ControlFlow: Ein Python-Framework zum Aufbau kontrollierter und transparenter KI-Intelligenz-Workflows

Allgemeine Einführung

ControlFlow ist ein von PrefectHQ entwickeltes Python-Framework, das sich auf die Erstellung und Verwaltung von KI-Workflows konzentriert. Es bietet ein strukturiertes, entwicklerorientiertes Framework für die Definition von Workflows und die Delegierung von Aufgaben an Large Language Model (LLM)-Agenten.ControlFlow wurde entwickelt, um die Entwicklung komplexer KI-Anwendungen zu vereinfachen, ohne dabei auf Kontrolle und Transparenz zu verzichten. Benutzer können diskrete, beobachtbare Aufgaben erstellen und jeder Aufgabe einen oder mehrere dedizierte KI-Agenten zuweisen. Durch die Kombination dieser Aufgaben in einem Fluss können Benutzer komplexeres Verhalten orchestrieren.

Funktionsliste

• Architektur des MissionszentrumsKomplexe KI-Workflows in überschaubare, nachvollziehbare Schritte aufteilen.
• Strukturierte ErgebnisseBridging the gap between AI and traditional software through type-safe, validated outputs.
• Spezialisierte AgentenEinsatz von aufgabenspezifischen KI-Agenten zur Verbesserung der Problemlösungseffizienz.
• Flexible SteuerungDie ständige Anpassung des Gleichgewichts zwischen Kontrolle und Autonomie in den Arbeitsabläufen.
• Multi-Agenten-KoordinationKoordinieren Sie mehrere KI-Agenten in einem einzigen Arbeitsablauf oder einer Aufgabe.
• lokale BeobachtbarkeitÜberwachung und Debugging von KI-Workflows mit vollständiger Unterstützung von Prefect 3.0.
• Integration des ÖkosystemsNahtlose Zusammenarbeit mit bestehendem Code, Tools und dem breiteren KI-Ökosystem.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

1. Installieren Sie ControlFlow mit pip:

   pip install controlflow

2. Konfigurieren Sie Ihren LLM-Provider.ControlFlow's Standard-Provider ist OpenAI, was die Einstellung derOPENAI_API_KEYUmgebungsvariablen:

   export OPENAI_API_KEY=Ihr-api-Schlüssel

3. Wenn Sie einen anderen LLM-Anbieter verwenden, lesen Sie die Dokumentation zur LLM-Konfiguration.

Grundlegende Verwendung

Die grundlegende Verwendung von ControlFlow umfasst die Erstellung von Aufgaben, die Zuweisung von Bearbeitern und die Ausführung von Arbeitsabläufen. Im Folgenden finden Sie ein einfaches Beispiel:

importiere controlflow as cf
result = cf.run("Schreibe ein kurzes Gedicht über künstliche Intelligenz")
print(ergebnis)

Erweiterte Verwendung

Strukturierte Forschungsvorschläge erstellen

Die folgenden Beispiele zeigen die Benutzerinteraktion, mehrstufige Arbeitsabläufe und strukturierte Ausgaben:

import controlflow as cf
from pydantic import BaseModel
class Forschungsvorschlag(BaseModel).
Titel: str
Zusammenfassung: str
key_points: list[str]
@cf.flow
def forschungsvorschlag_ablauf(): user_input = cf.
user_input = cf.Task("Zusammen mit dem Benutzer ein Forschungsthema auswählen", interactive=True)
Vorschlag = cf.run("Strukturierten Forschungsvorschlag generieren", result_type=ResearchProposal, depends_on=[user_input])
Vorschlag zurückgeben
ergebnis = forschungsvorschlag_ablauf()
print(result.model_dump_json(indent=2))

In diesem Beispiel verwaltet ControlFlow automatisch einen Fluss, einen gemeinsamen Kontext für eine Reihe von Aufgaben. Benutzer können jederzeit zwischen Standard-Python-Funktionen und Agentenaufgaben wechseln und so schrittweise komplexe Arbeitsabläufe aufbauen.

Fehlersuche und Überwachung

ControlFlow bietet native Beobachtungsfunktionen, mit denen Benutzer KI-Workflows überwachen und debuggen können. Benutzer können die volle Unterstützung von Prefect 3.0 nutzen, um die Ausführung von Aufgaben zu verfolgen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.

Integration des Ökosystems

ControlFlow lässt sich nahtlos in bestehenden Code und Tools integrieren, um eine breite Palette von KI-Technologien und Workflow-Management-Ansätzen zu unterstützen. Benutzer können bestehende KI-Ökosystem-Ressourcen nutzen, um die Workflow-Funktionalität und -Effizienz weiter zu verbessern.

