Agentic Workflow

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Agentic Workflow ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, modulare, Multi-Agenten-KI-Pipelines zu erstellen. Es ermöglicht eine feinkörnige Orchestrierung von LLM-gesteuerten Agenten, anpassbare Prompts, Plugin-Integrationen und Zustandsverwaltung, um Aufgaben wie Kundensupport, Datenanalyse und Content-Erstellung nahtlos und deklarativ zu automatisieren, mit einer klaren API und integrierter Protokollierung.
Hinzugefügt am:
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May 20 2025
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Agentic Workflow ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, modulare, Multi-Agenten-KI-Pipelines zu erstellen. Es ermöglicht eine feinkörnige Orchestrierung von LLM-gesteuerten Agenten, anpassbare Prompts, Plugin-Integrationen und Zustandsverwaltung, um Aufgaben wie Kundensupport, Datenanalyse und Content-Erstellung nahtlos und deklarativ zu automatisieren, mit einer klaren API und integrierter Protokollierung.
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Was ist Agentic Workflow?

Agentic Workflow ist ein deklaratives Framework, das Entwicklern erlaubt, komplexe KI-Workflows zu definieren, indem mehrere LLM-basierte Agenten mit anpassbaren Rollen, Prompts und Ausführungslogik verknüpft werden. Es bietet integrierte Unterstützung für Aufgabenorchestrierung, Zustandsverwaltung, Fehlerbehandlung und Plugin-Integrationen, um eine nahtlose Interaktion zwischen Agenten und externen Tools zu ermöglichen. Die Bibliothek verwendet Python und YAML-basierte Konfigurationen, um Agent-Definitionen zu abstrahieren, unterstützt asynchrone Ausführungsflüsse und bietet Erweiterbarkeit durch benutzerdefinierte Connectors und Plugins. Als Open-Source-Projekt enthält sie detaillierte Beispiele, Vorlagen und Dokumentationen, die Teams helfen, die Entwicklung zu beschleunigen und komplexe KI-Agenten-Ökosysteme zu verwalten.

Wer wird Agentic Workflow verwenden?

  • KI-Entwickler
  • Machine-Learning-Ingenieure
  • Datenwissenschaftler
  • Produktmanager

Wie verwendet man Agentic Workflow?

  • Schritt 1: Installation über pip mit `pip install agentic-workflow` oder Klonen des GitHub-Repositories
  • Schritt 2: Definition der Workflow-Konfiguration in Python oder YAML
  • Schritt 3: Registrierung und Konfiguration der einzelnen Agenten mit deren Prompts, Rollen und Tools
  • Schritt 4: Einrichtung von Plugin-Integrationen und erforderlichen Umgebungsvariablen
  • Schritt 5: Ausführung des Workflows mit CLI-Befehlen oder der bereitgestellten Python-API
  • Schritt 6: Überwachung der Protokolle, Inspektion des Agentenstatus und Iteration im Workflow-Design

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von Agentic Workflow

Die Hauptfunktionen

  • Deklarative Multi-Agenten-Workflows
  • LLM-gesteuerte Agenten-Orchestrierung
  • Zustandsverwaltung und Fehlerbehandlung
  • Plugin- und externe API-Integrationen
  • Unterstützung für asynchrone Ausführung
  • Python- und YAML-basierte Konfiguration

Die Vorteile

  • Schnelle Zusammenstellung komplexer KI-Pipelines
  • Modulare und wiederverwendbare Agentenkomponenten
  • Verbesserte Wartbarkeit und Debugging
  • Nahtlose Integration mit externen Tools
  • Beschleunigte Entwicklung mit Beispielen und Dokumentation

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Agentic Workflow

  • Automatisierte Kundensupport-Chatbots
  • Datenverarbeitungs- und Analysepipelines
  • Content-Erstellungs- und Bearbeitungs-Workflows
  • Koordination von Multi-Agenten für Forschungsassistenten

FAQs zu Agentic Workflow

Unternehmensinformationen zu Agentic Workflow

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Agentic Workflow?

  • LangChain
  • Microsoft Semantic Kernel
  • AutoGPT
  • Haystack

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