Conductor 系统任务指南：内置任务类型、配置参数与服务器端执行原理-北京尧图网络

Conductor 系统任务指南内置任务类型、配置参数与服务器端执行原理【免费下载链接】conductorConductor is an event driven agentic workflow engine providing durable and highly resilient execution engine for applications and AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/conductor本文基于 Conductor 官方文档中的 System Tasks 目录系统讲解 Conductor 中所有内置系统任务HTTP、INLINE、EVENT、WAIT、HUMAN、KAFKA_PUBLISH、JSON_JQ_TRANSFORM、NOOP、JDBC、PULL_WORKFLOW_MESSAGES的完整参数、配置 JSON 与输出约定并梳理流控类操作符、AI 任务与废弃任务的演进结合源码目录中的 TaskMapper 实现说明系统任务如何在服务器端被直接映射和执行。读完后你可以不编写任何外部 Worker 即可完成跨服务调用、消息发布、数据转换与人工审批等常见编排场景。什么是系统任务系统任务System Task是内置于 Conductor 服务器的任务类型在 Conductor 服务端直接执行无需部署任何外部 Worker 轮询任务队列。这意味着你可以仅凭工作流定义 JSON 就完成 HTTP 调用、JSON 转换、事件发布、延时等待、人工审批等常见操作把外部 WorkerSIMPLE任务留给真正需要自定义业务代码的场景。从源码结构看每个系统任务类型在核心执行层都有一个对应的TaskMapper实现负责把工作流定义中的任务声明映射为执行中的TaskModel。例如 WaitTaskMapper 在映射时直接将任务状态置为IN_PROGRESS并解析duration/until输入决定何时推进体现了系统任务由服务器自驱动、不经由 Worker 上报的执行模型。系统任务总览以下为 Conductor 当前内置的全部系统任务完整清单见系统任务目录文档系统任务Type说明HTTPHTTP调用任意 HTTP/REST 端点。支持 GET、POST、PUT、DELETE 等方法可配置请求头、请求体与连接/读取超时。InlineINLINE在服务器端执行轻量级 JavaScript 或 GraalVM Python 表达式适用于数据转换、校验与简单逻辑。EventEVENT向外部系统发布事件——Kafka、NATS、NATS Streaming、AMQP (RabbitMQ)、SQS 或 Conductor 内部队列。WaitWAIT暂停工作流执行直到指定时间、时长或外部信号到达。HumanHUMAN等待外部信号通常用于人工审批或人工操作。任务保持IN_PROGRESS直到通过 API 完成。Kafka PublishKAFKA_PUBLISH直接发布消息到 Kafka topic可配置序列化器与消息头。JSON JQ TransformJSON_JQ_TRANSFORM使用 jq 表达式转换 JSON 数据擅长重塑、过滤与聚合。No OpNOOP什么都不做。可作占位符或在 fork/join 模式中合并分支。JDBCJDBC对关系型数据库MySQL、PostgreSQL、Oracle 等执行 SQL 查询与更新支持连接池与事务管理。Pull Workflow MessagesPULL_WORKFLOW_MESSAGES从 workflow-message 队列拉取一批消息需要conductor.workflow-message-queue.enabledtrue。HTTP 任务服务器端调用 REST APItype : HTTPHTTP 任务用于调用远程 HTTP/HTTPS 服务。它支持多种 HTTP 方法、请求头、请求体等与 API 交互所需的配置。HTTP 调用返回的数据可以在后续任务中作为输入引用从而串联多个 HTTP 调用无需编写额外代码即可构建复杂流程。参数说明HTTP 请求参数可以直接写在inputParameters中也可以嵌套在inputParameters.http_request里。两种形式都受支持——扁平形式对大多数场景更简洁。参数类型说明必填性uriStringHTTP 服务的 URI。支持${workflow.input.url}这类动态引用。必填。methodStringHTTP 方法。支持GET、PUT、POST、PATCH、DELETE、OPTIONS、HEAD、TRACE。必填。acceptString服务器要求的 accept 请求头。默认application/json。可选。contentTypeString请求内容类型。默认application/json。可选。headersMap[String, Any]随请求发送的附加 HTTP 头映射见下文发送请求头。可选。bodyMap[String, Any]请求体。POST、PUT 或 PATCH 方法时必填。asyncCompleteBoolean任务是否异步完成。默认false。为true时任务保持IN_PROGRESS直到外部事件标记完成。可选。connectionTimeOutInteger连接超时毫秒。默认100。设为 0 表示不超时。可选。readTimeOutInteger读取超时毫秒。默认150。设为 0 表示不超时。可选。配置示例参数直接写在inputParameters中{ name: http, taskReferenceName: http_ref, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://api.example.com/data, method: POST, headers: { Authorization: Bearer ${workflow.input.api_token}, X-Request-Id: ${workflow.correlationId} }, body: { key: value } } }注意Legacyhttp_request形式嵌套的inputParameters.http_request形式出于向后兼容仍受支持inputParameters: { http_request: { uri: https://api.example.com/data, method: POST, body: { key: value } } }两种形式行为完全一致新工作流推荐使用上面的扁平形式。