteriores.
  Configurações de parâmetros	Parâmetros de consulta na URL da solicitação. Insira valores diretamente ou referencie-os de nós anteriores. Por exemplo, limit em https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/files?limit=5.
  Configurações do corpo	Selecione o tipo correto com base nos requisitos da API. none: Sem corpo de solicitação. Adequado para solicitações GET. form-data: Dados de formulário, usados para uploads de arquivos ou pares chave-valor. raw: Texto bruto, como JSON ou XML. JSON: Um objeto JSON formatado automaticamente.
  Configuração de timeout (s)	O tempo máximo de espera por uma resposta. Se nenhuma resposta for recebida dentro desse período, a solicitação expira.
  Tentar novamente em caso de falha	Se desativado, o nó para de executar quando ocorre um erro. Se ativado, o nó tenta repetir a solicitação de acordo com o máximo de tentativas e o intervalo de repetição configurados quando ocorre um erro. Máximo de tentativas: O número máximo de vezes para tentar repetir uma solicitação com falha. Intervalo entre tentativas: O intervalo entre as repetições, em milissegundos.
  Tratamento de exceções	Se desativado, o nó usa o mecanismo padrão de tratamento de erros quando ocorre um erro. Se ativado, o nó executa lógica personalizada quando ocorre um erro. Valor padrão: Gera o conteúdo de result quando ocorre uma exceção. Ramo de exceção: Segue para o ramo de exceção se ocorrer uma exceção. Configure o fluxo de processamento para este ramo.
  Saída	Armazena a resposta da API em uma variável especificada para uso por nós subsequentes.

  Nota

  Para detalhes sobre como integrar aplicações com uma API, consulte integração de aplicações.

Plugin

• Definição

  Adicione um nó de plugin à sua aplicação de workflow para executar tarefas mais complexas. O Model Studio oferece diversos plugins oficiais, como Quark Search, Calculator e um interpretador de código Python. Também é possível criar plugins personalizados para atender a necessidades específicas.

  Consulte Visão geral de plugins .

• Pré-requisitos

  • Para usar um plugin oficial ou de terceiros, solicite primeiro sua ativação. Para instruções detalhadas, consulte Visão geral de plugins.

  • Se desejar referenciar um plugin personalizado, crie primeiro um plugin personalizado.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  Entrada	Especifica o conteúdo que o nó deve processar. As variáveis mudam dependendo do plugin selecionado. Ao selecionar um plugin, suas variáveis integradas são carregadas automaticamente. Acesse a página de Plugins oficiais ou Plugins personalizados, clique em um cartão de plugin e veja como configurar suas variáveis.
  Saída	A variável de saída que contém o resultado do processamento do nó. Nós subsequentes usam essa variável para acessar o resultado.
  Tentar novamente em caso de falha	Se desativado, o nó para de executar quando ocorre um erro. Se ativado, o nó tenta repetir a execução com base no número de tentativas e no intervalo configurados quando ocorre um erro. Máximo de tentativas: O número máximo de tentativas de repetição quando uma solicitação falha. Intervalo entre tentativas: O intervalo de tempo entre cada tentativa, em milissegundos.
  Tratamento de exceções	Se desativado, o nó usa o mecanismo padrão de tratamento de erros do sistema. Se ativado, o nó executa lógica personalizada quando ocorre um erro. Valor padrão: Gera o conteúdo de result quando ocorre uma exceção. Ramo de exceção: Executa este ramo se ocorrer uma exceção. Configure o fluxo de processamento para o ramo.

Function Compute

• Definição

  Chama um serviço personalizado no Alibaba Cloud Function Compute.

• Configuração de parâmetros

  Importante

  O timeout padrão para um nó de Function Compute é de 60 segundos e não pode ser alterado.

  Parâmetro	Descrição
  Entrada	A variável de entrada que este nó processa. Referencie variáveis de nós anteriores ou insira valores diretamente.
  Região	Selecione a região onde seu serviço Function Compute está localizado: Tool, Tool ou Hangzhou.
  Configuração do serviço	Selecione o serviço Function Compute a ser invocado. Primeiro, crie uma função. A conta Alibaba Cloud que cria o serviço Function Compute deve ser a mesma conta usada para fazer login no Model Studio (Bailian), ou deve pertencer à mesma conta raiz da Alibaba Cloud.
  Saída	A variável que armazena a saída do nó. Nós subsequentes podem referenciar essa variável.

