TurboFlow

Erstelle Automatisierungen auf einem visuellen Canvas

TurboFlow ist Talkturos Workflow-Automatisierungs-Engine, mit der du Sprachassistenten mit externen Diensten verbindest. Du baust Flows auf einem Drag-and-drop-Canvas, veröffentlichst sie, wenn sie bereit sind, und führst sie über Webhooks, Integrationsereignisse oder Live-Unterhaltungen mit Assistenten aus.

Ein TurboFlow-Flow beginnt mit einem Trigger und läuft dann durch Action- und Logic-Nodes weiter. Jeder Node empfängt Daten aus früheren Schritten, verarbeitet sie und gibt die Ausgabe an den nächsten Teil des Flows weiter.

So funktioniert TurboFlow

TurboFlow modelliert Automatisierung als Node-Graph. Du platzierst Nodes auf dem Canvas, verbindest sie über Kanten, konfigurierst jeden Node und testest den Flow dann mit Beispieldaten, bevor du ihn veröffentlichst.

Die Engine führt Nodes in Abhängigkeitsreihenfolge aus. Das bedeutet, dass TurboFlow immer zuerst vorgelagerte Eingaben auflöst, bevor nachgelagerte Schritte ausgeführt werden. Dadurch können spätere Nodes auf Ausgaben früherer Nodes über Ausdrucksvorlagen wie {{trigger.body.email}} oder {{http_request.response.status}} verweisen.

Was du im Builder machst

• Nodes hinzufügen für Trigger, Actions und Logik
• Nodes verbinden, um die Ausführungsreihenfolge festzulegen
• Einstellungen konfigurieren für jeden Node
• Daten zuordnen mit {{ }}-Ausdrücken, die auf frühere Node-Ausgaben verweisen
• Testläufe ausführen für den Flow mit Beispiel-Payloads
• Veröffentlichen, damit der Flow aufrufbar wird

Wo Flows starten können

TurboFlow unterstützt drei Einstiegspfade:

• Externe Webhooks, die an einen Flow-Endpunkt gesendet werden
• Integrationsereignisse aus verbundenen Diensten wie Cal.com, Calendly, Slack oder Meta Lead Ads
• Tool-Aufrufe des Assistenten, die von einem AI-Assistenten während einer Live-Unterhaltung ausgelöst werden

Verstehe die Flow-Struktur

Ein TurboFlow-Flow ist ein gerichteter azyklischer Graph, also ein DAG. In der Praxis bedeutet das, dass sich der Flow vorwärts durch verbundene Nodes bewegt und nicht auf zirkuläre Ausführung angewiesen ist.

Jeder Flow beginnt mit genau einem Trigger

Jeder Flow hat genau einen Trigger-Node. Der Trigger ist der Einstiegspunkt für eingehende Daten und definiert, wie der Workflow beginnt.

Nach dem Trigger fügst du Action- und Logic-Nodes hinzu, um Daten zu transformieren, externe Systeme aufzurufen oder die Ausführung zu verzweigen. TurboFlow berechnet die Ausführungsreihenfolge aus dem Graph selbst und nicht aus der Position der Nodes auf dem Canvas.

Die Ausführung folgt Abhängigkeiten, nicht dem Layout

TurboFlow verwendet eine topologische Sortierung, um die Ausführungsreihenfolge zu bestimmen. Wenn ein Node von der Ausgabe eines anderen Nodes abhängt, führt TurboFlow zuerst den vorgelagerten Node aus, auch wenn die Nodes auf dem Canvas anders angeordnet sind.

Dieses Modell hält Datenverweise vorhersagbar. Wenn du einen Ausdruck wie {{condition.result}} verwendest, weiß TurboFlow bereits, dass der Condition-Node abgeschlossen sein muss, bevor abhängige Nodes ausgeführt werden können.

Condition-Nodes erzeugen aktive und inaktive Zweige

Condition-Nodes teilen den Graphen in True- und False-Pfade auf. Während der Ausführung bleibt nur der Pfad aktiv, der zur Bedingung passt.

Nachgelagerte Nodes auf dem nicht passenden Zweig werden übersprungen. Wenn eine Condition als false ausgewertet wird, wird jeder Node inaktiv, der ausschließlich vom True-Zweig abhängt.

Node-Typen

TurboFlow gruppiert Nodes in drei Kategorien. Jede Kategorie erfüllt eine andere Rolle im Flow.

Trigger-Nodes

Trigger-Nodes starten den Flow und liefern den initialen Input-Payload.

• webhook_trigger — universeller Einstiegspunkt für externe Anfragen und Tool-Aufrufe des Assistenten
• Integration-Trigger — ereignisbasierte Trigger für verbundene Dienste wie Cal.com, Calendly, Slack und Meta

Der webhook_trigger-Node ist die flexibelste Option. Er kann externe Payloads empfangen und auch als aufrufbare Schnittstelle dienen, wenn du einen veröffentlichten Flow an einen Assistenten anhängst.