发送请求头认证场景Bearer Token 认证{ name: call_api, taskReferenceName: call_api_ref, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://api.example.com/protected/resource, method: GET, headers: { Authorization: Bearer ${workflow.input.access_token} } } }API Key 认证{ name: call_api, taskReferenceName: call_api_ref, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://api.example.com/data, method: GET, headers: { X-API-Key: ${workflow.input.api_key} } } }Basic 认证{ name: call_api, taskReferenceName: call_api_ref, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://api.example.com/data, method: GET, headers: { Authorization: Basic ${workflow.input.basic_auth_token} } } }多个自定义请求头{ name: call_api, taskReferenceName: call_api_ref, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://api.example.com/data, method: POST, headers: { Authorization: Bearer ${workflow.input.token}, X-Correlation-Id: ${workflow.correlationId}, X-Request-Source: conductor, Accept-Language: en-US }, body: { data: ${workflow.input.payload} } } }输出名称类型说明responseMap[String, Any]请求响应的 JSON 体如可获得。response.headersMap[String, Any]响应头。response.statusCodeInteger表示请求结果的 HTTP 状态码。response.reasonPhraseString与状态码关联的 reason phrase。response.bodyMap[String, Any]端点返回的数据体。远程服务成功响应后HTTP 任务进入 COMPLETED 状态。如果 HTTP 任务迟迟得不到执行可能是任务队列中积压了过多 HTTP 任务可考虑使用 Isolation Groups 对某些 HTTP 任务做优先级隔离。各方法示例GET{ name: Get Example, taskReferenceName: get_example, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/${workflow.input.queryid}, method: GET } }POST引用上游 GET 任务的输出作为请求体{ name: http_post_example, taskReferenceName: post_example, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/, method: POST, body: { title: ${get_example.output.response.body.title}, userId: ${get_example.output.response.body.userId}, action: doSomething } } }PUT{ name: http_put_example, taskReferenceName: put_example, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1, method: PUT, body: { title: ${get_example.output.response.body.title}, userId: ${get_example.output.response.body.userId}, action: doSomethingDifferent } } }DELETE{ name: DELETE Example, taskReferenceName: delete_example, type: HTTP, inputParameters: { uri: https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1, method: DELETE } }INLINE 任务服务器端脚本逻辑type : INLINEInline 任务在 Conductor 服务器 JVM 内部执行轻量级脚本逻辑并立即返回可接入下游任务的结果。它最适合小型、确定性的逻辑如简单校验或计算重量级、自定义逻辑建议改用 Worker 任务SIMPLE。参数说明参数类型说明必填性evaluatorTypeString求值器类型。支持graaljs推荐、javascript、python、value-param。必填。expressionString求值器执行的表达式必须返回一个值。