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Actividad

Supervise las ejecuciones de workflows, realice un seguimiento del rendimiento y depure problemas desde la página de Actividad.

Descripción general

La página de Actividad le ofrece una vista en tiempo real de cada ejecución de workflow en su cuenta. Cada vez que se ejecuta un workflow, ya sea de forma manual, programada, por API o a través del chat, cuenta como una ejecución y aparece aquí con su estado, tiempos y consumo de tokens.

Filtros

La barra superior tiene tres filtros que funcionan en conjunto para acotar la lista de ejecuciones.

Filtro de estado

Filtre las ejecuciones por su resultado.

Estado Significado
All Statuses Mostrar todo
Success El workflow se completó sin errores
Error El workflow falló durante la ejecución
Aborted El workflow fue detenido manualmente por el usuario
Suspended El workflow está en pausa (p. ej., esperando un nodo Human in the Loop)
Running El workflow se está ejecutando actualmente

Filtro de trigger

Filtre por cómo se inició el workflow.

Trigger Significado
All Triggers Mostrar todos los tipos de trigger
Manual Iniciado al hacer clic en "Run" en el editor
Scheduled Iniciado por un schedule o trigger cron
Webhook Iniciado por una llamada API o webhook
Chat Iniciado desde una interfaz de chat

Rango de fechas

Seleccione un rango de fechas para delimitar los resultados. Por defecto muestra los últimos 7 días. Haga clic en el selector de fechas para elegir un rango personalizado, o haga clic en × para borrar el filtro y mostrar todas las fechas.

Tarjetas de estadísticas

Cuatro tarjetas de resumen en la parte superior muestran métricas agregadas para los filtros y el rango de fechas seleccionados.

Tarjeta Qué muestra
Total Executions Número de ejecuciones de workflow en el período seleccionado. Cada ejecución de workflow cuenta como 1 execution, independientemente de cuántos nodos contenga.
Success Rate Porcentaje de ejecuciones completadas exitosamente.
Avg Execution Time Tiempo promedio de inicio a fin de todas las ejecuciones. Se muestra en milisegundos.
Total Tokens Total de tokens LLM consumidos en todas las ejecuciones que utilizaron nodos Model o relacionados con IA.

Gráfico de tendencias de ejecución

Un gráfico de líneas debajo de las tarjetas de estadísticas muestra el volumen de ejecuciones a lo largo del tiempo, desglosado por estado:

  • Línea verde – Ejecuciones exitosas
  • Línea roja – Ejecuciones fallidas
  • Línea naranja – Ejecuciones abortadas

El eje X muestra las fechas dentro del rango seleccionado. El eje Y muestra el número de ejecuciones. Pase el cursor sobre cualquier punto para ver el conteo exacto de ese día.

Tabla de registros de actividad

La tabla en la parte inferior lista las ejecuciones individuales con las siguientes columnas:

Columna Descripción
Workflow Nombre del workflow que se ejecutó
User La cuenta que activó la ejecución
Triggered By Cómo se inició el workflow (Manual, Scheduled, Webhook, Chat)
Status Resultado de la ejecución, mostrado como una insignia de color
Exec. Time Cuánto tiempo tardó la ejecución
Tokens Número de tokens LLM utilizados en esta ejecución (0 si no hubo nodos de IA involucrados)
Date Marca de tiempo de cuándo comenzó la ejecución

Haga clic en cualquier fila para abrir los detalles de la ejecución, donde puede inspeccionar la entrada/salida de cada nodo en el workflow.

Casos de uso comunes

Depurar un workflow fallido

  1. Configure el filtro de estado en Error
  2. Encuentre la ejecución fallida en los registros
  3. Haga clic en la fila para abrir los detalles de la ejecución
  4. Recorra los nodos para encontrar dónde falló

Verificar el uso de la API

  1. Configure el filtro de trigger en Webhook
  2. Seleccione su rango de fechas
  3. La tarjeta Total Executions muestra cuántas llamadas API se realizaron
  4. La tarjeta Avg Execution Time ayuda a identificar endpoints lentos

Monitorear costos de tokens

  1. Observe la tarjeta Total Tokens para el período seleccionado
  2. Ordene o revise la tabla de registros por la columna Tokens para encontrar qué workflows consumen más tokens
  3. Use esto para optimizar prompts o reducir llamadas innecesarias a nodos de IA
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