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Benutzerhandbuch zu Maestro Automate

Ihr erster Workflow

Erstellen Sie einen Workflow für die Auftragsannahme mit zwei API-Aufrufen, einem KI-Agent, der entscheidet, und zwei Verzweigungen, testen Sie ihn dann und stellen Sie ihn bereit, mit einem Codierungsagenten oder auf der Arbeitsfläche.

In diesem Tutorial erstellen Sie den Workflow zur Auftragserfassung, der Was ist Maestro Automate? beschreibt. Für jede neue Bestellung überprüft der Workflow den Lagerbestand und die Bonität des Kunden, lässt einen KI-Agent entscheiden, ob die Bestellung angenommen wird, und erstellt dann entweder die Bestellung oder benachrichtigt einen Vertriebsmitarbeiter.

Das Tutorial dauert etwa 15 Minuten. Die Aktien- und Bonitätsprüfungen rufen dummyjson.com auf. Eine kostenlose Beispiel-API, sodass Sie kein Konto oder keinen API-Schlüssel für eine andere App benötigen. Die letzten beiden Schritte sind Skripte, die für das Customer Relationship Management (CRM) und Slack stehen, sodass der Workflow ohne Verbindungen zu diesen Apps ausgeführt wird. Der obige Screenshot zeigt Benachrichtigungen für einen Vertriebsmitarbeiter als Slack-Connector, wie es in einem echten Workflow vorkommen würde.

Sie können den Workflow auf zwei Arten erstellen. Wählen Sie eine aus und der Rest der Seite folgt Ihrer Auswahl:

  • Mit einem Codierungsagenten: Beschreiben Sie den Workflow und der Agent erstellt ihn für Sie.
  • Manuell auf der Arbeitsfläche: Fügen Sie jeden Knoten selbst hinzu und richten Sie ihn ein.

Bevor Sie beginnen​

1. Erstellen Sie den Workflow​

  1. Erstellen Sie einen leeren Ordner für das Projekt und öffnen Sie ihn in VS Code.

  2. Starten Sie Ihren Codierungs-Agent in diesem Ordner. Führen Sie beispielsweise für Claude Code claude im VS Code-Terminal aus.

  3. Fügen Sie diesen Prompt ein:

    Create a Maestro Automate project named OrderIntake with a workflow that does exactly this. Don't add, remove, or rename nodes.

1. Rename the Manual trigger to "New order", set its ID to newOrder, and add two input arguments: productId (number) and customerId (string).
2. Add an HTTP Request node "Check stock" (ID checkStock), GET, with the URL as an expression: "https://dummyjson.com/products/" + $vars.newOrder.output.productId
3. Add an HTTP Request node "Check credit" (ID checkCredit), GET https://dummyjson.com/users/1
4. Add an Autonomous Agent node "Review order" (ID reviewOrder) with the default model.
   System prompt: "You review new customer orders. Accept an order only if the product has stock greater than 0 and the customer record is present. Otherwise reject it. Always give a short reason."
   Give the agent the response body of Check stock as the product, and the response body of Check credit as the customer.
   Output variables: accepted (boolean) and reason (string).
5. Add a Decision node "Accepted?" (ID accepted) with the condition $vars.reviewOrder.output.accepted
6. On True, add a Script node "Create order in CRM" (ID createOrderInCrm): return { orderCreated: true, productId: $vars.newOrder.output.productId };
7. On False, add a Script node "Notify sales rep" (ID notifySalesRep): return { notified: true, reason: $vars.reviewOrder.output.reason };

The order is: New order → Check stock → Check credit → Review order → Accepted? → True: Create order in CRM, False: Notify sales rep.
dummyjson.com is a public sample API, so these URLs work as they are.

Then validate the workflow and fix any problems.
Create a Maestro Automate project named OrderIntake with a workflow that does exactly this. Don't add, remove, or rename nodes.

1. Rename the Manual trigger to "New order", set its ID to newOrder, and add two input arguments: productId (number) and customerId (string).
2. Add an HTTP Request node "Check stock" (ID checkStock), GET, with the URL as an expression: "https://dummyjson.com/products/" + $vars.newOrder.output.productId
3. Add an HTTP Request node "Check credit" (ID checkCredit), GET https://dummyjson.com/users/1
4. Add an Autonomous Agent node "Review order" (ID reviewOrder) with the default model.
   System prompt: "You review new customer orders. Accept an order only if the product has stock greater than 0 and the customer record is present. Otherwise reject it. Always give a short reason."
   Give the agent the response body of Check stock as the product, and the response body of Check credit as the customer.
   Output variables: accepted (boolean) and reason (string).
5. Add a Decision node "Accepted?" (ID accepted) with the condition $vars.reviewOrder.output.accepted
6. On True, add a Script node "Create order in CRM" (ID createOrderInCrm): return { orderCreated: true, productId: $vars.newOrder.output.productId };
7. On False, add a Script node "Notify sales rep" (ID notifySalesRep): return { notified: true, reason: $vars.reviewOrder.output.reason };

The order is: New order → Check stock → Check credit → Review order → Accepted? → True: Create order in CRM, False: Notify sales rep.
dummyjson.com is a public sample API, so these URLs work as they are.