Script

• Definição

  Utiliza um script para transformar a entrada em um modelo específico ou formato de saída. O processo envolve analisar, transformar e formatar os dados para garantir consistência e legibilidade.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  input	Aceita um valor fixo ou uma referência a uma variável de um nó anterior ou de sessão.
  code	Define a lógica principal do nó. Há suporte para JavaScript e Python. Obter entrada: Use o objeto integrado params para acessar os parâmetros de entrada no formato params.<variable_name>. Por exemplo, params.input1. Retornar saída: A função manipuladora main deve executar return de um dicionário ou objeto. Os pares chave-valor desse objeto tornam-se a saída do nó.
  output	O dicionário retornado pela instrução return no código serve como saída deste nó. Por exemplo, se você retornar {'result': 'Processing successful'}, os nós subsequentes poderão acessar a string "Processing successful" usando node_name.result.
  retry on failure	Se desativado, o nó interrompe a execução quando ocorre um erro. Se ativado, o nó tenta executar novamente conforme o número máximo de tentativas e o intervalo configurados. maximum retries: Número máximo de tentativas após uma falha. retry interval: Intervalo entre as tentativas, em milissegundos.
  exception handling	Se desativado, o nó utiliza o mecanismo padrão de tratamento de erros do sistema. Se ativado, o nó executa uma lógica personalizada quando ocorre um erro. Valor padrão: Gera o conteúdo de result quando ocorre uma exceção. exception branch: Direciona a execução para uma ramificação separada, configurada pelo usuário, caso ocorra uma exceção.

Condition

• Definição

  O nó de condição adiciona lógica de ramificação a um workflow. Quando uma variável atende a uma condição especificada, o workflow segue o link subsequente correspondente. Este nó suporta configurações AND/OR e avalia as condições sequencialmente, de cima para baixo.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  conditional branch	Insira as expressões condicionais. Condições em grupos diferentes são unidas por OR, enquanto condições dentro do mesmo grupo são unidas por AND.
  else	Saída padrão quando nenhuma das condições definidas é atendida.

Intent classification

• Definição

  Corresponde inteligentemente a entrada do usuário a uma intenção predefinida com base em sua descrição e, em seguida, roteia para o link correspondente.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  input variable	Especifica a variável de entrada a ser classificada. Insira um valor diretamente ou use uma variável de um nó anterior ou de sessão.
  model selection	Suporta Qwen-Plus e o modelo de classificação de intenções.
  intent classification	Defina as intenções para o modelo classificar. O modelo corresponde a entrada a uma intenção com base na descrição e roteia para o link correspondente. Exemplos: "Para calcular problemas matemáticos" ou "Para responder perguntas sobre o clima".
  Other intent	Esta ramificação é executada quando o modelo determina que a entrada não corresponde a nenhuma das intenções definidas.
  intent mode	Modo de seleção única: O modelo grande seleciona a única intenção que melhor corresponde dentre as configurações disponíveis. Modo de seleção múltipla: O modelo grande seleciona todas as intenções correspondentes dentre as configurações disponíveis.
  reasoning mode	Modo rápido: Melhora a velocidade de processamento ao evitar etapas complexas de raciocínio, sendo adequado para cenários simples. Modo de qualidade: Utiliza raciocínio passo a passo para obter uma classificação mais precisa.
  memory	Refere-se à capacidade do modelo de lembrar o histórico da conversa em interações de múltiplas rodadas, servindo como contexto. Cache local do nó: Usa a saída deste nó como contexto. A memória do modelo limita-se ao contexto gerado por este nó. memory turns: Número de rodadas de conversa a serem lembradas. Uma entrada e sua saída correspondente constituem uma rodada. Cache personalizado: Usa o conteúdo de uma variável de contexto especificada como contexto. context variable: Especifica a origem do contexto.
  prompt	Fornece instruções ou restrições adicionais para o modelo de classificação de intenções. Adicione exemplos ou defina restrições para ajudar os resultados da classificação do modelo a corresponder melhor aos seus requisitos. Exemplo Suponha que você esteja desenvolvendo um sistema de atendimento ao cliente para uma plataforma de e-commerce, onde os usuários podem perguntar sobre consultas de pedidos, devoluções ou pagamentos. Para garantir uma classificação precisa, adicione prompts e exemplos relevantes nas configurações avançadas. Please classify the intent based on the following examples: Example 1: User input "I want to return the jacket I just bought", classify as "Returns and exchanges". Example 2: User input "Please help me check the shipping status of my order", classify as "Order inquiry". Constraints: Only process order-related inquiries. Ignore payment and technical issues. Efeito: Entrada do usuário: "When will the book I ordered from your website last week be delivered to my home?" Resultado da classificação: "Order inquiry" Neste exemplo, fornecer exemplos específicos de classificação orienta o modelo a classificar a "consulta sobre prazo de entrega" como uma intenção de "Consulta de pedido", enquanto as restrições limitam o escopo da classificação para excluir outras perguntas irrelevantes.
  output	Variável que armazena a saída do nó. Nós subsequentes podem usar esta variável para acessar o resultado.

