如何解决在多步骤AI任务中管理复杂工作流的难题？

2025-09-10

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背景

在处理多步骤AI任务时，传统编码方式需要大量手动管理状态、错误处理和并行执行，导致开发效率低下且容易出错。Julep AI通过领域特定语言(DSL)提供了结构化解决方案。

使用YAML定义工作流：通过编写清晰的YAML文件描述任务步骤、决策树和并行处理，例如：
main: - prompt: content: Generate {{inputs.num_questions}} queries - over: _.search_queries map: tool: web_search parallelism: 5
内置状态管理：平台自动跟踪会话状态和上下文，无需额外编码
可视化测试工具：在控制面板中实时调试工作流，验证每个步骤输出
模块化封装：可将重复步骤打包为可重用模块（如API调用组）

对于复杂分支逻辑：
1.使用するdecision-points定义条件分支
2.採用evaluate节点执行Python表达式判断流程走向
3. 结合try-catch块处理异常情况