Gumloop 功能规格 - Agent Triggers

Gumloop 在 v7.4.0 "Stratford" 中首次引入 Agent Triggers，使 Agent 从纯粹的手动对话工具升级为可自主值守的自动化 Agent。v8.0.0 "Quebec City" 将触发器能力扩展至全系统——不仅支持 Built-in Integrations（70+ 服务），还支持 External MCP Servers 和 Hosted MCP Servers——并通过"Create With AI"实现了自然语言创建触发器的能力。 [文档已验证]

Agent Triggers 的核心设计哲学：触发器是 Agent 的"耳朵"，Agent 是触发器后的"大脑"。触发器负责检测条件并唤醒 Agent，Agent 收到触发消息后执行推理和行动。这是触发器（传统自动化工具的核心）与 AI Agent（Gumloop 的核心）的深度融合。 [推断]

1. 消除手动值守：Agent 自动在预定时间或外部事件发生时启动，无需人工触发
2. 全系统覆盖：触发器不仅限于内置集成，覆盖 MCP 服务器和自托管服务
3. 零代码创建：通过自然语言描述监控需求，AI 自动发现工具、构建检查逻辑并生成触发器
4. Agent 自主管理：Agent 在对话中自主创建、修改、暂停、删除自身触发器
5. 安全可靠的自动执行：凭据隔离、故障自动禁用、重叠执行保护、熔断机制

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Agent Triggers                              │
├────────────────────────────┬─────────────────────────────────────┤
│   Scheduled Triggers       │   Event-Based Triggers              │
│   (定时触发)                │   (事件触发)                         │
├────────────────────────────┼─────────────────────────────────────┤
│  • Recurring (Cron 周期)   │  • Gmail — 新邮件                   │
│  • One-Time "In" (相对)    │  • Slack — 新消息                   │
│  • One-Time "At" (绝对)    │  • Google Drive — 新文件            │
│  • Self-Scheduling         │  • Notion/Airtable — 新记录         │
│                            │  • Zendesk/Jira/Linear — 新工单    │
│                            │  • Salesforce — 新记录              │
│                            │  • 13+ integrations total           │
└────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┘

Recurring（周期性）：

• 使用 Cron 表达式定义执行周期 [文档已验证]
• 最小间隔 1 分钟 [文档已验证]
• 时区使用浏览器本地时区 [文档已验证]
• AI 可根据自然语言描述自动生成 Cron 表达式 [文档已验证]
• 典型场景：每日 9:00 生成日报、每小时检查系统状态、每周一发送周报

One-Time（一次性）：

• "In" 模式：相对延迟触发（如"30 分钟后执行"）[文档已验证]
• "At" 模式：指定绝对时间触发（如"2026-06-01 15:00 执行"）[文档已验证]
• 执行后自动删除触发器 [文档已验证]

Prompt（触发消息）：

• 触发器触发时投递给 Agent 的消息文本 [文档已验证]
• 应具体且可操作（如"生成过去 24 小时的销售数据报告并发送到 #reports 频道"）[文档已验证]
• 支持模板变量：{Sender}、{Subject}、{Email Body} 等事件数据字段自动替换为实际值 [文档已验证]
• "Pass Raw Data" 切换开关：开启后投递完整 JSON 负载而非格式化消息 [文档已验证]

集成列表与触发模式

[文档已验证] 其他集成：Google Forms、Typeform、HubSpot、incident.io

两种检测模式：

• Real-time (实时)：服务主动推送事件到 Gumloop（webhook），Agent 近乎即时响应
• Polling (轮询)：Gumloop 约每 60 秒轮询一次服务检查新数据，最多 1 分钟延迟 [文档已验证]

文件/附件处理：

• 触发事件携带的文件和附件自动传递给 Agent [文档已验证]
• 例如：Gmail 新邮件中的附件、Google Drive 的新文件，Agent 可直接处理

AI 触发器创建是 v8.0.0 "Quebec City" 引入的核心创新，允许用户通过自然语言描述监控需求，系统自动发现工具、构建检查逻辑、测试并激活触发器。[文档已验证]

创建流程（6 步）

┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐
│  Step 1  │───▶│  Step 2  │───▶│  Step 3  │───▶│  Step 4  │───▶│  Step 5  │───▶│  Step 6  │
│ Connect  │    │ Discover │    │  Build   │    │   Test   │    │ Capture  │    │ Activate │
│ Services │    │  Tools   │    │  Code    │    │ Sandbox  │    │ Baseline │    │          │
└──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘    └──────────┘
 连接服务         发现工具         构建代码        沙箱测试        捕获基线         激活上线

[文档已验证]

• Step 1 — Connect Services：确定触发器需要监控哪些服务。范围涵盖 Built-in Integrations（70+ 服务）、External MCP Servers、Hosted MCP Servers。单个触发器可组合不同类型的服务器
• Step 2 — Discover Tools：系统扫描已连接服务中可用的工具/端点，识别可用于检测新数据的 API
• Step 3 — Build Code：AI 生成轮询检查逻辑代码
• Step 4 — Test in Sandbox：在沙箱环境中验证触发器逻辑，确保正确检测目标事件
• Step 5 — Capture Baseline：捕获当前数据状态作为基线，避免将历史数据误判为新事件
• Step 6 — Activate：触发器上线运行

AI 触发器的关键约束

AI 触发器 vs 手动触发器

Self-Scheduling（Agent 自主调度）

Agent 可在对话过程中自主创建和管理自身触发器。[文档已验证]

