ControlFlow

ControlFlow 是一个用于构建智能代理工作流的 Python 框架。它为开发者提供了一个结构化的框架，旨在定义工作流和将任务分配给大型语言模型（LLMs），同时保持对工作流的控制和透明度。用户可以创建可观察的任务，分配专门的 AI 代理来完成这些任务，并将多个任务组合成更复杂的工作流。

ControlFlow 的特点

• 任务导向架构：将复杂的 AI 工作流拆分为可管理的步骤。
• 结构化结果：通过类型安全的输出，弥补 AI 和传统软件之间的鸿沟。
• 专用代理：为特定任务部署专业的 AI 代理以提高效率。
• 灵活的控制：在工作流中持续调整控制与自主性之间的平衡。
• 多代理协调：在单个工作流中协调多个 AI 代理。
• 原生可观察性：全面支持 Prefect 3.0，便于监控和调试 AI 工作流。
• 生态系统集成：能够无缝地与现有代码和工具协作。

使用场景

ControlFlow 适用于多种场景，包括但不限于：

• 流程自动化：通过 AI 自动执行复杂任务，如信息提取、文本生成等。
• 用户交互：在需要用户输入的情况下，与用户进行交互并自动化后续步骤。
• 多步骤工作流：将多项任务组织为一个系统，确保任务之间的连贯性和高效性。
• 人工智能应用开发：为各种 AI 应用提供强大的支持，确保输出的可预测性和可靠性。

示例

以下是一个简单的使用示例，演示如何使用 ControlFlow 创建一个任务来生成有关人工智能的短诗：

import controlflow as cf

result = cf.run("Write a short poem about artificial intelligence")

print(result)

通过这个框架，开发者可以轻松实现复杂的 AI 任务，并将其集成到他们的应用中。相关文档和示例项目可以帮助用户深入了解 ControlFlow 的更多功能。