Mit den oben genannten Schritten und Beispielen können Benutzer schnell mit dem Aufbau und der Verwaltung von KI-Workflows mit ControlFlow für effizientes Aufgabenmanagement und Agenten-Koordination beginnen.

ControlFlow Kernkonzepte

Agentische Workflow-Bausteine

ControlFlow ist ein Framework zur Erstellung von KI-Workflows, das die Lücke zwischen strukturierter Programmierung und den natürlichsprachlichen Fähigkeiten des Large Language Model (LLM) schließt. Dies wird durch drei Kernkonzepte erreicht: Aufgaben, Agenten und Abläufe.

Um einen agentenbasierten Arbeitsablauf zu erstellen, definieren Sie klare Ziele (Aufgaben), weisen intelligente Einheiten zu, um diese Ziele zu erreichen (Agenten), und organisieren ihre Interaktionen im Laufe der Zeit (Prozesse). Mit diesem Ansatz können Sie die Leistung der KI nutzen und gleichzeitig die feinkörnige Kontrolle über Ihre Anwendung behalten.

📋 Aufgaben

Aufgaben sind der strukturierte Teil von ControlFlow. Sie sind spezifische, klar definierte Ziele, die den Kern Ihres Workflows bilden. Aufgaben kapseln das "Was" und "Wie" von KI-gesteuerten Vorgängen und bieten eine klare Programmierstruktur.

unternehmenskritische Funktionen:

• Definieren Sie spezifische Ziele, die AI erreichen muss
• Geben Sie den gewünschten Ergebnistyp und die Validierungskriterien an
• Kann Anweisungen, Kontexte und Werkzeuge enthalten, die für die Ausführung erforderlich sind
• Als Kontrollpunkt in einem Arbeitsablauf

existieren Mandate Abschnitt für weitere Informationen.

🦾 Agenten (Agenten)

Agenten verkörpern den unstrukturierten, natürlichsprachlichen Teil von ControlFlow. Sie sind KI-Entitäten, die menschenähnlichen Text verstehen und generieren und so Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in Ihren Workflow bringen.

Die wichtigsten Merkmale des Agenten:

• Repräsentiert eine konfigurierbare KI-Entität mit einer eindeutigen Identität und Fähigkeiten
• Kann spezialisiert werden, um bestimmte Aufgaben zu erledigen oder auf verschiedene Werkzeuge zuzugreifen
• Zusammenarbeit bei den Aufgaben gemäß den erteilten Anweisungen
• Interaktiv, ermöglicht die Kommunikation mit den Nutzern
• Unterstützung für die Konfiguration verschiedener LLM-Modelle zur Steuerung ihrer Antworten

Agenten können mit verschiedenen LLM-Modellen konfiguriert werden, so dass Sie das Modell wählen können, das Ihren Anforderungen am besten entspricht, basierend auf Faktoren wie Leistung, Latenz und Kosten.

existieren in einer verantwortungsvollen Position für jemanden handeln Abschnitt für weitere Informationen.

🧩 Ströme (Ströme)

Prozesse bieten einen gemeinsamen Kontext für alle Aufgaben und Agenten in einem Workflow. Sie koordinieren die Ausführung von Aufgaben und Agenteninteraktionen und ermöglichen es Ihnen, komplexe, adaptive KI-Workflows zu erstellen.

Hauptmerkmale des Prozesses:

• High-Level-Container, die den gesamten KI-gesteuerten Arbeitsablauf abbilden
• Konsistenter Status und Verlauf über alle Komponenten hinweg
• Gemeinsamer Kontext für Aufgaben und Bearbeiter
• Kann verschachtelt werden, um hierarchische Workflows zu erstellen

existieren Arbeitsabläufe Abschnitt für weitere Informationen.

integrieren

In einer typischen ControlFlow-Anwendung:

1. Definieren Sie einen Flow, um den gesamten Workflow darzustellen.
2. Erstellen Sie Aufgaben im Prozess, um bestimmte Ziele darzustellen
3. Beauftragen Sie Agenten mit der Erledigung dieser Aufgaben.
4. Prozesse sind für die Koordinierung der Ausführung von Aufgaben und die Interaktion von Agenten zuständig

Diese Struktur ermöglicht es Ihnen, leistungsstarke und flexible KI-Workflows zu erstellen und gleichzeitig die Kontrolle über den Prozess zu behalten und sicherzustellen, dass die Ausgabe den Anforderungen Ihrer Anwendung entspricht.

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