触发方式：用户在对话中自然表达时间意图，Agent 识别并创建触发器

• "Remind me at 9 AM" → Agent 创建每日 9:00 的定时触发器
• "In 30 min, check the deployment status" → Agent 创建 30 分钟后的一次性触发器
• "Pause my daily email check" → Agent 暂停已有的邮件检查触发器

Agent 可执行的触发器管理操作：[文档已验证]

• 创建新触发器
• 修改现有触发器（更新 Cron、调整 Prompt）
• 暂停/恢复触发器
• 删除触发器

这本质上将 Agent 从"被触发执行者"升级为"触发器编排者"——Agent 自己管理自己的自动化日程。[推断]

凭据管理

触发器始终使用触发器创建者的凭据执行。[文档已验证]

这意味着：

• 触发器访问外部服务时，使用创建者的 OAuth Token/API Key
• 如果创建者的凭据过期或被吊销，触发器将失败
• 凭据问题导致的连续失败会触发自动禁用（见下文）

自动禁用（Auto-Disable）

连续 3 次执行失败后自动禁用触发器。[文档已验证]

触发自动禁用的常见原因：[推断]

• 凭据过期（Google/Microsoft OAuth Token 刷新失效）
• 目标资源被删除（监控的文件夹/频道/工作表不存在）
• 权限变更（创建者失去了对目标资源的访问权限）

重叠执行保护（Overlapping Runs）

如果上一次触发执行尚未完成，新的触发执行将被跳过。[文档已验证]

这防止了：

• 长任务堆积导致的资源耗尽
• 同一 Agent 实例被多次并发触发导致的状态混乱
• 慢速 Polling 积压导致的雪崩效应

文件/附件处理

事件触发器携带的文件和附件自动传递给 Agent。[文档已验证] Agent 可直接处理 Gmail 附件、Google Drive 文件等内容。

费用

触发器执行消耗的 Credits 与正常聊天消息相同。[文档已验证]

验收标准：

• 创建 Cron 触发器：0 9 * * *（每日 9:00），Prompt 为"拉取昨日销售数据生成日报，发送到 Slack #reports"
• 创建 Gmail 事件触发器：监听"客服反馈"标签的新邮件
• 每日 9:00 Agent 自动启动，拉取数据并生成报告
• Gmail 收到新邮件后 Agent 在数秒内响应（Real-time 模式）
• 触发器执行时使用陈立自己的 Gmail 和 Slack 凭据
• 如果某次执行失败（如 Slack Token 过期），连续 3 次失败后系统自动禁用并通知陈立

验收标准：

• 点击"Create With AI"，输入："Monitor our competitor's pricing page at https://competitor.com/pricing, and notify me whenever the pricing tiers change"
• 系统自动执行 6 步流程：连接 Parallel Web Monitor → 发现页面抓取工具 → 构建变更检测代码 → 沙箱测试 → 捕获当前价格数据为基线 → 激活
• 触发器按用户设定的间隔（默认建议值，如每小时）轮询
• 检测到价格页面变更时，Agent 发送通知并展示变更内容对比
• 触发器管理面板显示该 AI 触发器及其实时状态

1. 触发器 + AI Agent 是无竞品组合：现有竞品要么是"触发器 + 固定工作流"（Zapier/Make/n8n），要么是"对话 Agent 无触发器"（ChatGPT/Claude）。Gumloop 将两者融合——触发器负责"何时唤醒"，Agent 负责"做什么"——是独特的架构优势
2. Self-Scheduling 是竞争壁垒：Agent 在对话中自主管理触发器并非简单的 UI 创新，而是将 Agent 从"被编排的工具"升级为"自我编排的自治体"。竞品需要根本性架构改造才能实现
3. Create With AI 降低自动化门槛：传统自动化工具的创建体验（填表单、写 Cron、配置 API）是用户增长的瓶颈。自然语言创建将自动化从"技术用户专属"拓展到"全员可用"
4. Poller 架构 vs Webhook 架构的权衡：Real-time 集成体验更好但依赖服务方支持 webhook。60s Polling 的 1 分钟延迟在大多数场景可接受（报表生成、工单监控），但在实时告警场景（如生产事故）仍需 Real-time [推断]

1. Real-time 集成应优先扩张：60s Polling 的体验差距在实时场景中明显。优先将更多集成从 Polling 升级到 Real-time（尤其是高价值集成如 Notion、Jira），可显著提升触发器响应速度。[推断]
2. Self-Scheduling 的自然语言覆盖度：当前 Agent 识别"Remind me at 9 AM"类明确的调度意图。未来应覆盖更模糊的意图，如"这个报告很重要，以后都要关注"——Agent 应主动追问是否需要设置定期触发器。[推断]
3. 熔断机制可能需要智能化：当前 >20 次/10 分钟的硬阈值是合理的初始安全边界，但随着触发器场景多样化（某些场景确实需要高频触发），可能需要引入自适应熔断——基于历史模式判断是"异常洪水"还是"正常高频"。[推断]
4. 触发器与 Subagents 的协同：触发器唤醒 Agent 后，Agent 可使用 Subagents 并行处理多个触发事件的后续步骤。这两个系统的整合将产生乘数效应。[推断]

• spec_resource/gumloop-docs_agent-triggers.md — Agent Triggers 官方帮助文档完整存档（含 agent_triggers.md + ai_trigger_creation.md）