Then validate the workflow and fix any problems.

    Der Agent erstellt das Projekt, fügt die Knoten hinzu und validiert den Workflow. Dabei werden Ihnen möglicherweise Fragen gestellt. Beantworten Sie sie über die Eingabeaufforderung.

  4. Wenn der Agent fertig gestellt ist, öffnen Sie die .flow Datei aus dem Explorer. Er wird auf der Arbeitsfläche „Flow“ geöffnet.

  5. Überprüfen Sie das Ergebnis:

    • Die Canvas entspricht dem Workflow oben auf dieser Seite.
    • Kein Knoten zeigt ein Warnsymbol an und der Problembereich ist leer.
    • Die untere Symbolleiste zeigt Maestro Automate an. Wenn Maestro Orchestrate angezeigt wird, wählen Sie es und dann Maestro Automate aus.

Wenn etwas nicht übereinstimmt, teilen Sie dem Agent mit, was anders ist, z. B.: „Prüfungskredit fehlt“. Fügen Sie sie zwischen Bestand prüfen und Bestellung überprüfen hinzu.

Ergebnis: Ihre Arbeitsfläche entspricht dem Workflow oben auf dieser Seite.

2. Testen Sie es​

Testausführungen führen den Workflow auf der Arbeitsfläche mit Beispieldaten aus.

  1. Fragen Sie den Agent: „Debug den Workflow mit ProduktID 1 und KundenID c-100.“
  2. Der Agent führt den Workflow aus und meldet das Ergebnis. Jeder Knoten sollte abgeschlossen sein und die Ausführung sollte den True -Pfad zu Bestellung in CRM erstellen nehmen, da das Beispielprodukt auf Lager ist.
  3. Überprüfen Sie die Entscheidung des Agents im Bericht: accepted ist true, mit einem kurzen Grund, z. B. „Produkt ist auf Lager und Kundendatensatz ist vorhanden.“

Um die Ausführung selbst zu sehen, wählen Sie stattdessen in der unteren Symbolleiste der Arbeitsfläche die Option Debuggen (*****) aus und führen Sie die Schritte auf der Registerkarte Manuell auf der Arbeitsfläche aus.

3. Bereitstellen und ausführen​

Bisher wurde der Workflow nur als Test ausgeführt. Durch die Bereitstellung wird er zu einem Live-Workflow, der ohne die Arbeitsfläche ausgeführt wird. Jede Ausführung zählt auf die monatlichen Ausführungen Ihres Plans.

  1. Fragen Sie den Agent:

    Deploy this workflow, then start one run with productId 1 and customerId c-100, and tell me where I can see the run.
Deploy this workflow, then start one run with productId 1 and customerId c-100, and tell me where I can see the run.

    Der Agent verpackt das Projekt, stellt es bereit und startet eine Ausführung mit diesen Eingaben.

  2. Wenn die Ausführung Zeit zum Fertigstellen hatte, fragen Sie: „Ist die Ausführung abgeschlossen? Teilen Sie mir den endgültigen Status mit und welche Verzweigung es genommen hat.“

Der Agent meldet, dass die Ausführung erfolgreich ist und den True -Pfad zu Auftrag in CRM erstellen genommen hat.

Ergebnis: Ihr Workflow wird bereitgestellt und bei der ersten Ausführung wurde der Pfad True zu Auftrag in CRM erstellen verwendet.

Was Sie gelernt haben​

  • Trigger: Jeder Workflow beginnt mit einem Trigger und Eingabeargumente übertragen die Daten, mit denen jede Ausführung beginnt.
  • HTTP-Anfragen: Ein Knoten ruft die API eines anderen Systems auf und stellt die Antwort späteren Knoten zur Verfügung.
  • Ausdrücke: $vars.<node ID>.output liest die Ausgabe eines früheren Knotens.
  • Agents: Ein Agent liest Daten, entscheidet und gibt die von Ihnen definierten Ausgabevariablen zurück.
  • Entscheidungen: Eine Bedingung sendet jede Ausführung über einen von zwei Pfaden.
  • Tests: Eine Debug-Ausführung zeigt, was jeder Knoten erhalten und zurückgegeben hat.
  • Codierungsagents: Ein Agent kann denselben Workflow aus einer Beschreibung erstellen, und Sie überprüfen ihn auf der Arbeitsfläche.
  • Wird bereitgestellt: Ein bereitgestellter Workflow wird ohne die Arbeitsfläche ausgeführt und jede Ausführung wird mit seinem Status aufgelistet.

Nächste Schritte​

  • Bewertungen: Vergleichen Sie die Entscheidungen des Agents mit einer Reihe von Beispielaufträgen. Die Taste Zu Evaluierungen hinzufügen in einem Ablaufverfolgungseintrag ist eine schnelle Möglichkeit, um zu starten.
  • Bereitstellung eines Workflows: Lassen Sie den Workflow ohne Sie ausführen.
  • Connector: Ersetzen Sie die beiden Skripts durch echte Apps.
  • Knotenreferenz: Jeder Knoten und wie er konfiguriert wird.
  • Community: Stellen Sie Fragen und teilen Sie Workflows mit anderen Buildern.

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