AI Prompt
当你希望工作流步骤向 LLM 发送提示词并存储助手响应供后续步骤使用时,请使用 AI Prompt。配置
| 选项 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|
| Name | 否 | 步骤在工作流画布中的标签。 |
| Charge Type | 否 | 步骤使用 Hosted 还是 Personal 模型计费。 |
| LLM Model | 是 | 在 LLM Model 中选择的模型。 |
| Temperature | 否 | 当所选模型使用 temperature 时,控制响应的可预测性或创造性。 |
| Max Thinking Tokens | 否 | 为手动预算的 Anthropic Claude 和 Google Gemini 思考模型设置 Max Thinking Tokens。控制模型在生成响应之前可以使用多少 token 进行内部推理。 |
| Reasoning Effort | 否 | 为 OpenAI 和 xAI 推理模型设置 Reasoning Effort(低、中或高)。 |
| Reasoning | 否 | 为 Together AI 和 Cohere 推理模型切换推理开启或关闭。 |
| Max Tokens | 否 | 设置步骤的最大响应长度。 |
| Prompt | 是 | Prompt 区域中的提示词消息。每条消息都有一个角色和内容。 |
| Response Format | 否 | 允许你为受支持的提供商启用 JSON Schema。 |
| JSON Schema | 否 | 启用 JSON Schema 时使用的结构化响应 schema。 |
| When the step fails | 否 | 控制此步骤失败时工作流应 Terminate Workflow 还是 Continue。 |
| AI Prompt 步骤使用比其他工作流步骤类型更宽的设置面板。左侧保存提示词配置,右侧在同一视图中显示提示词消息和测试运行的模型响应。 |
- Temperature 显示用于标准模型。
- Max Thinking Tokens 显示用于手动预算的 Anthropic Claude 和 Google Gemini 思考模型。
- Reasoning Effort 显示用于自适应 Claude 模型,例如 Claude Sonnet 4.6、Opus 4.6、Opus 4.7 和 Opus 4.8。
- Reasoning Effort 显示用于 OpenAI 和 xAI 推理模型(低 / 中 / 高)。
- Reasoning(启用/禁用)显示用于 Together AI 和 Cohere 推理模型。
system 消息。之后,新消息默认为 user。每条消息都支持通过 Insert Variable 按钮从工作流插入变量。对于具备视觉能力的模型,user 消息还可以包含图像 URL。
如果你选择的提供商支持结构化输出,你可以在 Response Format 中启用 JSON Schema。这会打开一个 schema 编辑器,你可以在其中设置 schema 名称、加载示例,并保存模型必须遵循的 JSON schema。
在编辑器中,assistant 可作为消息角色使用,但此步骤仍以单次提示词执行运行,并将最终助手响应作为步骤输出存储。
输出
此步骤将最终助手响应存储为步骤输出。 使用变量选择器在之前的提示词步骤中插入确切的引用路径。在模板和后续步骤中,基础引用为:示例
从工作流步骤选择器中添加 AI Prompt。 将 Name 设置为类似Summarize article 的内容。
在 Parameters 中,选择 Charge Type 和 LLM Model。如果你的模型显示了这些控件,可调整 Temperature、Reasoning Effort、Max Thinking Tokens 或 Reasoning 开关。
在 Prompt 中,添加一条 system 消息解释任务,以及一条 user 消息,插入早前的工作流数据,例如 {{step_1.output}}。
如果需要结构化输出,启用 JSON Schema 并定义 title 和 summary 等字段。
点击步骤标题中的 Run 来测试步骤。响应会出现在右侧面板中,后续步骤可以通过变量选择器引用该输出。
备注
- 在后续字段中引用此步骤时,请使用变量选择器中显示的步骤标识符。
- Clear 操作会从测试面板中移除以前的模型响应。它不会移除你的提示词消息。
- 步骤输出是最终的助手响应,而不是完整的请求元数据。
- 启用 JSON Schema 后,后续步骤可以按字段引用返回的对象,而无需解析原始文本。