  Nota

  A execução deste nó consome tokens. A quantidade de tokens consumidos é exibida durante a execução.

Flow output

• Definição

  O nó de saída de fluxo emite conteúdo especificado em qualquer ponto de um workflow. Isso difere da saída final, que é retornada apenas após a conclusão do workflow.

  O nó de saída de fluxo é útil nos seguintes cenários:

  • Dividir grandes saídas: Se um workflow gerar uma grande quantidade de saída, insira um nó de saída de fluxo para dividir o conteúdo em duas partes. Uma parte é emitida pelo nó de saída de fluxo e a outra pelo nó final.

  • Recuperar informações intermediárias: Insira este nó em pontos-chave de um workflow para emitir informações como valores de variáveis ou status do processo. Isso ajuda a acompanhar o progresso e solucionar problemas.

  • Fornecer feedback durante operações longas: Para evitar deixar os usuários sem feedback, insira um nó de saída de fluxo para exibir mensagens temporárias. Isso é útil durante operações demoradas, como chamar APIs externas, realizar cálculos complexos ou processar dados em lotes. Ao fornecer atualizações de status como "Carregando dados, aguarde..." ou "Sua solicitação está sendo processada. Não feche esta janela.", você informa aos usuários que o sistema está trabalhando, e não travado ou sem resposta.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  Output content	Insira conteúdo fixo ou digite / para referenciar variáveis de nós anteriores ou variáveis de sessão.
  Streaming output	Quando ativado, o conteúdo de um modelo grande é transmitido para a conversa token por token. Quando desativado, toda a resposta é gerada primeiro e depois emitida de uma só vez.

Variable processing

• Definição

  Usado para transformar e processar conteúdo de texto, como extrair conteúdo específico ou converter formatos. Este nó também suporta o modo de modelo.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  Output mode	Saída de texto: Converte a entrada em texto. No editor, insira o conteúdo diretamente ou insira variáveis de nós anteriores ou variáveis de sessão. Saída JSON: Formata as variáveis de entrada como um objeto JSON. Agregação de grupo: Determina quais valores são retornados de um grupo de acordo com uma estratégia especificada. Retorne o primeiro ou o último valor não vazio de cada grupo.
  Output variable	Especifica a variável para armazenar a saída do nó para uso pelos nós subsequentes.
  Return result	Este recurso está sendo descontinuado. Aplicável apenas a chamadas de API, este parâmetro determina se a saída do nó é retornada. Consulte chamada de aplicação.

