什么是工作流？
工作流是 ModelRiver 的核心构建单元。每个工作流都封装了一套完整的 AI 请求配置：供应商、模型、回退策略、结构化输出 Schema 和缓存字段，并作为可复用、可版本化的单元存在。
你不需要把 AI 供应商逻辑硬编码进应用，而是在 ModelRiver 控制台中定义工作流，并在 API 调用时按名称引用。这样你就可以在不重新部署代码的情况下更换供应商、升级模型或调整回退策略。
核心能力
- 供应商路由：为每个工作流选择主供应商和回退供应商。当主供应商失败或超时时，ModelRiver 会自动重试备选方案。
- 结构化输出：绑定 JSON Schema，保证 AI 响应的数据结构稳定。ModelRiver 会验证并补齐结果，确保必填字段存在。
- 缓存字段：把业务标识符（如用户 ID、分群、实验桶）通过
customer_data暴露在 API 响应中，而无需存储完整原始负载。 - 测试模式：使用可预测的样例数据验证集成，不调用真实供应商，也不消耗额度。
- 事件驱动钩子：通过事件名触发 Webhook 回调，在 AI 生成完成到最终交付之间插入异步处理逻辑。
何时需要创建多个工作流
- 不同业务场景或产品功能需要不同的提示词或结构化输出。
- 你想对不同供应商或模型做 A/B 测试，可以为每个方案单独创建工作流。
- 你需要为不同客户层级配置不同的回退策略或成本控制方案。
最佳实践
- 使用清晰、可读的工作流命名，它们会出现在 API 响应和日志中。
- 在团队运行手册或工作流描述字段中记录每个工作流的用途。
- 关注回退触发频率。如果备选方案经常被用到，应调整主供应商或提示词。
- 在把变更推到生产前，先用 Workflow Playground 做验证。