Exécuter un flux

Déclenchez et exécutez d’autres flux dans votre workflow, transférez des données et activez une automatisation modulaire et réutilisable avec le composant Exécuter un flux.

Exécuter un flux

Description du composant

Comment fonctionne le composant Exécuter un flux

Run Flow Component

The Run Flow component is designed to execute another flow within your AI workflow. This allows you to modularize your processes, reuse existing flows, or orchestrate complex logic by calling sub-flows as part of a larger pipeline.

What Does This Component Do?

This component takes your specified input and passes it, along with any additional variables, to another flow that you choose. It can run synchronously (waiting for a result) or asynchronously (fire-and-forget). This is especially useful for building scalable, maintainable AI systems where you want to break down logic into reusable building blocks.

Key Inputs

Input NameTypeDescriptionRequiredAdvanced
Flow NameDynamic SelectChoose the name of the flow you want to run.YesYes
Input ValueStringThe main input value to be processed by the target flow (e.g., a message or data payload).NoNo
Flow VariablesNested DictAdditional variables to pass into the flow; can be used to parameterize execution.NoNo
Async ModeBooleanIf enabled, runs the flow asynchronously and does not return output immediately.NoNo
Tool NameString(Advanced) A reference name for the tool when using agents.NoYes
Tool DescriptionString(Advanced) Description to help agents understand how to use this tool.NoYes
Trigger TypeDynamic Select(Advanced) Specify a trigger for running the flow.NoYes
VerboseBoolean(Advanced) Enable detailed logging for debugging or monitoring.NoYes

Input Details

  • Flow Name: The core configuration; select from existing flows in your workspace.
  • Input Value: The actual data or message you want the target flow to process.
  • Flow Variables: Key-value pairs for passing extra data/parameters into the flow. If used with a Loop component, these may be overridden.
  • Async Mode: If enabled, execution is non-blocking and no outputs are returned immediately (useful for long-running tasks).
  • Tool Name & Description: Useful when exposing this flow as a tool to agents (for example, in LLM-powered agents).
  • Trigger Type: Allows you to define how the flow should be triggered.
  • Verbose: For advanced users who want more insight into the flow execution.

Outputs

The component provides multiple outputs, making it versatile for varied workflow needs:

Output NameTypeDescription
Run OutputsMessageThe result returned by the flow (if run synchronously)
Flow ExecutionFlowExecutionDetailed execution object for advanced tracking
Flow as ToolToolExposes the flow as a callable tool for agents
  • Run Outputs: Contains the output message or result from the target flow.
  • Flow Execution: Provides execution metadata, useful for monitoring or chaining flows.
  • Flow as Tool: Makes the flow available as a tool, for use by AI agents or other components.

Typical Use Cases

  • Modularization: Break complex logic into smaller, manageable flows and invoke them as needed.
  • Orchestration: Chain multiple flows together to build end-to-end AI processes.
  • Tool Integration: Expose entire flows as reusable tools for agents, improving flexibility and capability.
  • Asynchronous Processing: Offload time-consuming tasks to run in the background, improving system responsiveness.

Why Use the Run Flow Component?

  • Reusability: Avoid duplicating logic by reusing flows across different workflows.
  • Scalability: Manage complex AI systems by organizing logic into callable, self-contained units.
  • Agent Compatibility: Seamlessly integrate flows as tools for AI agents to use dynamically.
  • Flexibility: Pass custom variables, trigger flows in different ways, and choose between synchronous or asynchronous execution.

Summary Table

FeatureBenefit
Run sub-flowsModular, maintainable workflows
Pass variablesDynamic, parameterized flow execution
Multiple outputsIntegrate results, track execution, or provide agent tools
Async modeNon-blocking, scalable processing
Agent/tool supportIntegrate with LLM-powered or agentic workflows

This component is essential for anyone looking to build scalable, maintainable, and modular AI workflows. It enables effective composition of flows and seamless tool-based integrations within AI-driven systems.

Exemples de modèles de flux utilisant le composant Exécuter un flux

Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Exécuter un flux. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.

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Questions fréquemment posées

Que fait le composant Exécuter un flux ?

Exécuter un flux vous permet de déclencher l'exécution d'un autre flux à partir de votre workflow actuel. Cela vous permet de réutiliser des flux existants, de transférer des données entre eux et de construire une automatisation plus modulaire.

Puis-je passer des variables et des données d'entrée à un flux en utilisant ce composant ?

Oui, vous pouvez transmettre à la fois des valeurs d'entrée et des variables au flux cible, ce qui facilite l'intégration et la personnalisation des comportements entre différents flux.

Quels sont les cas d'utilisation courants pour le composant Exécuter un flux ?

Les cas d'utilisation courants incluent le chaînage de plusieurs workflows, la réutilisation de flux comme outils dans une automatisation plus vaste, et la création de séquences complexes qui dépendent de la sortie d'autres flux.

Exécuter un flux prend-il en charge l'exécution asynchrone ?

Oui, vous pouvez activer le mode asynchrone afin que le flux s'exécute en arrière-plan et qu'aucune sortie ne soit renvoyée immédiatement. Ceci est utile pour les tâches longues ou parallèles.

Puis-je utiliser un flux comme outil pour les agents ?

Absolument. Le composant Exécuter un flux vous permet de définir des flux comme outils, qui peuvent ensuite être référencés et exécutés par des agents dans vos automatisations.

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