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AgentsFlow是一個開源的Python框架,用於協調多個由大型語言模型(LLM)驅動的代理,形成可定制的多步驟工作流程。開發者可以定義代理節點,透過有向圖連接,實作分支邏輯、平行執行與錯誤處理。它提供內建的監控、日誌與排程功能,確保複雜AI驅動流程的可靠與透明自動化。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 19 2025
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AI平台與框架
工作流程自動化
#AI工作流程自動化
#AI視覺編程
#管道設計工具
#AI中的條件邏輯
#AI中的並行處理
#工作流程中的錯誤處理
#實時監控工具
#可擴展的AI框架
#API整合的AI
#AI工作流程的除錯
#基於代理的架構
#可擴展的AI系統
#定制AI整合
#流程可視化工具
#模塊化管道
#開源AI解決方案
#CI/CD for AI
#AI中的數據處理
#LLM整合
#雲服務中的AI
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AgentsFlow是一個開源的Python框架,用於協調多個由大型語言模型(LLM)驅動的代理,形成可定制的多步驟工作流程。開發者可以定義代理節點,透過有向圖連接,實作分支邏輯、平行執行與錯誤處理。它提供內建的監控、日誌與排程功能,確保複雜AI驅動流程的可靠與透明自動化。
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精選
AgentsFlow 是什麼?
AgentsFlow將每個AI代理抽象為有向圖中的一個節點,使開發者能以視覺與程式方式設計複雜的管道。每個節點可代表LLM調用、資料前置處理或決策邏輯,並可根據輸出或條件連接以觸發後續動作。此框架支援分支、迴圈與平行執行,並內建錯誤處理、重試與超時控制。AgentsFlow與主要的LLM供應商、客製模型與外部API整合,其監控儀表板提供即時日誌、指標與流程視覺化,簡化除錯與優化流程。且透過插件系統與REST API,能延伸與整合進CI/CD流程、雲端服務或自定義應用程序,非常適合用於可擴展且車產級的AI工作流程。
誰會使用 AgentsFlow?
AI開發者
ML工程師
資料科學家
研發團隊
自動化架構師
如何使用 AgentsFlow?
第一步:透過pip安裝AgentsFlow(pip install agentsflow)
第二步:配置你的LLM供應商認證資訊
第三步:通過子類化Task或使用內建的LLMNode來定義代理節點
第四步:將節點連接形成流程以建立有向工作流程
第五步:自定義分支、平行、錯誤處理與排程
第六步:執行流程並透過儀表板或日誌監控進度
第七步:分析結果並反覆優化工作流程
平台
mac
windows
linux
AgentsFlow 的核心特徵與益處
主要功能
代理節點抽象,用於LLM調用
有向圖流程和工作流程組合
分支邏輯與條件執行
平行執行與並發性
內建錯誤處理與重試機制
排程與超時控制
即時監控儀表板與日誌
支援主要LLM供應商與自訂模型整合
REST API與插件系統擴展能力
支持迴圈與子流程
優點
快速建立多代理人工作流程的原型
模組化、可重用的流程組件
改善錯誤處理與重試的可靠性
支援平行擴展的高效執行
透過監控與日誌實現執行透明度
便利集成於現有系統
開源且可客製化
縮短開發時間以應對複雜AI任務
AgentsFlow 的主要使用案例與應用
多步驟文件摘要與分類
自動化客戶支援工作流程
結合檢索與產生的研究助理管道
資料前置處理與分析流程
配備分支邏輯的決策支援系統
AgentsFlow 的常見問答
什麼是AgentsFlow?
AgentsFlow支援哪些LLM?
如何安裝AgentsFlow?
我可以整合自訂模型嗎?
AgentsFlow提供UI嗎?
AgentsFlow適合用於生產環境嗎?
如何擴展AgentsFlow?
我可以排程流程嗎?
支援平行執行嗎?
在哪裡可以找到文件?
AgentsFlow 公司信息
AgentsFlow
jaemil
https://www.findnlink.com
https://x.com/emilhopf
jaemil
AgentsFlow 評論
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