Action-Nodes

Action-Nodes erledigen die Arbeit, nachdem der Flow gestartet wurde.

• HTTP request — externe APIs aufrufen
• Upsert CRM Contact — einen Kontakt-Datensatz erstellen oder aktualisieren
• Call Contact — einen ausgehenden Kontaktanruf starten
• Format Output — Daten formen, die der Flow zurückgibt

Action-Nodes nutzen in der Regel Daten aus früheren Nodes und erzeugen strukturierte Ausgaben für spätere Schritte. Diese Ausgabe steht dann Ausdrücken im restlichen Graphen zur Verfügung.

Logic-Nodes

Logic-Nodes steuern, welchem Pfad der Flow folgt.

• Condition — If- oder Else-Verzweigung mit Vergleichsoperatoren ausführen

Eine Condition wertet einen Ausdruck aus und leitet die Ausführung auf den True- oder False-Pfad. So leitest du neue Leads weiter, gehst mit fehlenden Daten um oder führst je nach Ereignistyp unterschiedliche Actions aus.

Integrationen und Verbindungen

TurboFlow verwendet Verbindungen auf Workspace-Ebene für OAuth-basierte Integrationen. Du verwaltest diese Verbindungen im Connections Manager und wählst sie dann in Nodes aus, die Zugriff auf externe Dienste benötigen.

So werden Verbindungen verwendet

Eine Verbindung speichert die Autorisierung, die TurboFlow braucht, um in deinem Namen zu handeln. Nodes referenzieren diese gespeicherte Verbindung, statt dass du jedes Mal Zugangsdaten eingeben musst.

Das hält Flows wartbarer. Wenn sich ein Integrations-Token ändert, aktualisierst du die Verbindung einmal auf Workspace-Ebene, anstatt jeden Flow zu bearbeiten, der sie nutzt.

Erstelle mit Robert AI Assistant

Robert ist der AI-Assistent, der in den Workflow-Builder integriert ist. Du beschreibst die Automatisierung in natürlicher Sprache, und Robert hilft dir, diese Anforderung in Flow-Schritte zu übersetzen.

Robert kann:

• vorschlagen, welche Tools und Nodes du verwenden sollst
• erwartete Parameter erklären
• eine Flow-Struktur vorschlagen
• dabei helfen, einen bestehenden Workflow zu verfeinern

Das ist besonders nützlich, wenn du das gewünschte Ergebnis kennst, aber nicht jeden Node manuell konfigurieren möchtest. Robert hilft, den Flow schneller zusammenzusetzen. Anschließend kannst du das Ergebnis auf dem Canvas prüfen und anpassen, bevor du ihn veröffentlichst.

Bewahre Zugangsdaten im Secrets Manager auf

Secrets Manager speichert verschlüsselte Zugangsdaten auf Workspace-Ebene. TurboFlow verwendet diese Secrets für HTTP request-Nodes und Integrationsverbindungen.

Speichere API-Schlüssel, Tokens und ähnliche Zugangsdaten im Secrets Manager, anstatt sie fest in Node-Einstellungen zu hinterlegen. So bleiben sensible Werte außerhalb der Flow-Definitionen, und die Rotation von Zugangsdaten wird einfacher.

Hänge Flows an Assistenten an

Veröffentlichte Flows können als aufrufbare Tools an Assistenten angehängt werden. So kann ein AI-Assistent während einer Live-Unterhaltung Automatisierung auslösen und das Ergebnis sofort nutzen.

So funktionieren Tool-Aufrufe des Assistenten

Wenn du einen veröffentlichten Flow an einen Assistenten anhängst, wird der webhook_trigger des Flows zu einem vom LLM aufrufbaren Tool. Das Tool stellt einen definierten Namen, eine Beschreibung und einen Parametersatz bereit, den der Assistent während einer Unterhaltung nutzen kann.

Wenn der Assistent dieses Tool aufruft, führt TurboFlow den Workflow aus und gibt das Ergebnis an den Assistenten zurück. Dieses Ergebnis kann dann genutzt werden, um eine Frage zu beantworten, ein System zu aktualisieren oder die Unterhaltung mit frischen Daten fortzusetzen.

Kenne die Flow-Limits

TurboFlow erzwingt Graph- und Ausführungslimits, damit Workflows vorhersagbar und sicher ausführbar bleiben.

Diese Limits sind besonders wichtig, wenn du große verzweigte Automatisierungen baust oder einen einzelnen Flow für viele verwandte Aufgaben wiederverwendest. Wenn ein Workflow schwer nachvollziehbar wird, teile ihn in kleinere Flows mit klareren Verantwortlichkeiten auf.

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