Skip to main content

​
Überblick

Der Output-Node speichert einen aufgelösten Wert als Ergebnis des Workflow-Laufs. Er ist ein terminaler Node — er hat einen Eingangs-Handle, aber keinen Ausgangs-Handle, und bildet damit einen strukturellen Endpunkt in deinem Workflow-Graphen. Nach Abschluss des Workflows ist der Output in der Lauf-Historie, über die API und — falls der Workflow aus dem Chat heraus gestartet wurde — direkt in der Chat-Nachricht verfügbar.
Am besten für: Zusammenfassungen, strukturierte Daten, extrahierte Werte oder andere finale Ergebnisse eines Workflow-Laufs zurückgeben.

​
Wie es funktioniert

  1. Du konfigurierst das Value-Feld im Modus Manuell, KI-Prompt oder Auto.
  2. Zur Laufzeit löst der Modus Manuell Template-Variablen wie {{agent.output.structured.summary}} auf. KI-Prompt und Auto generieren den Wert mit deinem ausgewählten Completion-Modell.
  3. Der aufgelöste Wert wird im output-JSON-Objekt des Workflow-Laufs gespeichert, geschlüsselt durch den Slug des Nodes.
  4. Falls der Workflow aus dem Chat gestartet wurde, wird der Output zurück in die ursprüngliche Nachricht geschrieben, sodass du das Ergebnis direkt inline siehst.

​
Mehrere Output-Nodes

Ein Workflow kann mehr als einen Output-Node haben. Jeder trägt einen separaten Schlüssel (seinen Slug) zum Output-Objekt des Laufs bei. Wenn du zum Beispiel zwei Output-Nodes mit den Slugs summary und actionItems hast, sieht der Lauf-Output so aus:

​
Konfiguration

​
Value

Das Value-Feld unterstützt drei Modi: Manuell: Definiere den exakten Wert mit statischem Text, Variablen aus vorherigen Nodes oder beidem. KI-Prompt: Gib der KI Anweisungen, um den Wert zu generieren. Auto: Lass die KI den Wert aus dem Workflow-Kontext generieren. Die folgenden Beispiele verwenden den Modus Manuell:
Du kannst mehrere Variablen und statischen Text kombinieren:
Wähle für KI-Prompt und Auto im Feld Modell ein Completion-Modell aus. Der Editor warnt dich, wenn kein Modell ausgewählt oder das ausgewählte Modell nicht verfügbar ist. Wenn der Output-Wert eine KI-Generierung erfordert und kein Modell ausgewählt ist, schlägt der Output-Node beim Auflösen des Werts fehl.

​
Slug

Der Slug ist der Schlüssel, unter dem dieser Output gespeichert wird. Er wird automatisch aus dem Node-Namen in camelCase generiert (z.B. “Final Summary” wird zu finalSummary). Wenn dein Workflow mehrere Output-Nodes hat, muss jeder einen eindeutigen Slug haben.

​
Fehlerbehandlung

Konfiguriere, wie Fehler behandelt werden, wenn der Wert nicht aufgelöst werden kann: Standard: Stop

​
Chat-Integration

Wenn ein Workflow aus dem Chat heraus gestartet wird (entweder per @-Mention oder über einen Agenten), schreibt der Output-Node sein Ergebnis direkt zurück in die Chat-Nachricht. Du siehst den Workflow-Output inline, ohne zur Workflow-Lauf-Historie navigieren zu müssen. Der Output erscheint als formatiertes Ergebnis-Panel im Chat mit Workflow-Name, Ausführungszeit und dem Output-Inhalt. Wenn der Workflow keinen Output-Node hat, zeigt der Chat stattdessen einen generischen “Abgeschlossen”-Status ohne detailliertes Ergebnis.

​
Beispiel

Ein Workflow, der ein Support-Ticket analysiert und eine strukturierte Antwort zurückgibt:
Dies wird zur Laufzeit in die tatsächlichen Werte aufgelöst und unter dem Slug des Nodes als einzelner String gespeichert.

​
Best Practices

Gib nur die Daten zurück, die dein Konsument braucht. Wenn der Workflow aus dem Chat gestartet wird, ist eine prägnante Zusammenfassung nützlicher als alle Zwischendaten auszugeben.
Wenn dein Workflow mehrere Output-Nodes hat, gib ihnen beschreibende Namen, damit die Output-Schlüssel selbsterklärend sind (z.B. summary, recommendations, rawData).
Verwende einen Agent-Node, um Daten aus mehreren vorherigen Schritten zu synthetisieren, und leite dann den strukturierten Output des Agenten in den Output-Node. So bleibt dein finales Ergebnis sauber und gut formatiert.
Prüfe nach dem Ausführen eines Workflows den Output-Node in der Lauf-Timeline, um genau zu sehen, welcher Wert erfasst wurde. Das hilft beim Debuggen von Template-Ausdruck-Problemen.

​
Nächste Schritte

Variablenverwendung

Lerne, wie du Daten von vorherigen Nodes referenzierst

Agent-Node

Generiere strukturierte Daten für Outputs

Workflows im Chat

Starte Workflows aus dem Chat und sieh Outputs inline

Kernkonzepte

Verstehe Workflow-Grundlagen