ControlFlow: Python-фреймворк для создания управляемых и прозрачных рабочих процессов ИИ-интеллекта

Общее введение

ControlFlow - это фреймворк на языке Python, разработанный компанией PrefectHQ и предназначенный для создания и управления рабочими процессами ИИ. Он предоставляет структурированную, ориентированную на разработчиков основу для определения рабочих процессов и делегирования задач агентам Large Language Model (LLM). ControlFlow предназначен для упрощения разработки сложных приложений ИИ без ущерба для контроля и прозрачности. Пользователи могут создавать дискретные, наблюдаемые задачи и назначать одного или нескольких специализированных агентов ИИ для выполнения каждой задачи. Объединяя эти задачи в поток, пользователи могут организовывать более сложное поведение.

Список функций

• Архитектура центра миссии: Разбейте сложные рабочие процессы ИИ на управляемые и наблюдаемые этапы.
• Структурированные результаты: Преодоление разрыва между искусственным интеллектом и традиционным программным обеспечением с помощью безопасных для типов и проверенных результатов.
• Специализированные агенты: Развертывание агентов ИИ, ориентированных на конкретные задачи, для повышения эффективности решения проблем.
• Гибкий контроль: Постоянная регулировка баланса контроля и автономии в рабочих процессах.
• Многоагентная координацияКоординировать работу нескольких агентов ИИ в рамках одного рабочего процесса или задачи.
• локальная наблюдаемость: Мониторинг и отладка рабочих процессов AI с помощью полной поддержки Prefect 3.0.
• интеграция экосистемРаботайте без проблем с существующим кодом, инструментами и более широкой экосистемой ИИ.

Использование помощи

Процесс установки

1. Установите ControlFlow с помощью программы pip:

   pip install controlflow

2. Настройте провайдера LLM. Провайдером ControlFlow по умолчанию является OpenAI, что требует установкиOPENAI_API_KEYПеременные среды:

   export OPENAI_API_KEY=your-api-key

3. Если используется другой провайдер LLM, см. документацию по конфигурации LLM.

Основное использование

Базовое использование ControlFlow включает в себя создание задач, назначение агентов и запуск рабочих процессов. Ниже приведен простой пример:

import controlflow as cf
result = cf.run("写一首关于人工智能的短诗")
print(result)

Расширенное использование

Создание структурированных исследовательских предложений

Следующие примеры демонстрируют взаимодействие с пользователем, многоэтапные рабочие процессы и структурированный вывод:

import controlflow as cf
from pydantic import BaseModel
class ResearchProposal(BaseModel):
title: str
abstract: str
key_points: list[str]
@cf.flow
def research_proposal_flow():
user_input = cf.Task("与用户合作选择研究主题", interactive=True)
proposal = cf.run("生成结构化研究提案", result_type=ResearchProposal, depends_on=[user_input])
return proposal
result = research_proposal_flow()
print(result.model_dump_json(indent=2))

В этом примере ControlFlow автоматически управляет потоком - общим контекстом для серии задач. Пользователи могут в любой момент переключаться между стандартными функциями Python и задачами агентов, создавая сложные рабочие процессы шаг за шагом.

Отладка и мониторинг

ControlFlow предоставляет встроенные функции наблюдаемости, которые позволяют пользователям отслеживать и отлаживать рабочие процессы ИИ. Пользователи могут использовать полную поддержку Prefect 3.0 для отслеживания выполнения задач и внесения необходимых корректировок.

интеграция экосистем

ControlFlow легко интегрируется с существующим кодом и инструментами для поддержки широкого спектра технологий ИИ и подходов к управлению рабочими процессами. Пользователи могут использовать существующие ресурсы экосистемы ИИ для дальнейшего повышения функциональности и эффективности рабочих процессов.

С помощью описанных выше шагов и примеров пользователи могут быстро приступить к созданию и управлению рабочими процессами ИИ с помощью ControlFlow для эффективного управления задачами и координации агентов.

Основные концепции ControlFlow

Строительные блоки агентского рабочего процесса

ControlFlow - это фреймворк для построения рабочих процессов ИИ, который преодолевает разрыв между структурированным программированием и возможностями естественного языка Large Language Model (LLM). Это достигается за счет трех основных концепций: задачи, агенты и потоки.

Чтобы создать агентный рабочий процесс, вы определяете четкие цели (задачи), назначаете интеллектуальные сущности для достижения этих целей (агентов) и организуете их взаимодействие во времени (процессы). Такой подход позволяет использовать возможности искусственного интеллекта, сохраняя при этом тонкий контроль над приложением.

📋 Задачи

Задачи представляют собой структурированную часть ControlFlow. Это конкретные, четко определенные цели, которые составляют основу вашего рабочего процесса. Задачи содержат в себе "что" и "как" операций, управляемых искусственным интеллектом, обеспечивая четкую структуру программирования.

критически важные функции:

• Определите конкретные цели, которые должен достичь ИИ
• Укажите желаемый тип результата и критерии проверки
• Может содержать инструкции, контексты и инструменты, необходимые для выполнения
• В качестве контрольной точки в рабочем процессе

существовать мандаты раздел для получения дополнительной информации.

🦾 Агент (Агенты)

Агенты воплощают неструктурированную, естественно-языковую часть ControlFlow. Это сущности искусственного интеллекта, которые понимают и генерируют человекоподобный текст, обеспечивая гибкость и адаптивность рабочего процесса.

Ключевые особенности агента:

• Представляет собой конфигурируемый объект ИИ с уникальной идентичностью и возможностями
• Может быть специализирована для выполнения конкретных задач или доступа к различным инструментам
• Совместная работа над заданиями в соответствии с полученными инструкциями
• Интерактивные, позволяющие общаться с пользователями
• Поддержка настройки различных моделей LLM для управления их ответами

Агенты могут быть настроены на различные модели LLM, что позволяет выбрать модель, которая лучше всего соответствует вашим потребностям, исходя из таких факторов, как производительность, задержка и стоимость.

существовать действовать от имени кого-л., занимая ответственную должность раздел для получения дополнительной информации.

🧩 Потоки (Потоки)

Процессы обеспечивают общий контекст для всех задач и агентов в рабочем процессе. Они координируют выполнение задач и взаимодействие агентов, позволяя создавать сложные, адаптивные рабочие процессы ИИ.

Ключевые характеристики процесса:

• Высокоуровневые контейнеры, которые служат всем рабочим процессом, управляемым искусственным интеллектом
• Согласованное состояние и история всех компонентов
• Общий контекст для задач и агентов
• Возможность вложения для создания иерархических рабочих процессов

существовать рабочие процессы раздел для получения дополнительной информации.

интегрировать

В типичном приложении ControlFlow:

1. Определите поток для представления общего рабочего процесса.
2. Создавайте задачи в процессе, чтобы представить конкретные цели
3. Назначьте агентов для выполнения этих задач.
4. Процессы отвечают за координацию выполнения задач и взаимодействия агентов

Такая структура позволяет создавать мощные и гибкие рабочие процессы ИИ, сохраняя при этом контроль над процессом и гарантируя, что результат будет соответствовать требованиям вашего приложения.