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Guide de l'utilisateur de Maestro Automate

Votre premier workflow

Créez un workflow de prise de commande avec deux appels d'API, un agent d'IA qui décide et deux branches, puis testez-le et déployez-le, avec un agent de codage ou sur la zone de dessin.

Dans ce tutoriel, vous créez le workflow de saisie de commande Qu'est- ce que Maestro Automate? décrit. Pour chaque nouvelle commande, le workflow vérifie le stock et le crédit du client, permet à un agent d'IA de décider s'il doit accepter la commande, puis crée la commande ou notifie un représentant commercial.

Le tutoriel prend environ 15 minutes. L'appel de vérifications des stocks et des crédits d Vérifier.com, un exemple d'API gratuit, vous n'avez donc pas besoin d'un compte ou d'une clé API pour une autre application. Les deux dernières étapes sont des scripts qui remplacent la gestion de la relation client et Slack, de sorte que le workflow s'exécute sans connexion à ces applications. La capture d'écran ci-dessus montre ce que serait le connecteur Slack dans le cadre d'un workflow réel.

Vous pouvez créer le workflow de deux manières. Choisissez-en un et le reste de la page suivra votre choix:

  • Avec un agent de codage: décrivez le workflow et l’agent le crée pour vous.
  • Manuellement sur la zone de dessin: ajoutez et configurez vous-même chaque nœud.

Avant de commencer​

1. Créer le workflow​

  1. Créez un dossier vide pour le projet et ouvrez-le dans VS Code.

  2. Démarrez votre agent de codage dans ce dossier. Par exemple, pour Claude Code, exécutez claude dans le terminal VS Code.

  3. Collez cette invite:

    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.

    L'agent crée le projet, ajoute les nœuds et valide le workflow. Il est possible qu'il vous pose des questions au cours du processus. Répondez-leur à partir de l'invite.

  4. Lorsque l'agent se termine, ouvrez le fichier .flow à partir de l'explorateur. Il s'ouvre sur la zone de dessin Flux.

  5. Vérifiez le résultat:

    • La zone de dessin correspond au workflow en haut de cette page.
    • Aucun nœud n'affiche une icône d'avertissement et le panneau Problèmes est vide.
    • La barre d'outils inférieure affiche Maestro Automate. Si Maestro Orchestrate s'affiche, sélectionnez-le et choisissez Maestro Automate.

Si un élément ne correspond pas, indiquez à l’agent ce qui est différent, par exemple: « Vérifier le crédit manquant». Ajoutez-le entre Vérifier le stock et Réviser la commande.

Résultat: votre zone de dessin correspond au workflow en haut de cette page.

2. Testez-le​

Le test exécute le workflow sur la zone de dessin avec des exemples de données.

  1. Demandez à l’agent: « Déboguer le workflow avec ProductId 1 et CustomerId c-100 ».
  2. L'agent exécute le workflow et rapporte le résultat. Chaque nœud doit se terminer et l'exécution doit prendre le chemin Vrai vers Créer une commande dans CRM, car l'exemple de produit est en stock.
  3. Vérifiez la décision de l’agent dans le rapport: accepted est true, avec une courte raison, telle que « Le produit est en stock et le dossier du client est présent.»

Pour voir l'exécution vous-même, sélectionnez Exécuter le débogage (▶) dans la barre d'outils inférieure de la zone de dessin et suivez les étapes dans l'onglet Manuellement sur la zone de dessin .

3. Le déployer et l’exécuter​

Jusqu’à présent, le workflow n’a été exécuté qu’en tant que test. Son déploiement en fait un workflow actif qui s'exécute sans le canevas. Chaque exécution est prise en compte dans les exécutions mensuelles de votre plan.

  1. Demandez à l’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.

    L'agent empaquète le projet, le déploie et lance une exécution avec ces entrées.

  2. Lorsque l'exécution a eu le temps de se terminer, demandez: &`L'exécution est-elle terminée? Indiquez-moi son statut final et la branche qu’elle a prise.»

L'agent signale que l'exécution est réussie et a emprunté le chemin Vrai pour Créer une commande dans CRM.

Résultat: votre workflow est déployé et sa première exécution a emprunté le chemin Vrai pour Créer une commande dans CRM.

Ce que vous avez appris​

  • Déclencheurs: chaque workflow commence par un, et les arguments d'entrée comportent les données avec lesquelles chaque exécution commence.
  • Requêtes HTTP: un nœud appelle l'API d'un autre système et rend la réponse disponible aux nœuds suivants.
  • Expressions: $vars.<node ID>.output lit la sortie d'un nœud précédent.
  • Agents: un agent lit les données, décide et renvoie les variables de sortie que vous définissez.
  • Décisions: une condition envoie chaque exécution sur l'un des deux chemins.
  • Test: une exécution de Debug affiche ce que chaque nœud a reçu et retourné.
  • Codage des agents: un agent peut créer le même workflow à partir d’une description, et vous le vérifiez sur le canevas.
  • Déploiement: un workflow déployé s’exécute sans le canevas, et chaque exécution est répertoriée avec son statut.

Prochaines étapes​

  • Évaluations: vérifiez les décisions de l'agent par rapport à un ensemble d'exemples de commandes. Le bouton Ajouter aux évaluations sur une entrée de traçage est un moyen rapide de commencer.
  • Déployer un workflow: exécutez le workflow sans vous.
  • Connecteur: remplacez les deux scripts par de vraies applications.
  • Référence du nœud: chaque nœud et comment le configurer.
  • Community (Communauté): posez des questions et partagez les workflows avec d'autres générateurs.

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