概述
无论使用哪种框架，每个事件驱动 AI 的实现都遵循相同的模式：
- 在 ModelRiver 中注册 Webhook 端点，该端点指向您的后端
- 验证每个传入 Webhook 的签名
- 处理 AI 响应：运行自定义逻辑（数据库、API、验证）
- 携带增强后的数据回调
callback_url
下面的指南展示了每个框架的惯用实现，包括签名验证、异步处理、错误处理和回调模式。
支持的框架
| 框架 | 语言 | 亮点 | 指南 |
|---|---|---|---|
| Next.js | TypeScript | API 路由、Server Actions、Edge Functions | 查看指南 → |
| Nuxt.js | TypeScript | Server 路由、Nitro 引擎、自动导入 | 查看指南 → |
| Django | Python | Views、Celery 任务、Django REST Framework | 查看指南 → |
| FastAPI | Python | 异步处理程序 (Async handlers)、BackgroundTasks、Pydantic | 查看指南 → |
| Laravel | PHP | 队列任务 (Queued jobs)、中间件、事件广播 | 查看指南 → |
| Rails | Ruby | Active Job、Action Controller、凭证管理 | 查看指南 → |
| Phoenix | Elixir | GenServer、Channels、Oban 后台作业 | 查看指南 → |
| Spring Boot | Java | RestController、异步处理、WebClient | 查看指南 → |
| .NET | C# | Minimal APIs、托管服务 (Hosted services)、HttpClient | 查看指南 → |
通用模式
每个框架的实现都遵循这种结构：
POST /webhooks/modelriver ← ModelRiver 投递 AI 结果 │ ├─ 验证 mr-signature 请求头 ├─ 检查 type === "task.ai_generated" ├─ 立即返回 200 (确认收到) │ └─ 后台处理： ├─ 提取 ai_response、event、callback_url、customer_data ├─ 执行您的自定义业务逻辑 └─ 将增强后的数据 POST 到 callback_url下一步
- 无服务器数据库 (Serverless Databases)：Supabase、PlanetScale、Neon、Convex
- Webhooks 参考：签名验证、重试和投递
- 事件驱动 AI 概述：架构和流程