Loop Block YAML Schema
YAML-Konfigurationsreferenz für Loop-Blöcke
Schema-Definition
type: object
required:
- type
- name
- inputs
- connections
properties:
type:
type: string
enum: [loop]
description: Block type identifier
name:
type: string
description: Display name for this loop block
inputs:
type: object
required:
- loopType
properties:
loopType:
type: string
enum: [for, forEach]
description: Type of loop to execute
iterations:
type: number
description: Number of iterations (for 'for' loops)
minimum: 1
maximum: 1000
collection:
type: string
description: Collection to iterate over (for 'forEach' loops)
maxConcurrency:
type: number
description: Maximum concurrent executions
default: 1
minimum: 1
maximum: 10
connections:
type: object
required:
- loop
properties:
loop:
type: object
required:
- start
properties:
start:
type: string
description: Target block ID to execute inside the loop
end:
type: string
description: Target block ID for loop completion (optional)
error:
type: string
description: Target block ID for error handling
Verbindungskonfiguration
Loop-Blöcke verwenden ein spezielles Verbindungsformat mit einem loop
Abschnitt:
connections:
loop:
start: <string> # Target block ID to execute inside the loop
end: <string> # Target block ID after loop completion (optional)
error: <string> # Target block ID for error handling (optional)
Konfiguration von untergeordneten Blöcken
Blöcke innerhalb einer Schleife müssen ihre parentId
auf die Loop-Block-ID setzen:
loop-1:
type: loop
name: "Process Items"
inputs:
loopType: forEach
collection: <start.items>
connections:
loop:
start: process-item
end: final-results
# Child block inside the loop
process-item:
type: agent
name: "Process Item"
parentId: loop-1 # References the loop block
inputs:
systemPrompt: "Process this item"
userPrompt: <loop.currentItem>
model: gpt-4o
apiKey: '{{OPENAI_API_KEY}}'
Beispiele
For-Schleife (feste Iterationen)
countdown-loop:
type: loop
name: "Countdown Loop"
inputs:
loopType: for
iterations: 5
connections:
loop:
start: countdown-agent
end: countdown-complete
countdown-agent:
type: agent
name: "Countdown Agent"
parentId: countdown-loop
inputs:
systemPrompt: "Generate a countdown message"
userPrompt: "Count down from 5. Current number: <loop.index>"
model: gpt-4o
apiKey: '{{OPENAI_API_KEY}}'
ForEach-Schleife (Verarbeitung von Sammlungen)
email-processor-loop:
type: loop
name: "Email Processor Loop"
inputs:
loopType: forEach
collection: <start.emails>
connections:
loop:
start: process-single-email
end: all-emails-processed
process-single-email:
type: agent
name: "Process Single Email"
parentId: email-processor-loop
inputs:
systemPrompt: "Classify and respond to this email"
userPrompt: "Email content: <loop.currentItem>"
model: gpt-4o
apiKey: '{{OPENAI_API_KEY}}'
Schleife mit mehreren untergeordneten Blöcken
data-analysis-loop:
type: loop
name: "Data Analysis Loop"
inputs:
loopType: forEach
collection: <data-fetcher.records>
maxConcurrency: 3
connections:
loop:
start: validate-record
end: generate-report
error: handle-loop-error
validate-record:
type: function
name: "Validate Record"
parentId: data-analysis-loop
inputs:
code: |
const record = <loop.currentItem>;
const index = <loop.index>;
// Validate the record
if (!record.id || !record.data) {
throw new Error(`Invalid record at index ${index}`);
}
return {
valid: true,
recordId: record.id,
processedAt: new Date().toISOString()
};
connections:
success: analyze-record
error: record-error
analyze-record:
type: agent
name: "Analyze Record"
parentId: data-analysis-loop
inputs:
systemPrompt: "Analyze this data record and extract insights"
userPrompt: |
Record ID: <validaterecord.recordId>
Data: <loop.currentItem.data>
Position in collection: <loop.index>
model: gpt-4o
apiKey: '{{OPENAI_API_KEY}}'
connections:
success: store-analysis
store-analysis:
type: function
name: "Store Analysis"
parentId: data-analysis-loop
inputs:
code: |
const analysis = <analyzerecord.content>;
const recordId = <validaterecord.recordId>;
// Store analysis result
return {
recordId,
analysis,
completedAt: new Date().toISOString()
};
Schleife mit paralleler Verarbeitung
parallel-processing-loop:
type: loop
name: "Parallel Processing Loop"
inputs:
loopType: forEach
collection: <start.tasks>
maxConcurrency: 5
connections:
loop:
start: process-task
end: aggregate-results
process-task:
type: api
name: "Process Task"
parentId: parallel-processing-loop
inputs:
url: "https://api.example.com/process"
method: POST
headers:
- key: "Authorization"
value: "Bearer {{API_TOKEN}}"
body: |
{
"taskId": "<loop.currentItem.id>",
"data": "<loop.currentItem.data>"
}
connections:
success: task-completed
Schleifenvariablen
Innerhalb von untergeordneten Schleifenblöcken sind diese speziellen Variablen verfügbar:
# Available in all child blocks of the loop
<loop.index> # Current iteration number (0-based)
<loop.currentItem> # Current item being processed (forEach loops)
<loop.items> # Full collection (forEach loops)
Ausgabereferenzen
Nach Abschluss einer Schleife können Sie auf ihre aggregierten Ergebnisse verweisen:
# In blocks after the loop
final-processor:
inputs:
all-results: <loop-name.results> # Array of all iteration results
total-count: <loop-name.count> # Number of iterations completed
Bewährte Praktiken
- Setzen Sie angemessene Iterationsgrenzen, um lange Ausführungszeiten zu vermeiden
- Verwenden Sie forEach für die Verarbeitung von Sammlungen, for-Schleifen für feste Iterationen
- Erwägen Sie die Verwendung von maxConcurrency für I/O-gebundene Operationen
- Integrieren Sie Fehlerbehandlung für eine robuste Schleifenausführung
- Verwenden Sie aussagekräftige Namen für Schleifen-Unterblöcke
- Testen Sie zuerst mit kleinen Sammlungen
- Überwachen Sie die Ausführungszeit bei großen Sammlungen