mulerun执行ai任务需依次完成环境就绪、任务定义加载校验、cli单次触发、后台守护模式启用及http api提交轮询五步操作，每步含具体命令与验证方法。
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如果您希望使用MuleRun执行AI任务，但尚未启动或配置任务运行环境，则可能是由于任务定义未加载、执行上下文缺失或AI模型服务不可达。以下是MuleRun运行AI任务的具体操作流程：
一、确认MuleRun环境已就绪
该步骤用于验证MuleRun核心组件是否正常运行，包括调度器、任务代理及模型连接模块，确保后续AI任务具备可执行基础。
1、打开终端，执行命令 mulerun status 检查服务状态，确认输出中包含 scheduler: running 与 agent: connected。
2、运行 mulerun list-models 查看已注册的AI模型列表，确保目标模型名称出现在返回结果中。
3、若任一检查失败，需重新执行 mulerun init --with-ai 初始化带AI支持的运行时环境。
二、加载并校验AI任务定义文件
此步骤确保MuleRun能识别待执行的AI任务结构，包括输入格式、模型引用、输出约束等元信息，防止因定义错误导致任务静默失败。
1、将YAML格式的任务定义文件（如 task_ner.yaml）保存至本地路径 ./tasks/。
2、执行 mulerun validate -f ./tasks/task_ner.yaml，确认无 schema validation error 提示。
3、若提示 model reference not found，需核对文件中 model_id 字段是否与 mulerun list-models 输出一致。
三、通过CLI直接触发单次AI任务
该方式适用于调试、验证或轻量级请求场景，绕过队列调度，由CLI直连任务代理发起同步执行。
1、准备JSON格式的输入数据，保存为 input.json，内容须符合任务定义中 input_schema 要求。
2、执行命令 mulerun run -t task_ner.yaml -i input.json，等待终端输出以 [RESULT] 开头的响应块。
3、若返回 timeout after 30s，检查AI模型服务端口是否被防火墙拦截，或执行 mulerun logs -l agent 查看连接日志。
四、启用后台守护模式持续监听任务队列
此模式使MuleRun作为常驻服务接收来自HTTP API或消息队列的AI任务请求，适用于生产级批量处理场景。
1、创建配置文件 mulerun-daemon.conf，设置 queue_backend: redis 与 max_concurrent_tasks: 4。
2、运行 mulerun daemon --config mulerun-daemon.conf 启动守护进程，终端应显示 daemon started, listening on queue。
3、向 http://localhost:8080/v1/submit 发送POST请求，Body中包含 task_id 和 payload 字段，触发后台执行。
五、使用HTTP API提交任务并轮询结果
该流程提供标准REST接口接入能力，支持外部系统集成，通过唯一任务ID实现异步结果获取，避免长连接阻塞。
1、启动MuleRun API服务：执行 mulerun api --port 8080，确认日志出现 API server ready on :8080。
2、调用提交接口：curl -X POST http://localhost:8080/v1/tasks -H "Content-Type: application/json" -d '{"definition":"task_ner","input":{"text":"John works at Google."}}'，记录返回的 task_id。
3、使用返回的ID轮询结果：curl "http://localhost:8080/v1/tasks/{task_id}/result"，当响应体含 "status": "completed" 且存在 "output" 字段时即为成功。