Parameter extraction

• Definição

  Extrai parâmetros estruturados do texto usando um modelo.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  Input	O texto do qual extrair parâmetros.
  Model selection	Especifica o modelo usado para extrair parâmetros. Escolha aquele que melhor atende às suas necessidades de negócios.
  Parameters to extract	O modelo extrai parâmetros da entrada com base no nome, tipo e descrição fornecidos.
  Prompt	Instruções adicionais para orientar o modelo durante a extração de parâmetros.
  Memory	A memória fornece contexto conversacional, ajudando o modelo a lembrar interações anteriores em cenários de múltiplas rodadas. Cache neste nó: Usa a saída deste nó como contexto. O modelo lembra apenas o contexto deste nó. Memory turns: Número de rodadas de conversa a serem lembradas. Uma rodada consiste em uma entrada e sua saída correspondente. Cache personalizado: Usa uma variável de contexto especificada para fornecer contexto. Context variable: Selecione a origem do contexto.
  Output	Contém os parâmetros extraídos pelo modelo. Nós subsequentes podem referenciar esta saída como uma variável.

Agent group

• Definição

  Um grupo de agentes contém vários subagentes. Com base nos requisitos da tarefa, o modelo de decisão dentro do grupo planeja automaticamente o fluxo de execução, agenda subagentes e os coordena para concluir a tarefa. Use este nó se precisar concluir um projeto grande, mas não tiver certeza de como projetar o workflow específico. Ao dividir uma tarefa complexa em subtarefas que diferentes agentes processam em paralelo, você melhora a velocidade de execução da tarefa.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  Input	Especifica o conteúdo que o nó processará. Referencie variáveis de um nó anterior.
  Model selection	Selecione um modelo de decisão.
  Group name	Insira um nome personalizado para o grupo de agentes.
  Agents	Especifica os subagentes dentro do grupo de agentes. Apenas aplicações de agente publicadas podem ser adicionadas. Após adicionar um subagente, clique em Configure para descrever sua função. Esta descrição ajuda o modelo de decisão a determinar qual subagente invocar para a tarefa atual.
  Output variable	Especifica a variável para armazenar a saída deste nó. Esta variável pode ser referenciada por nós subsequentes.

Create agent

• Definição

  Cria um novo agente exclusivamente para o canvas de orquestração.

• Configuração de parâmetros

  Parâmetro	Descrição
  Input	O conteúdo a ser processado por este nó. Referencie variáveis de nós anteriores.
  Agent name	Um nome personalizado para o agente.
  Model selection	O modelo grande usado pelo agente.
  Prompt	Use linguagem natural para definir a função e as tarefas do agente.
  Knowledge base	Selecione uma base de conhecimento para o agente.
  Plugin	Permite que o agente chame plugins oficiais ou personalizados para estender suas capacidades.
  Output variable	A variável que armazena a saída do nó para uso em nós subsequentes.

Geração multimodal

• Definição

  O nó de geração multimodal utiliza modelos multimodais da Alibaba Cloud para gerar conteúdo de imagem, vídeo ou áudio com base nos prompts e parâmetros configurados. Utilize este nó para criação de conteúdo, produção de ativos de marketing, geração de vídeos curtos e síntese de locução.

• Seleção de modelo Seleção de modelo

  Selecione um modelo de geração multimodal na lista suspensa. Os modelos são categorizados por função:

