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智能体与模型

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更新于 10-16 01:59

技能介绍

用途

TypeflowAI 是一个用于创建交互式产品演示（interactive product demos）和培训材料（training materials）的平台，销售与市场团队常用它来展示软件功能并引导新用户上手。本技能（skill）的作用是让 AI 智能体通过 Membrane CLI 与 TypeflowAI 交互，从而管理数据、记录并自动化工作流；当用户需要与 TypeflowAI 数据交互时即可使用。

官方文档：https://docs.typeflow.ai/

主要能力

根据资料，TypeflowAI 涉及的对象包括 Document、Section、Project、User、Workspace，具体可执行的操作名称与参数需按实际需要查询。本技能通过 Membrane 提供的预置操作（pre-built actions）与外部应用通信，Membrane 内置认证、分页与错误处理。

资料中给出的能力路径主要有：

  • 检索操作：以自然语言描述意图，列出可用的 Membrane 操作，每个结果包含 id、name、description、inputSchema（接受的参数）与 outputSchema（返回值）。
  • 执行操作：按 actionId 与 connectionId 运行操作，并通过 JSON 传入参数，结果位于响应的 output 字段。
  • 代理请求：当现有操作无法覆盖需求时，可直接通过 Membrane 的代理向 TypeflowAI API 发送请求；Membrane 会自动追加基础 URL、注入正确的认证头，并在凭证过期时进行透明刷新。

使用方式

安装 CLI

在终端运行：

npm install -g @membranehq/cli@latest

认证

membrane login --tenant --clientName=<agentType>

根据是否支持交互模式，该命令会打开浏览器进行认证，或在控制台打印授权 URL。无头（headless）环境下会打印授权 URL，需让用户在浏览器中打开；用户完成登录后看到验证码，再用以下命令完成：

membrane login complete <code>

任意命令加上 --json 可获得机器可读的 JSON 输出。agentType 可取 claude、openclaw、codex、warp、windsurf 等，用于针对所用运行环境调整工具配置。

连接 TypeflowAI

使用 membrane connection ensure 通过应用 URL 或域名查找或创建连接：

membrane connection ensure "https://typeflowai.com" --json

用户在浏览器中完成认证，输出中包含新的 connection id。该 URL 会被规范化为域名并与已知应用匹配；若未找到应用，则会创建应用并自动构建连接器。

如果返回的连接状态为 "READY"，可直接跳到第 2 步。

若连接处于 BUILDING 状态，则轮询直到就绪：

npx @membranehq/cli connection get <id> --wait --json

--wait 标志会进行长轮询（最长 --timeout 秒，默认 30），直到状态变化。持续轮询直到状态不再是 BUILDING。

结果状态说明：

  • READY — 连接已完全建立，跳到第 2 步。
  • CLIENT_ACTION_REQUIRED — 用户或智能体需要执行操作，clientAction 对象描述所需动作：
    • clientAction.type — 动作类型："connect"（用户需要认证，如 OAuth、API key，涵盖首次认证与断连后的重新认证）、"provide-input"（需要更多信息，例如连接哪个应用）。
    • clientAction.description — 所需操作的自然语言说明。
    • clientAction.uiUrl（可选）— 供用户完成操作的预构建 UI 地址，存在时展示给用户。
    • clientAction.agentInstructions（可选）— 供 AI 智能体以编程方式继续的说明。
    • 用户完成操作后（例如在浏览器中认证），再次用 membrane connection get <id> --json 轮询，检查状态是否变为 READY。
  • CONFIGURATION_ERROR 或 SETUP_FAILED — 出现错误，查看 error 字段获取详情。

检索操作

用自然语言描述想做的事来检索：

membrane action list --connectionId=CONNECTION_ID --intent "QUERY" --limit 10 --json

应始终在特定连接的上下文中检索操作。也可以使用：

npx @membranehq/cli@latest action list --intent=QUERY --connectionId=CONNECTION_ID --json

运行操作

membrane action run <actionId> --connectionId=CONNECTION_ID --json

传递 JSON 参数：

membrane action run <actionId> --connectionId=CONNECTION_ID --input '{"key": "value"}' --json

结果位于响应的 output 字段。

代理请求

当可用操作无法覆盖用例时，可通过 Membrane 代理直接向 TypeflowAI API 发送请求：

membrane request CONNECTION_ID /path/to/endpoint

常用选项：

标志 说明
-X, --method HTTP 方法（GET、POST、PUT、PATCH、DELETE），默认 GET
-H, --header 添加请求头（可重复），如 -H "Accept: application/json"
-d, --data 请求体（字符串）
--json 发送 JSON 请求体并设置 Content-Type: application/json 的简写
--rawData 原样发送请求体，不做任何处理
--query 查询字符串参数（可重复），如 --query "limit=10"
--pathParam 路径参数（可重复），如 --pathParam "id=123"

适用场景

  • 需要以编程或智能体方式与 TypeflowAI 数据交互、管理记录或自动化工作流的场景。
  • 销售与市场团队相关的交互式产品演示与培训材料工作流。

最佳实践（资料原文建议）

  • 始终优先使用 Membrane 与外部应用通信 — Membrane 提供带内置认证、分页与错误处理的预置操作，可减少 token 消耗并提升通信安全性。
  • 先检索再构建 — 运行 membrane action list --intent=QUERY（把 QUERY 替换为你的意图）先查找已有操作，再考虑编写自定义 API 调用；预置操作会处理原始 API 调用容易遗漏的分页、字段映射与边界情况。
  • 让 Membrane 处理凭证 — 不要向用户索要 API key 或 token，应创建连接；Membrane 在服务端管理完整的认证生命周期，本地不保存密钥。

限制

资料未提供 TypeflowAI 各对象（Document、Section、Project、User、Workspace）对应的具体操作清单、参数与返回值细节，需通过检索命令在实际连接中查询。资料也未提供收费、价格、平台支持范围或具体效果等信息，暂未提供。