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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AgentsFlow
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。
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
AgentsFlow 公司信息
AgentsFlow 評論
5/5
AgentsFlow 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain Agents
- AI Flow
- Airflow (with custom LLM operators)
- Prefect (with AI tasks)
- Flyte