graaljs求值器使用 GraalVM JavaScript支持现代 ECMAScriptpython求值器通过 GraalVM polyglot 运行 Pythonjavascript是遗留选项value-param直接返回参数值。必填。inputParametersMap[String, Any]其余输入参数。表达式中可用$.value引用这里的任意输入值。可选。配置示例{ name: inline, taskReferenceName: inline_ref, type: INLINE, inputParameters: { evaluatorType: javascript, expression: (function(){ return $.input1 $.input2; })(), input1: 1, input2: 2 } }输出名称类型说明resultMap包含求值器基于expression返回的输出。示例条件判断{ name: INLINE_TASK, taskReferenceName: inline_test, type: INLINE, inputParameters: { inlineValue: ${workflow.input.inlineValue}, evaluatorType: javascript, expression: function scriptFun(){if ($.inlineValue 1){ return {testvalue: true} } else { return {testvalue: false} }} scriptFun(); } }下游任务可用${inline_test.output.result.testvalue}引用结果。数据格式化统一摄氏度输出{ name: INLINE_TASK, taskReferenceName: inline_test, type: INLINE, inputParameters: { scale: ${workflow.input.tempScale}, temperature: ${workflow.input.temperature}, evaluatorType: javascript, expression: function SIvaluesOnly(){if ($.scale F){ centigrade ($.temperature -32)*5/9; return {temperature: centigrade} } else { return {temperature: $.temperature} }} SIvaluesOnly(); } }对应的映射器实现位于 InlineTaskMapper。EVENT 任务发布事件EVENT通过已注册的事件队列 provider 发布 JSON 消息是通用发布任务当消息契约需要 Kafka 特有的 key、headers、序列化器或生产者控制时改用KAFKA_PUBLISH。参数说明参数必填行为sink是格式为provider:provider 特定的目的地表达式在运行时解析inputParameters否用户负载字段asyncComplete否默认false为 true 时发布后任务保持IN_PROGRESS在 OSS 中已注册的 provider 标识符包括conductor、kafka、sqs、nats、jsm、nats_stream、amqp_queue和amqp_exchange前提是相应服务器模块已启用。冒号之后的目的地语法由 provider 自己定义例如 Kafka topic、SQS 队列 URL、NATS subject 或 AMQP 队列/交换机。Conductor sink 展开规则conductor展开为conductor:workflowName:taskReferenceNameconductor:suffix展开为conductor:workflowName:suffix。事件处理器必须监听展开后的名称。发布负载与输出任务以解析后的输入参数为基础并附加工作流元数据字段值workflowInstanceId父工作流执行 IDworkflowType父工作流名称workflowVersion父工作流版本correlationId父工作流 correlation IDtaskToDomain父工作流域映射任务输出还包含event_produced即展开后的 sink实际发布的消息是去掉event_produced后的任务输出。Event 任务使用任务 ID 作为 broker 消息标识消费者可利用这一稳定值做去重。完成行为asyncComplete: false时发布成功即完成任务asyncComplete: true时发布成功但任务保持IN_PROGRESS需要外部任务更新或事件处理器的complete_task/fail_task动作来终结。{ name: publish_order_status, taskReferenceName: publish_order_status, type: EVENT, sink: conductor:order-status, inputParameters: { orderId: ${workflow.input.orderId}, status: READY }, asyncComplete: false }实践入门可参考发布事件provider 矩阵、路由、webhook、信号与投递可观测性见事件驱动编排。WAIT 任务时长、时间点与外部信号等待type : WAITWait 任务用于在工作流中暂停直到特定时长或时间点。它保持IN_PROGRESS直到配置的时长经过或时间点到达后被标记为 COMPLETED。参数说明duration与until二选一参数类型说明必填性durationString等待时长格式为x days y hours z minutes aa seconds。可用单位days/d天、hours/hrs/h小时、minutes/mins/m分钟、seconds/secs/s秒。duration 等待类型时必填。untilString等待到的日期时间与时区格式之一yyyy-MM-dd HH:mm z、yyyy-MM-dd HH:mm、yyyy-MM-dd。例如2024-04-30 15:20 GMT04:00。