概览
并非每个 AI 驱动的工作流都需要编写自定义代码。Zapier 等自动化平台将 ModelRiver 连接到数千个应用程序,允许您通过可视化界面构建 AI 驱动的自动化程序。
为什么在自动化工具中使用 ModelRiver?
- 无需代码:可视化构建 AI 工作流
- 6,000+ 集成:几乎可以连接到任何 SaaS 工具
- 同样的可靠性:为每个触发器提供自动故障转移和成本追踪
- 结构化输出:为下游自动化提供机器可读的 JSON 响应
支持的工具
| 工具 | 类型 | 亮点 | 难度 | 指南 |
|---|---|---|---|---|
| Zapier | 无代码自动化 | 6,000+ 应用,网络钩子 (webhooks),多步骤 Zaps | ⭐ 简单 | 查看指南 → |
Zapier
通过将 ModelRiver 连接到 Zapier 的 6,000 多个应用中的任何一个,构建多步骤 AI 自动化。常见用例:
- 总结表单提交:Google 表单 → ModelRiver → Gmail
- 自动回复 Slack 消息:Slack → ModelRiver → Slack
- 丰富 CRM 联系人:HubSpot → ModelRiver → HubSpot
- 翻译支持工单:Zendesk → ModelRiver → Zendesk
JSON
1{2 "workflow": "my-chat-workflow",3 "messages": [4 { "role": "user", "content": "{{trigger_data}}" }5 ]6}自动化工作流小贴士
- 使用结构化输出:配置您的 ModelRiver 工作流以返回 JSON,从而轻松在后续步骤中提取字段
- 使用包裹格式 (wrapped format):设置
"format": "wrapped"以在响应旁获取元数据 - 保持提示词简洁:自动化触发器应使用简洁、聚焦的提示词,以最大限度地降低词元 (token) 成本
- 监控使用情况:查看 请求日志 (Request Logs) 以确保自动化触发的请求不会耗尽您的预算
下一步
- LLM 框架:基于代码的替代方案,使用 LangChain 和 LlamaIndex
- 接口文档 (API reference):完整的端点文档
- Webhooks:高级异步处理