Software-Ingenieure deployen keinen Code ohne Versionskontrolle. Sie prüfen Diffs, testen in Staging und machen Rollbacks, wenn etwas bricht. AI-Workflows verdienen die gleiche Disziplin.
JieGous Workflow-Versionskontrollsystem bietet Ihnen unveränderliche Versionshistorie, strukturelles Diffing, One-Click-Rollback und Canary-Deployments — alles in den Workflow-Editor eingebaut.
Jede Bearbeitung erstellt eine Version
Wenn Sie die Struktur eines Workflows ändern — Schritte hinzufügen, entfernen oder umordnen, Eingabe-/Ausgabeschemata ändern — erstellt JieGou automatisch eine neue Version. Die Historie ist append-only. Nichts wird überschrieben.
Jede Version ist ein vollständiger Snapshot: jeder Schritt, jedes Input-Mapping, jede Schemadefinition, eingefroren in der Zeit. Sie können die vollständige Timeline der Workflow-Entwicklung durchblättern, sehen, wer jede Änderung wann vorgenommen hat, und genau verstehen, wie ein Workflow seinen aktuellen Stand erreicht hat.
Dies geschieht transparent. Sie bearbeiten Workflows genauso wie immer — die Versionierungsschicht arbeitet im Hintergrund.
Strukturelles Diffing
Zu wissen, dass sich etwas geändert hat, reicht nicht. Sie müssen wissen, was sich geändert hat.
Die Diff-Engine vergleicht zwei beliebige Versionen strukturell. Sie identifiziert:
- Hinzugefügte Schritte — Neue Schritte, die in der vorherigen Version nicht existierten
- Entfernte Schritte — Schritte, die gelöscht wurden
- Geänderte Schritte — Schritte, bei denen sich die Konfiguration geändert hat (Recipe, Input-Mappings, Bedingungen, Loop-Konfiguration, Genehmigungsrichtlinie)
- Umgeordnete Schritte — Schritte, die ihre Position in der Ausführungsreihenfolge geändert haben
- Schema-Änderungen — Hinzugefügte, entfernte oder geänderte Felder in Eingabe-/Ausgabeschemata
Für geänderte Schritte geht der Diff tiefer. Verschachtelte Strukturen wie bedingte Zweige (thenSteps / elseSteps), Schleifenkörper und parallele Zweige werden rekursiv verglichen. Sie sehen genau, welches Feld in welchem Schritt sich geändert hat.
Das Ergebnis ist eine menschenlesbare Zusammenfassung — “2 Schritt(e) geändert, 1 Schritt(e) hinzugefügt, Eingabeschema geändert” — neben der detaillierten Diff-Ansicht.
Rollback als neue Version
Ein Rollback schreibt die Historie nicht um. Wenn Sie auf Version 3 zurückrollen, kopiert JieGou die Schritte und Schemata dieser Version in eine brandneue Version (sagen wir, Version 8). Die Timeline zeigt die vollständige Geschichte: Versionen 4 bis 7 existierten, etwas ging schief, und Version 8 ist eine Wiederherstellung von Version 3.
Das bedeutet, Rollbacks sind sicher. Sie können immer wieder vorwärts rollen, wenn der Rollback selbst ein Fehler war.
Canary-Rollouts
Der riskanteste Moment für jeden Workflow ist direkt nach einer Änderung. Canary-Rollouts lassen Sie Änderungen auf einem Bruchteil des automatisierten Traffics testen, bevor Sie sie festlegen.
So funktioniert es:
- Starten Sie einen Canary. Wählen Sie die neue Version und einen Traffic-Prozentsatz — sagen wir 10%.
- Automatisiertes Routing. Wenn ein Zeitplan oder Webhook den Workflow auslöst, generiert
resolveWorkflowVersion()eine Zufallszahl. 10% der Ausführungen werden zur Canary-Version geroutet; 90% laufen weiter auf der aktiven Version. - Metriken akkumulieren sich. Jede Ausführung zeichnet Erfolg/Misserfolg, Dauer und Token-Verbrauch gegen ihre Version auf. Redis-Zähler aggregieren diese in Echtzeit.
- Promoten oder zurückrollen. Wenn Sie zuversichtlich sind, promoten Sie den Canary zur aktiven Version (und setzen die alte Version in den Ruhestand). Oder rollen Sie zurück, wenn die Metriken nicht stimmen.
Für Hands-off-Betrieb konfigurieren Sie Auto-Promote: Legen Sie eine Mindestanzahl von Runs und eine Mindesserfolgsrate fest. Sobald der Canary beide Schwellenwerte erreicht, wird er automatisch promotet. Wenn der Canary den Schwellenwert nach einem konfigurierbaren Zeitlimit nicht erreicht hat, wird er automatisch zurückgerollt.
Manuelle Ausführung verwendet immer die aktive Version, es sei denn, Sie wählen explizit eine andere aus.
Per-Version-Metriken
Jede Version akkumuliert ihre eigenen Performance-Daten:
- Gesamte Runs — Wie oft diese Version ausgeführt wurde
- Erfolgsrate — Prozentsatz der Runs, die ohne Fehler abgeschlossen wurden
- Durchschnittliche Dauer — Wie lange die Ausführung bei dieser Version dauert
- Fehleranzahl — Wie viele Runs fehlgeschlagen sind
Diese Metriken treiben die Canary-Promote/Rollback-Entscheidungen an, sind aber auch nützlich, um Regressionen zu erkennen. Wenn Version 5 eine Erfolgsrate von 98% hatte und Version 6 auf 91% fällt, wissen Sie, dass sich etwas geändert hat — und Sie können die beiden Versionen diffen, um herauszufinden, was.
Warum das wichtig ist
Ohne Versionskontrolle sind Workflow-Änderungen irreversibel. Eine schlechte Bearbeitung bedeutet, manuell zu rekonstruieren, wie der Workflow vorher aussah. Mit Versionskontrolle:
- Auditoren können genau nachverfolgen, was sich wann und von wem geändert hat
- Teams können Diffs prüfen, bevor sie Änderungen in die Produktion promoten
- Operatoren können Änderungen ohne Risiko an echtem Traffic testen
- Jeder kann sofort zurückrollen, wenn etwas bricht
Versionshistorie und Diffing sind in allen Plänen verfügbar. Canary-Rollouts und Auto-Promote sind im Enterprise-Plan verfügbar. Erfahren Sie mehr über Workflows oder starten Sie Ihre kostenlose Testversion.