> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aurora-ai.co/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Visão Geral O motor de execução do Aurora Workflow\.dá vida aos seus fluxos de trabalho processando blocos na ordem correta, gerenciando o fluxo de dados e lidando com erros elegantemente, para que você possa entender exatamente como os fluxos de trabalho são executados no Aurora Workflow. Cada execução de fluxo de trabalho segue uma rota determinística baseada nas suas conexões de blocos e lógica, garantindo resultados previsíveis e confiáveis. ## Resumo da documentação Aprenda sobre o fluxo de execução fundamental, tipos de blocos e como os dados fluem através do seu fluxo de trabalho Monitore as execuções de fluxos de trabalho com registro completo e visibilidade em tempo real Entenda como os custos de execução de fluxos de trabalho são calculados e otimizados Acesse registros de execução e configure webhooks programaticamente através de API REST ## Conceitos-chave ### Execução topológica Os blocos são executados em ordem de dependência, similar a como uma planilha recalcula células. O motor de execução determina automaticamente quais blocos podem ser executados com base nas dependências concluídas. ### Rastreamento de rotas O motor rastreia ativamente as rotas de execução através do seu fluxo de trabalho. Os blocos de roteador e condição atualizam dinamicamente essas rotas, garantindo que apenas os blocos relevantes sejam executados. ### Processamento baseado em camadas Em vez de executar blocos um por um, o motor identifica camadas de blocos que podem ser executadas em paralelo, otimizando o desempenho para fluxos de trabalho complexos. ### Contexto de execução Cada fluxo de trabalho mantém um contexto enriquecido durante a execução que contém: * Saídas e estados de blocos * Rotas de execução ativas * Rastreamento de iterações de loop e paralelas * Variáveis de ambiente * Decisões de roteamento ## Disparadores de execução Os fluxos de trabalho podem ser executados através de múltiplos canais: * **Manual**: Teste e depure diretamente no editor * **Implantar como API**: Crie um ponto de conexão HTTP protegido com chaves API * **Implantar como Chat**: Crie uma interface conversacional em um subdomínio personalizado * **Webhooks**: Responda a eventos externos de serviços de terceiros * **Agendado**: Execute em um horário recorrente usando expressões cron ### Implantar como API Quando você implanta um fluxo de trabalho como API, o Sim: * Cria um ponto de conexão HTTP único: `https://workflow.aurora-ai.co/api/workflows/{workflowId}/execute` * Gera uma chave API para autenticação * Aceita requisições POST com cargas úteis JSON * Retorna os resultados de execução do fluxo de trabalho como JSON Exemplo de chamada API: ```bash theme={null} curl -X POST https://workflow.aurora-ai.co/api/workflows/your-workflow-id/execute \ -H "X-API-Key: your-api-key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"input": "your data here"}' ``` ### Implantar como Chat A implantação de chat cria uma interface conversacional para o seu fluxo de trabalho: * Hospedado em um subdomínio personalizado: `https://your-name.Aurora Workflow.ai` * Autenticação opcional (pública, com senha ou baseada em e-mail) * Interface de usuário personalizável com sua marca * Respostas em streaming para interação em tempo real * Perfeito para assistentes de IA, bots de suporte ou ferramentas interativas Cada método de implantação passa dados para o bloco inicial do seu fluxo de trabalho, iniciando o fluxo de execução. ## Instantâneos de implantação Todos os pontos de entrada públicos—API, Chat, Agendamento, Webhook e execuções manuais—executam o instantâneo de implantação ativo do fluxo de trabalho. Publique um novo deployment sempre que alterar a tela para que cada disparador utilize a versão atualizada.
Tabela de versões de implantação
O modal de Implantação mantém um histórico completo de versões—inspecione qualquer instantâneo, compare-o com seu rascunho e promova ou reverta com um clique quando precisar restaurar uma versão anterior. ## Execução programática Execute fluxos de trabalho a partir das suas aplicações usando nossos SDKs oficiais: ```bash theme={null} # TypeScript/JavaScript npm install simstudio-ts-sdk # Python pip install simstudio-sdk ``` ```typescript theme={null} // Exemplo TypeScript import { SimStudioClient } from "simstudio-ts-sdk"; const client = new SimStudioClient({ apiKey: "your-api-key", }); const result = await client.executeWorkflow("workflow-id", { input: { message: "Hello" }, }); ``` ## Melhores práticas ### Projete para confiabilidade * Lide com erros elegantemente através de rotas de backup apropriadas * Use variáveis de ambiente para dados sensíveis * Adicione registros aos blocos de Função para depuração ### Otimize o desempenho * Minimize chamadas a APIs externas quando possível * Use execução paralela para operações independentes * Armazene resultados em cache com blocos de Memória quando apropriado ### Monitore as execuções * Revise os registros regularmente para entender padrões de desempenho * Acompanhe os custos por uso de modelos de IA * Use instantâneos de fluxo de trabalho para depurar problemas ## O que vem a seguir? Comece com [Fundamentos de execução](/workflow/pt-BR/execution/basics) para entender como os fluxos de trabalho funcionam, depois explore [Registro](/workflow/pt-BR/execution/logging) para monitorar suas execuções e [Cálculo de custos](/workflow/pt-BR/execution/costs) para otimizar seus gastos.