  Tipo de modelo	Modelos suportados	Recursos
  Geração de imagens	Qwen-Image	Destaca-se na renderização de textos complexos em chinês e inglês.
  	Wan 2.6-image-generation	Gera e edita imagens a partir de instruções de texto, suportando tanto edição de imagens quanto modos mistos de texto e imagem.
  	Qwen-Image-Plus	Destaca-se na renderização de textos complexos em chinês e inglês.
  	Z-Image-Turbo	Um modelo leve de texto para imagem que gera rapidamente imagens de alta qualidade. Suporta renderização bilíngue (chinês e inglês), compreensão semântica complexa e múltiplos estilos e temas.
  	Wan 2.2-text-to-image-Plus	A edição Pro do Wan 2.2, com melhorias abrangentes em criatividade, estabilidade e fotorrealismo.
  	Wan 2.2-text-to-image-Flash	A edição Flash do Wan 2.2, com melhorias abrangentes em criatividade, estabilidade e fotorrealismo.
  Geração de vídeos	Wan 2.6-text-to-video	Wan 2.6. Apresenta recursos de narrativa com múltiplas tomadas e suporta tanto locuções automáticas quanto entrada de arquivos de áudio personalizados.
  	Wan 2.6-image-to-video	Wan 2.6. Apresenta recursos de narrativa com múltiplas tomadas e suporta tanto locuções automáticas quanto entrada de arquivos de áudio personalizados.
  	Wan 2.5-text-to-video-Preview	Prévia do Wan 2.5. Suporta locuções automáticas e entrada de arquivos de áudio personalizados.
  	Wan 2.5-image-to-video-Preview	Prévia do Wan 2.5. Suporta locuções automáticas e entrada de arquivos de áudio personalizados.
  	Wan 2.2-text-to-video-Plus	A edição Pro do Wan 2.2. Oferece compreensão de instruções mais precisa, geração de movimentos estáveis e suaves, além de detalhes mais ricos na saída.
  	Wan 2.2-image-to-video-Plus	A edição Pro do Wan 2.2, oferecendo compreensão de instruções mais precisa, movimento de câmera controlável e visuais consistentes. Também apresenta melhorias abrangentes em estabilidade, taxa de sucesso e riqueza de conteúdo.
  	Wan 2.2-image-to-video-Flash	A edição Flash do Wan 2.2, proporcionando geração ultrarrápida, compreensão de instruções e controle de câmera mais precisos, visuais consistentes e melhorias abrangentes em estabilidade e taxa de sucesso.
  Geração de áudio	Qwen3-TTS-Flash	Suporta entrada de texto em idiomas mistos e saída de áudio em streaming.

  A lista de modelos disponíveis está sujeita a alterações. Consulte a interface do usuário para obter as opções mais atuais. Para preços de invocação de modelos, consulte Faturamento de invocação de modelos.

• Os parâmetros de configuração variam conforme o modelo. O painel exibe apenas as configurações relevantes para sua seleção.

  Geração de imagens

  Após selecionar um modelo de geração de imagens, configure os seguintes parâmetros. Os parâmetros disponíveis variam conforme o modelo; consulte a interface do usuário para ver as opções específicas.

  Parâmetro	Obrigatório	Descrição
  Positive prompt	Sim	Descreve o conteúdo, estilo, composição e outros elementos da imagem alvo. Insira o texto diretamente ou digite / para inserir uma variável de saída de um nó anterior.
  Negative prompt	Não	Descreve conteúdos indesejados na imagem, como desfoque ou marcas d'água. Insira o texto diretamente ou digite / para inserir uma variável de saída de um nó anterior.
  Size/Resolution	Sim	As dimensões da imagem.
  prompt_extend	Não	Quando ativado, o sistema usa um modelo grande para reescrever inteligentemente o prompt de entrada. Este recurso aplica-se apenas ao prompt positivo. Melhora significativamente os resultados para prompts mais curtos, mas adiciona 3-4 segundos de latência.
  Add Watermark	Não	Controla se uma marca d'água da Alibaba Cloud deve ser adicionada à imagem gerada. Este recurso vem desativado por padrão.
  Reference image	Não	Carregue uma imagem de referência para orientar o estilo ou o conteúdo da imagem gerada. É possível passar uma variável do tipo File do nó inicial ou uma URL pública.
  Number of Images	Não	A quantidade de imagens a serem geradas em uma única solicitação. O valor padrão é 1.
  Intelligent prompt rewriting	Não	Quando ativado, um modelo grande reescreve inteligentemente o prompt de entrada. Este recurso aplica-se apenas ao prompt positivo. Melhora significativamente os resultados para prompts mais curtos, mas aumenta o tempo de geração da imagem.
  enable_interleave	Não	Desativado (padrão): Modo de edição de imagem. Edita, realiza transferência de estilo ou gera assuntos consistentes usando de 1 a 4 imagens de entrada. Ativado: Modo de saída mista de texto e imagem. Gera um único bloco de conteúdo contendo texto e imagens, com base em uma imagem ou texto simples.
  Random seed	Não	Controla a aleatoriedade na saída gerada (padrão: 1234). Usar o mesmo valor de seed e prompt produz imagens semelhantes.
  Intelligent Thinking	Não	Quando ativado, o modelo grande executa raciocínio e reescrita de prompt. Isso pode melhorar a qualidade da geração, mas também aumenta o tempo de geração.