until 等待类型时必填。配置示例使用 duration{ name: wait, taskReferenceName: wait_ref, inputParameters: { duration: 10m20s }, type: WAIT }使用 until{ name: wait, taskReferenceName: wait_ref, inputParameters: { until: 2022-12-31 11:59 }, type: WAIT }示例固定 30 秒等待与 2 小时 30 分等待{ name: wait_30s, taskReferenceName: wait_30s_ref, type: WAIT, inputParameters: { duration: 30 seconds } }{ name: wait_2h30m, taskReferenceName: wait_2h30m_ref, type: WAIT, inputParameters: { duration: 2 hours 30 minutes } }等待到指定时间戳或等待到工作流输入给定的时间{ name: wait_until_deadline, taskReferenceName: wait_deadline_ref, type: WAIT, inputParameters: { until: 2025-06-15 09:00 GMT00:00 } }{ name: wait_until_input_time, taskReferenceName: wait_input_ref, type: WAIT, inputParameters: { until: ${workflow.input.scheduledTime} } }等待外部信号不指定时长当不指定duration或until时Wait 任务无限期暂停直到通过 Task Update API 或事件处理器在外部完成{ name: wait_for_signal, taskReferenceName: signal_ref, type: WAIT }外部完成任务curl -X POST http://localhost:8080/api/tasks/{workflowId}/signal_ref/COMPLETED/sync \ -H Content-Type: application/json \ -d {approvedBy: admin}提前结束等待Task Update APIPOST api/tasks可在工作流到达配置时长或时间点之前将 Wait 任务置为 COMPLETED。如果工作流本就不需要固定的等待时长或时间点官方推荐直接使用 Human 任务等待外部触发。从实现上看WaitTaskMapper 通过ParametersUtils.getTaskInputV2解析输入借助DateTimeUtils.parseDuration/parseDate解析时长与时间点再把映射出的任务直接置为IN_PROGRESS交给调度推进——整个等待过程不需要任何外部组件参与。HUMAN 任务人工审批门type : HUMANHuman 任务用于暂停工作流并等待外部信号是一个直到被外部触发标记为 COMPLETED 或 FAILED 才放行的门。典型场景是人工审批也可与来自 Kafka、SQS 或 Conductor 内部队列机制的外部事件配合使用。该任务无需任何配置参数{ name: human, taskReferenceName: human_ref, inputParameters: {}, type: HUMAN }完成方式Task Update APIPOST api/tasks提供taskId、任务状态与期望输出。CLI 形式conductor task update-execution --workflow-id {workflowId} --task-ref-name waiting_around_ref --status COMPLETED --output {data_key:somedatatoWait1,data_key2:somedatatoWAit2}事件处理器 / Update Queue API启用 SQS 集成时POST api/queue/update/{workflowId}/{taskRefName}/{status}POST api/queue/update/{workflowId}/task/{taskId}/{status}POST 请求体中的参数会原样成为任务输出。此外配置使用complete_task动作的事件处理器见事件处理器也可以完成 Human 任务。监控与通知模式当工作流进入 Human 任务时官方文档给出了 5 种通知/回调模式——轮询工作流状态 API、基于conductor:TASK_STATUS_CHANGE内部事件的事件处理器、在 Human 任务前加 EVENT 任务发送 webhook、完成时携带回调输出、以及 Slack/Teams/邮件/SMS 等外部系统集成并建议通知中携带 correlation ID、设置升级超时、保留审计记录、保证通知处理器幂等。完整示例见 Human Task 文档。KAFKA_PUBLISH 任务直接向 Kafka 发布消息type : KAFKA_PUBLISHKafka Publish 任务用于通过 Kafka 向其他微服务推送消息。任务要求inputParameters中提供一个名为kafka_request的字段参数类型说明必填性kafka_requestKafkaRequest包含 bootstrap server、消息等的 JSON 对象。必填。kafka_request.bootStrapServersString连接 Kafka 集群的 bootstrap server。必填。kafka_request.topicString发布消息的目标 topic。必填。kafka_request.valueAny要发布的消息。必填。kafka_request.keyStringKafka 消息 key。相同 key 的消息进入同一分区。可选。kafka_request.keySerializerString (enum)key 序列化器默认StringSerializer。