Der Parallel-Block ist ein Container, der mehrere Instanzen gleichzeitig ausführt, um Workflows schneller zu verarbeiten. Verarbeiten Sie Elemente simultan statt sequentiell.
Parallel-Blöcke sind Container-Knoten, die ihre Inhalte mehrfach gleichzeitig ausführen, im Gegensatz zu Schleifen, die sequentiell ausgeführt werden.
Konfigurationsoptionen
Parallel-Typ
Wählen Sie zwischen zwei Arten der parallelen Ausführung:
Anzahlbasierte Parallelisierung - Führen Sie eine feste Anzahl paralleler Instanzen aus:
Verwenden Sie diese Option, wenn Sie dieselbe Operation mehrmals gleichzeitig ausführen müssen.
// Beispiel: 3 parallele Instanzen ausführen
const results = await blocks.parallel({
type: 'count',
count: 3,
async process(index) {
// Jede Instanz erhält einen eindeutigen Index (0, 1, 2)
return `Ergebnis von Instanz ${index}`;
}
});Verwendung von Parallel-Blöcken
Erstellen eines Parallel-Blocks
- Ziehen Sie einen Parallel-Block aus der Symbolleiste auf Ihre Leinwand
- Konfigurieren Sie den Parallel-Typ und die Parameter
- Ziehen Sie einen einzelnen Block in den Parallel-Container
- Verbinden Sie den Block nach Bedarf
Zugriff auf Ergebnisse
Nach Abschluss eines Parallel-Blocks können Sie auf aggregierte Ergebnisse zugreifen:
results: Array von Ergebnissen aus allen parallelen Instanzen
Beispielanwendungsfälle
Batch-API-Verarbeitung - Verarbeiten Sie mehrere API-Aufrufe gleichzeitig
Szenario: Mehrere API-Endpunkte abfragen
- Sammlungsbasierte Parallelisierung über eine Liste von API-Endpunkten
- Jede Instanz führt einen API-Aufruf durch und verarbeitet die Antwort
- Ergebnisse werden in einem Array gesammelt und können weiterverarbeitet werden
Multi-Modell-KI-Verarbeitung - Erhalten Sie Antworten von mehreren KI-Modellen gleichzeitig
Szenario: Antworten von mehreren KI-Modellen erhalten
- Sammlungsbasierte Parallelverarbeitung über eine Liste von Modell-IDs (z.B. ["gpt-4o", "claude-3.7-sonnet", "gemini-2.5-pro"])
- Innerhalb des parallelen Blocks: Das Modell des Agenten wird auf das aktuelle Element aus der Sammlung gesetzt
- Nach dem parallelen Block: Vergleichen und Auswählen der besten Antwort
Erweiterte Funktionen
Ergebnisaggregation
Ergebnisse aus allen parallelen Instanzen werden automatisch gesammelt:
Anwendungsbeispiele
Instanzisolierung
Jede parallele Instanz läuft unabhängig:
- Separate Variablenbereiche
- Kein gemeinsamer Zustand zwischen Instanzen
- Fehler in einer Instanz beeinflussen andere nicht
Einschränkungen
Container-Blöcke (Schleifen und Parallele) unterstützen Verschachtelung. Sie können Parallele in Parallele, Schleifen in Parallele und jede Kombination von Container-Blöcken platzieren, um komplexe mehrdimensionale Workflows zu erstellen.
Während die parallele Ausführung schneller ist, beachten Sie bitte:
- API-Ratenbegrenzungen bei gleichzeitigen Anfragen
- Speicherverbrauch bei großen Datensätzen
- Maximum von 20 gleichzeitigen Instanzen, um Ressourcenerschöpfung zu vermeiden
Parallel vs. Schleife
Wann Sie welche Methode verwenden sollten:
| Funktion | Parallel | Schleife |
|---|---|---|
| Ausführung | Gleichzeitig | Sequentiell |
| Geschwindigkeit | Schneller für unabhängige Operationen | Langsamer, aber geordnet |
| Reihenfolge | Keine garantierte Reihenfolge | Behält Reihenfolge bei |
| Anwendungsfall | Unabhängige Operationen | Abhängige Operationen |
| Ressourcennutzung | Höher | Niedriger |
Eingaben und Ausgaben
Parallel-Typ: Wählen Sie zwischen 'count' oder 'collection'
Anzahl: Anzahl der auszuführenden Instanzen (anzahlbasiert)
Sammlung: Array oder Objekt zur Verteilung (sammlungsbasiert)
Best Practices
- Nur unabhängige Operationen: Stellen Sie sicher, dass Operationen nicht voneinander abhängen
- Ratenbegrenzungen berücksichtigen: Fügen Sie Verzögerungen oder Drosselungen für API-intensive Workflows hinzu
- Fehlerbehandlung: Jede Instanz sollte ihre eigenen Fehler angemessen behandeln
Eingaben und Ausgaben
Parallel-Typ: Wählen Sie zwischen „count" oder „collection"
Anzahl: Anzahl der auszuführenden Instanzen (anzahlbasiert)
Collection: Array oder Objekt zur Verteilung (sammlungsbasiert)
Best Practices
- Nur unabhängige Operationen: Stellen Sie sicher, dass Operationen nicht voneinander abhängen
- Rate Limits beachten: Fügen Sie Verzögerungen oder Drosselung für API-intensive Workflows hinzu
- Fehlerbehandlung: Jede Instanz sollte ihre eigenen Fehler ordnungsgemäß behandeln