  Geração de vídeos

  Após selecionar um modelo de geração de vídeos, configure os seguintes parâmetros. Os parâmetros disponíveis variam conforme o modelo; consulte a interface do usuário para ver as opções específicas.

  Parâmetro	Obrigatório	Descrição
  Positive prompt	Sim	Descreve a cena, ações, estilo e outros elementos do vídeo alvo. Insira o texto diretamente ou digite / para inserir uma variável de saída de um nó anterior.
  Negative prompt	Não	Descreve conteúdos indesejados no vídeo, como desfoque ou marcas d'água. Insira o texto diretamente ou digite / para inserir uma variável de saída de um nó anterior.
  Resolution	Sim	A resolução do vídeo. As opções disponíveis variam conforme o modelo.
  Video Duration	Sim	A duração do vídeo gerado. As opções disponíveis variam conforme o modelo.
  Random seed	Sim	Controla a aleatoriedade na saída gerada. Usar o mesmo valor de seed e prompt produz vídeos semelhantes.
  Intelligent Expansion	Não	Quando ativado, o sistema usa um modelo grande para reescrever inteligentemente o prompt de entrada e melhorar a qualidade da geração de vídeo. Este recurso aplica-se apenas ao prompt positivo.
  Smart Multi-shot	Não	Quando ativado, o modelo gera um vídeo com múltiplas tomadas.
  Generate Audio	Não	Quando ativado, permite adicionar uma locução fornecendo uma URL pública de arquivo de áudio.
  Reference image	Sim (apenas para modelos de imagem para vídeo)	Especifica uma imagem de referência para servir como o primeiro quadro do vídeo. O modelo gera o vídeo com base nesta imagem. É possível passar uma variável do tipo File do nó inicial ou uma URL pública.

  Geração de áudio

  Parâmetro	Obrigatório	Descrição
  Text for Synthesis	Sim	O conteúdo de texto a ser convertido em fala. Insira o texto diretamente ou digite / para inserir uma variável de saída de um nó anterior.
  Language Type	Não	O idioma da fala sintetizada (padrão: Chinês). Idiomas suportados: Chinês, Inglês, Alemão, Italiano, Português, Espanhol, Japonês, Coreano, Francês e Russo.
  Voice	Não	A voz para a fala sintetizada. Para obter uma lista de vozes suportadas, consulte Síntese de fala em tempo real - Qwen.

• Saída do nó

  Após a execução do nó de geração multimodal, ele gera as seguintes variáveis:

  Parâmetro	Tipo	Descrição	Exemplo
  output	Object	O objeto de saída completo, contendo o status da tarefa, tempo de execução e resultados.	-
  output.task_status	String	O status da tarefa, como "SUCCEEDED" ou "FAILED".	SUCCEEDED
  output.submit_time	String	O horário de envio da tarefa, no formato AAAA-MM-DD HH:mm:ss.SSS.	2026-01-22 10:54:44.200
  output.end_time	String	O horário de término da tarefa, no formato AAAA-MM-DD HH:mm:ss.SSS.	2026-01-22 10:54:51.685
  output.task_id	String	O identificador exclusivo da tarefa.	e36c2221-b7fd-xxxx
  output.scheduled_time	String	O horário agendado da tarefa, no formato AAAA-MM-DD HH:mm:ss.SSS.	2026-01-22 10:54:44.251
  output.results	Array<Object>	Um array de resultados de geração, contendo metadados dos ativos gerados.	-
  output.results[].orig_prompt	String	O prompt original inserido pelo usuário.	a cute cat sitting on a windowsill
  output.results[].actual_prompt	String	O prompt usado para geração após a expansão pelo modelo.	a cute white cat with fluffy, soft fur...
  output.results[].url	String	A URL do arquivo gerado.	https://dashscope-result...
  usage	Object	Estatísticas de uso do modelo.	-
  usage.image_count	Number	O número de imagens geradas (modo de geração de imagens).	1
  urls	Array<String>	Um array de URLs dos arquivos gerados. Use essas URLs para acessar ou baixar a saída.	["https://dashscope-result..."]