支持org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer、...LongSerializer、...StringSerializer。可选。kafka_request.headersMap[String, Any]随 Kafka 消息发送的附加头。可选。kafka_request.requestTimeoutMsInteger等待响应的请求超时毫秒。可选。kafka_request.maxBlockMsInteger发布到 Kafka 的最大阻塞时间。可选。{ name: kafka, taskReferenceName: kafka_ref, inputParameters: { kafka_request: { topic: userTopic, value: Message to publish, bootStrapServers: localhost:9092, headers: { x-Auth:Auth-key }, key: 123, keySerializer: org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer } }, type: KAFKA_PUBLISH }消息成功发布到 Kafka 队列后任务进入 COMPLETED无法发布时标记为 FAILED。JSON_JQ_TRANSFORM 任务jq 表达式转换 JSONtype : JSON_JQ_TRANSFORMJSON JQ Transform 任务使用 jq 处理 JSON 数据适合把一个任务的输出整形为另一个任务的输入。queryExpression与任意其他输入值一起附加到任务的inputParameters中参数类型说明必填性queryExpressionString用于转换 JSON 数据的 jq 过滤表达式。可参考 jq 官方文档构建过滤器。必填。inputParametersMap[String, Any]jq 转换的输入。必填。{ name: json_transform, taskReferenceName: json_transform_ref, type: JSON_JQ_TRANSFORM, inputParameters: { persons: [ { name: some, last: name, email: mailmail.com, id: 1 }, { name: some2, last: name2, email: mail2mail.com, id: 2 } ], queryExpression: .persons | map({user:{email,id}}) } }输出名称类型说明resultList[Map[String, Any]]jq 过滤器返回的resultList的第一个元素。resultListList[List[Map[String, Any]]]jq 过滤器返回的结果列表。errorStringjq 过滤器失败时的可选错误信息。示例过滤密集 API 响应jq 表达式[.starlist[] | select (.starred_at ${workflow.input.cutoff_date}) | {occurred_at:.starred_at, member: {github: .user.login}}]可以从一段冗长的 API 响应中仅保留指定日期之后的记录输出形如{ occurred_at: date from JSON, member:{ github : github Login from JSON } }queryExpression外层的[]表示响应应为数组。完整示例含上游 HTTP 任务引用${hundred_stargazers_ref.output.response.body}见 JSON JQ Transform 文档。NOOP 与 JDBC 任务NOOP{ name: noop, taskReferenceName: noop_ref, inputParameters: {}, type: NOOP }No Op 任务不做任何事可用于 Switch 任务中无需动作的分支或作为占位/分支合并点。JDBCJDBC任务对关系型数据库执行 SQL 语句支持 SELECT 查询、UPDATE/INSERT/DELETE、参数化查询以及失败时自动回滚的事务管理。可配置多个命名数据库连接让同一工作流操作不同数据库。参数类型说明必填性connectionIdString使用的已配置 JDBC 实例名称必须匹配conductor.jdbc.instances配置中的名称。必填除非使用integrationName。integrationNameString托管集成名称多租户平台托管连接时替代connectionId。可选。typeStringSQL 操作类型。支持SELECT、UPDATE。必填。statementString要执行的 SQL 语句参数化查询使用?占位符。必填。parametersList[String]与?占位符按序对应的参数值列表。可选。expectedUpdateCountInteger仅UPDATE类型。指定后实际更新数不匹配时事务回滚。可选。schemaNameString数据库 schema 名称保留字段。可选。SELECT 与 UPDATE 示例{ name: query_users, taskReferenceName: query_users_ref, type: JDBC, inputParameters: { connectionId: mysql-prod, type: SELECT, statement: SELECT id, name, email FROM users WHERE status ?, parameters: [active] } }{ name: update_order_status, taskReferenceName: update_order_ref, type: JDBC, inputParameters: { connectionId: mysql-prod, type: UPDATE, statement: UPDATE orders SET status ? WHERE order_id ?, parameters: [ shipped, ${workflow.input.orderId} ], expectedUpdateCount: 1 } }SELECT 输出为result行列表每行是列名到值的映射。