ControlFlow

ControlFlow

构建和管理AI工作流的Python框架

ControlFlow是一个Python框架,用于构建和管理AI工作流。它提供结构化的方法来定义任务并将其分配给特定的AI代理,确保每个步骤的透明和可控。通过组合任务形成复杂流程,用户能够创建符合需求的AI生成内容。ControlFlow支持多代理协作、生态系统集成和系统可观察性,适用于对稳定性和维护性有高要求的AI应用开发。

ControlFlowPrefect 3.0PydanticLangChainAI工作流Github开源项目

ControlFlow 项目介绍

ControlFlow 是一个使用 Python 构建的框架,专门用于创建具有代理特性的人工智能(AI)工作流。这个框架旨在为开发者提供一个结构化的平台,用于定义工作流并将具体工作委派给大模型代理(LLMs),同时不失去控制权或透明性。

产品功能

任务定义与分配

  • ControlFlow 允许创建离散且可观测的任务,让人工智能完成这些任务。
  • 每个任务可以被分配给一个或多个专门化的人工智能代理,这些代理能够有效地解决特定问题。

流的组合

  • 任务可以被组合成一个流,从而协调更复杂的行为。

简单演示

ControlFlow 的一个简单工作流包括一个任务、一个默认代理和自动线程管理。下面是一个示例代码:

import controlflow as cf result = cf.run("Write a short poem about artificial intelligence") print(result)

运行结果为一首有关人工智能的简短诗。

为什么选择 ControlFlow?

ControlFlow 解决了在构建强大且可预测的AI应用时面临的挑战:

  • 任务中心架构:将复杂的AI工作流拆分为易于管理和可观测的步骤。
  • 结构化结果:通过类型安全和经过验证的输出,在AI与传统软件之间架起桥梁。
  • 专门化代理:通过任务定制的AI代理,实现高效的问题解决。
  • 灵活控制:不断调整工作流中控制与自主性的平衡。
  • 多代理编排:在单一工作流或任务中协调多个AI代理。
  • 原生可观察性:借助Prefect 3.0完整支持,监控和调试AI工作流。
  • 生态系统集成:与现有的代码、工具和更广泛的AI生态系统无缝协作。

安装指南

使用 pip 安装 ControlFlow:

pip install controlflow

配置你的 LLM 提供商。ControlFlow 的默认提供商是 OpenAI,需要设置 OPENAI_API_KEY 环境变量:

export OPENAI_API_KEY=your-api-key

若需使用其他 LLM 提供商,请参阅 LLM 配置文档

工作流示例

以下是一个更复杂的示例,展示了用户交互、多步骤工作流和结构化输出:

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( "Work with the user to choose a research topic", interactive=True, ) proposal = cf.run( "Generate a structured research proposal", result_type=ResearchProposal, depends_on=[user_input] ) return proposal result = research_proposal_flow() print(result.model_dump_json(indent=2))

这段代码演示了如何通过 ControlFlow 自动管理流,以及如何在标准 Python 函数与代理任务之间自由切换,从而逐步构建复杂的工作流。

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