Aplicações de workflow

1. Como gravo os resultados de uma execução de workflow em um banco de dados?

   Utilize um nó de conversão de script para gravar a saída do nó anterior em um banco de dados.

2. Como faço upload de arquivos ao criar uma aplicação de workflow no Model Studio?

   Adicione um nó de API à sua aplicação de workflow para realizar o upload de arquivos.

3. Como faço upload de imagens?

   Use um modelo VL e passe a URL da imagem como parâmetro.

4. Posso usar uma API de tarefa assíncrona dentro de uma aplicação de workflow?

   O tempo limite para uma aplicação de workflow é de 600 segundos. Evite usar uma API de tarefa assíncrona dentro de um workflow.

5. Como posso chamar a API de workflow do Model Studio a partir de uma aplicação frontend e receber uma saída em streaming?

   Atualmente, chamadas via frontend não são suportadas.

6. Por que não consigo importar um arquivo .yaml independente para um workflow do Model Studio?

   O Model Studio não suporta a importação de arquivos .yaml independentes. É necessário fornecer um pacote compactado que inclua um arquivo MD5. Recomendamos regenerar o MD5 caso encontre problemas.

7. Os nomes de variáveis em workflows do Model Studio podem estar em chinês?

   Não, os nomes de variáveis não podem conter caracteres chineses.

8. Como o histórico de conversas é armazenado?

   As aplicações de workflow armazenam dados por apenas um mês. Salve seu próprio histórico de conversas. O session_id é válido por uma hora.

Nós

1. Por que meu nó de classificação de intenção falha quando o contexto está ativado?

   Se você ativar o contexto para um nó de classificação de intenção, a variável passada para ele deve ser uma lista.

2. Por que meu nó de API falha ao usar saída em streaming?

   O nó de API dentro de um workflow não suporta saída em streaming. No entanto, a saída em streaming é suportada pela API HTTP subjacente.

3. Como acelerar um nó condicional lento?

   1. Verifique a configuração do workflow: Certifique-se de que cada nó, especialmente o condicional, esteja configurado corretamente. Evite cálculos ou processamentos de dados desnecessariamente complexos para reduzir o tempo de resposta.

   2. Otimize a lógica do script: Se a lógica condicional envolver um script personalizado, otimize-o reduzindo loops desnecessários ou processamento redundante de dados para melhorar o desempenho.

   3. Execute testes em lote: Meça o tempo médio de resposta do seu workflow para identificar gargalos de desempenho sob condições específicas.

4. Como transmito o processo de raciocínio de um nó de modelo grande em streaming?

   Adicione um nó de conversão de texto após o nó do modelo grande, configure a variável reasoning_content e ative o Retorno de Resultado. O nó final deve receber o resultado.

5. Como personalizar os parâmetros de saída de um nó de modelo grande?

   1. Use um nó de script para processar a saída: Adicione um nó de script após o nó do modelo grande para processar sua saída, convertê-la para o formato desejado ou adicionar parâmetros extras.

   2. Configure um nó de lote: Se estiver usando um nó de modelo grande dentro de um nó de lote, selecione a saída do nó de modelo grande como a saída final na configuração do nó de lote. Siga estas etapas:

      • Adicione um nó de modelo grande ao nó de lote.

      • Na configuração do nó de lote, selecione a saída do nó de modelo grande como a saída final resultList.

   Consulte Passagem de parâmetros para aplicações.

6. Por que meu nó de API não retorna nenhum resultado ou falha ao passar parâmetros?

   Verifique se sua chave de API e Base URL estão corretas. Certifique-se de que os parâmetros de entrada estejam configurados adequadamente e ajuste os tipos de entrada de campo, se necessário. Use o Model Observation para visualizar detalhes de uso do modelo.

7. Como resolver problemas ao acessar dados do Excel a partir de uma base de conhecimento?

   Não é possível acessar arquivos locais diretamente. Utilize o MCP para acessar recursos locais. Processe manualmente a saída de um nó de base de conhecimento. Recomendamos adicionar um nó de modelo grande para converter a saída em formato de tabela antes de passá-la a um nó de script para processamento adicional.