ControlFlow简介
ControlFlow是一个用于构建AI代理工作流的Python框架。它提供了一个结构化的、以开发者为中心的框架,用于定义工作流并将工作委托给大语言模型(LLMs),同时不牺牲控制或透明度。
ControlFlow的主要特点包括:
- 创建离散的、可观察的任务(tasks)供AI解决
- 为每个任务分配一个或多个专门的AI代理(agents)
- 将任务组合成工作流(flow)以编排更复杂的行为
这种以任务为中心的方法允许您利用AI的能力进行复杂的工作流,同时保持细粒度的控制。通过为每个任务定义明确的目标和约束,您可以平衡AI自主性和精确监督,让您能够自信地构建复杂的AI驱动应用程序。
安装与快速开始
要开始使用ControlFlow,首先需要通过pip安装:
pip install controlflow
然后,您需要配置LLM提供商。ControlFlow的默认提供商是OpenAI,需要通过OPENAI_API_KEY环境变量设置API密钥:
export OPENAI_API_KEY=your-api-key
以下是一个简单的示例,展示了如何使用ControlFlow创建一个研究工作流:
import controlflow as cf
from pydantic import BaseModel
# 创建一个代理来写研究报告
author = cf.Agent(
name="Deep Thought",
instructions="使用正式的语气和清晰的语言",
)
class ResearchTopic(BaseModel):
title: str
keywords: list[str]
@cf.flow
def research_workflow() -> str:
# 任务1:默认代理与用户合作选择一个主题
topic = cf.Task(
"与用户合作提出研究主题",
result_type=ResearchTopic,
interactive=True,
)
# 任务2:默认代理根据主题创建大纲
outline = cf.Task("创建大纲", context=dict(topic=topic))
# 任务3:作者代理写初稿
draft = cf.Task(
"写初稿",
context=dict(outline=outline),
agents=[author]
)
return draft
# 运行工作流
result = research_workflow()
print(result)
深入学习资源
- 官方文档
ControlFlow的官方文档是学习和使用该框架的最佳起点。您可以在controlflow.ai找到完整的文档,其中包括概念解释、API参考和使用指南。
- GitHub仓库
ControlFlow的GitHub仓库包含了源代码、示例和更多资源。您可以在这里找到最新的更新、问题跟踪和贡献指南。
- 示例代码
在GitHub仓库的examples目录中,您可以找到各种使用ControlFlow的示例代码,这些例子可以帮助您更好地理解框架的实际应用。
- 社区讨论
加入GitHub Discussions参与ControlFlow社区讨论,您可以在这里提问、分享经验和与其他开发者交流。
- 开发者工具
ControlFlow提供了一些开发者工具,可以帮助您更有效地使用框架:
- 使用Prefect UI可视化和监控您的工作流执行。
- 利用Mintlify构建和自定义ControlFlow文档。
结语
ControlFlow为构建AI工作流提供了一个强大而灵活的框架。通过本文提供的资源,您可以深入学习并掌握ControlFlow,从而创建透明、可维护且符合软件工程最佳实践的AI驱动应用程序。无论您是AI开发新手还是经验丰富的开发者,ControlFlow都能帮助您更好地控制和优化AI工作流程。开始您的ControlFlow之旅吧,探索AI应用开发的无限可能!
