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AgentLed

Validación

Dos capas de validación en AgentLed: comprobaciones estructurales que se ejecutan antes de que se publique un flujo de trabajo y comprobaciones de datos en tiempo de ejecución que controlan los pasos individuales durante la ejecución.

Validación en el momento de la publicación

Antes de que se pueda publicar un flujo de trabajo, el motor de validación verifica toda la estructura de la canalización. Se ejecuta automáticamente al hacer clic. Publicar, o bajo demanda a través del validate_workflow herramienta MCP.

Esquema y campos obligatorios

Cada paso debe tener una validez. id y type. Las entradas requeridas sobre las acciones de la aplicación deben estar cableadas. Los campos desconocidos se marcan como advertencias.

Referencias de variables de plantilla

Cada {{steps.stepId.field}} La referencia está marcada: el ID del paso debe existir y preceder al paso de referencia en el orden de ejecución.

Configuración de la aplicación

El ID de acción al que se hace referencia debe existir en el registro de la aplicación. Los insumos requeridos deben estar presentes. Las credenciales no se validan en el momento de la publicación, sino que se verifican durante la ejecución.

Enlaces de Knowledge Graph

Si un paso hace referencia a una lista de conocimientos por clave, la lista debe existir en el espacio de trabajo. Los campos a los que se hace referencia deben estar en el esquema de lista.

Disponibilidad del modelo AI

El modelo especificado en los pasos AI debe ser compatible, el proveedor debe estar disponible y el nivel del modelo debe ser accesible según el plan del espacio de trabajo.

Validación de datos en tiempo de ejecución

La validación de datos durante la ejecución se realiza mediante condiciones de entrada en pasos. Estos actúan como puertas: si los datos no cumplen con los criterios, el paso se salta, se detiene o espera.

// Gate: only proceed if score is in valid range
entryConditions: {
  onCriteriaFail: "stop",
  criteria: [
    { variable: "{{steps.score.value}}", operator: ">=", value: 0 },
    { variable: "{{steps.score.value}}", operator: "<=", value: 100 }
  ]
}

// Gate: only proceed if email field is present
entryConditions: {
  onCriteriaFail: "skip",
  criteria: [
    { variable: "{{steps.enrich.email}}", operator: "isNotNull" }
  ]
}

Ver Bucles y condicionales para obtener la lista completa de operadores y onCriteriaFail opciones.

Validación basada en AI

Para una lógica de validación que no se puede expresar como una simple comparación: "¿es este cuerpo de correo electrónico profesional?", "¿este resumen realmente aborda la pregunta?" - utilice un paso AI para juzgar la salida.

// AI validation step
{
  type: "aiAction",
  id: "quality_check",
  prompt: "Review this email draft for tone and relevance:
           Draft: {{steps.draft.body}}
           ICP: {{steps.icp.definition}}
           Return: { passed: boolean, reason: string }",
  responseStructure: {
    passed: "boolean",
    reason: "string"
  }
}

// Gate downstream steps on AI judgement
entryConditions: {
  onCriteriaFail: "stop",
  criteria: [
    { variable: "{{steps.quality_check.passed}}", operator: "==", value: true }
  ]
}

Comportamientos fallidos

enCriteriaFailcuando usar
saltarPaso opcional: el problema de calidad de los datos es aceptable para este elemento; continúe con el flujo de trabajo.
detenerRequisito estricto: los datos incorrectos deben detener toda la ejecución para su investigación.
esperarTemporización condicional: continúe solo después de que se cumpla una condición externa (por ejemplo, un campo es completado por otro sistema).

validate_workflow MCP Tool

Ejecute la validación de publish-time sin publicar, desde cualquier cliente MCP conectado:

validate_workflow({ workflowId: "wf_investor_scoring" })
// Returns: { valid: boolean, errors: [...], warnings: [...] }

Los errores bloquean la publicación. Las advertencias son de carácter informativo: el flujo de trabajo se puede publicar, pero puede comportarse de forma inesperada.

Próximos pasos