PULL_WORKFLOW_MESSAGES 任务{ name: pull_messages, taskReferenceName: pull_messages, type: PULL_WORKFLOW_MESSAGES, inputParameters: { batchSize: 10 } }PULL_WORKFLOW_MESSAGES等待 workflow message queue 中可用消息并将收到的批次提供给工作流面向使用 workflow-message-queue 特性而非 Worker 轮询的工作流。可用性前提该任务仅在conductor.workflow-message-queue.enabledtrue时注册同时需要相应的 workflow-message-queue 基础设施与配置特性禁用时使用该类型的工作流无法被映射。mapper 解析任务的inputParameters队列 Worker 消费它们需要限制单次拉取量时提供batchSize外加所配置消息队列实现要求的输入。任务在消息可用之前保持进行中状态特性配置与投递语义见 Workflow Message Queue。操作符控制流的系统任务这些类型同样是系统任务但不执行具体工作而是控制工作流执行流程操作符Type说明Fork/JoinFORK_JOIN并行执行任务分支后汇合。Dynamic ForkFORK_JOIN_DYNAMIC运行时动态创建并行分支。JoinJOIN等待并行分支全部完成。Exclusive JoinEXCLUSIVE_JOIN第一个选中的分支完成即继续。SwitchSWITCH基于表达式或值做条件分支。Do WhileDO_WHILE循环执行任务直到满足条件。Sub WorkflowSUB_WORKFLOW将另一个工作流作为任务执行。Start WorkflowSTART_WORKFLOW异步启动另一个工作流fire-and-forget。Set VariableSET_VARIABLE设置或更新工作流级变量。TerminateTERMINATE以指定状态终止工作流。DynamicDYNAMIC运行时决定要执行的任务类型。其中FORK_JOIN将工作流拆分为并行分支再汇合是并行编排的基本单元AI 任务家族AI Tasks 是 LLM、向量/嵌入、媒体/PDF、MCP 与 A2A 任务家族的完整目录。它们要求开启conductor.integrations.ai.enabledtrue并按所用 provider 完成相应配置。已废弃任务任务替代方案Lambda改用 Inline。Decision改用 Switch。新工作流应避免再使用 Lambda 与 Decision 类型以 Inline 与 Switch 表达等价逻辑。源码级执行机制TaskMapper 如何驱动系统任务系统任务与 Worker 任务的根本区别在于系统任务不需要任务被外部 Worker 拉走而是由服务器端执行器直接推进。从源码结构看这一机制落在core模块的 mapper 目录中——每个内置类型都有独立的TaskMapper实现WaitTaskMapper解析duration/until映射出IN_PROGRESS的Wait任务对应任务实现为 Wait.java等待由调度器按到期时间推进HumanTaskMapper将 HUMAN 声明映射为长期IN_PROGRESS的门等待外部 API/事件终结InlineTaskMapper在服务器 JVM 内完成表达式求值并直接产出结果EventTaskMapper、KafkaPublishTaskMapper、JsonJQTransformTaskMapper分别负责 sink 解析发布、Kafka 生产与 jq 求值PullWorkflowMessagesTaskMapper条件注册仅在 workflow-message-queue 特性启用时参与映射。以WaitTaskMapper为例其getMappedTasks流程是调用ParametersUtils.getTaskInputV2解析模板化输入 →createTaskModel()生成任务模型 → 设置任务类型与输入 → 直接setStatus(TaskModel.Status.IN_PROGRESS)。整个过程不产生等待 Worker 领取的中间态这正是系统任务无外部 Worker这一设计在代码层面的体现。需要区分的是HTTP、KAFKA_PUBLISH、JDBC等对外部资源有强依赖的任务其执行实现由对应的功能模块如仓库中的http-task、kafka等 Gradle 子模块提供并在服务器上作为内置执行器运行与需要用户自行部署的 Worker 任务不同是否可用取决于相应模块是否被打入部署的服务器。参考文档系统任务总目录systemtasks/index.md各任务详细文档HTTP、Inline、Event、Wait、Human、Kafka Publish、JSON JQ Transform、No Op、JDBC、Pull Workflow Messages、AI Tasks操作符文档operators/index.md相关实践发布事件、事件驱动编排、Workflow Message Queue【免费下载链接】conductorConductor is an event driven agentic workflow engine providing durable and highly resilient execution engine for applications and AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/conductor创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

Conductor 系统任务指南：内置任务类型、配置参数与服务器端执行原理

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