前言
之前我们讲过了想将LLM能力在具体的应用中实践,最好的方法是做成一个agent,具体参考大模型应用。
本系列我们就从零写一个agent框架,方便我们构造和运行agent。
coze dify 等agent编排框架探索
动手之前先看看目前比较好的这些agent编排框架。
首先我认为最好的是字节的coze :https://www.coze.com
它以bot(agent)
为主体,在其上增加了一些RAG,workflow等等功能。并且提供了single和multi两种模式。
用起来很简单,只需要少量的编辑,就能够快速将应用搭建起来。
当然这种设计也导致它的编排能力非常弱,尤其是对于CoT这种场景。它的workflow也不支持嵌入bot,只提供了一些简单节点。多bot的场景只能用multi agent模式,但这个模式也只是简单的编排。做一些复杂操作非常勉强。
但我最喜欢的是它的workflow能嵌workflow,属实是能力无限。
可以理解为开源,低配版coze
其他有 FlowiseAI,kuafu,Boxcars等等
还有一个比较另类的Stable Diffusion ,我非常喜欢他的ComfyUI
,这也算是一种workflow,非常的比较open,且能够导来导入,且不拘一格,可以任意流转。
目标
那我们这个ai_agent
框架目标如下:
- 编排式agent,不应该拘泥于某一范式来编排agent,而应该是一个开放的能力。这主要是因为在解决复杂问题时固定范式会限制我们的思路。
- BaaS Solution 服务和编排分离,基于一个的中间层的协议通信。在应用发布后,只需要调用服务的api即可。
- 能力无限 workflow和agent都可以作为一个新的agent的子节点。
架构设计
简略的划分为两个模块,agent服务和webui,一个用来运行agent,一个用来编排agent。
- webui:用来编排agent的ui界面,编排后的结果是一个执行计划plan。
- agent serve:agent服务,能够加载各种service(llm,workflow等),并根据plan执行这些service。
- python_rt: python运行环境,就是说可以直接将py代码作为service执行,以后还会有
wasm_rt
等等。 - agent_rt: agent运行时,是调度plan的核心。
快速体验
项目地址 传送门
启动服务
启动需要示例
- python_rt : 是为了能够远程调用python,并保证一个安全和沙盒环境,版本使用的
3.11.9
- webui : 用的wasm制作的编辑器,需要trunk绑定,trunk安装教程
- openai:我这里llm主要用的openai,如果你需要llm能力,则需要先设置appkey到环境变量中。
bash
// 启动python运行时,我这里直接打包成了docker,python版本3.11.9
docker run -itd -p 50001:50001 wdshihaoren/python_rt:16896997
//运行实例,就是起一个rpc服务,能够运行plan
cd example
cargo run --bin serve
//运行webui
cd webui/server
go run main.go
cd webui
trunk serve
加载plugin
project->LOAD
,从webui/server
中加载所有的plugin插件,插件地址,其实就是一堆json,定义插件的视图长啥样。
到这里可以自己拖拽一些节点制作workflow了。
upload plugin
我们这里直接上传一个做好的agent: single agent。将内容粘贴到plan-text-view
窗口中,up plugin
上传。可以看到所有的流程节点。
执行流程
打开work-flow-view
视图,可以看到single agent
执行流程非常简单。
- 注意: 一个流程总是以
start
节点开始,以end
节点结束。
- 根据用户输入,调用llm,
- 如果需要调用tool,则用python执行tool,然后将结果追加到llm的上线文中。继续调用llm。
- 如果不需要执行tool,则流程结束,返回答案
answer
。
debug
点击debug
,查看关键流程的执行结果是否符合预期。
至此,一个简单的流程就体验完了。
尾语
我会继续完善这个项目相关的文档,每个模块都会有一篇文章介绍,同时诚邀感兴趣的小伙伴们的参与,一个人工作量有点大。
项目目前刚开始做,还有很多功能没有完善,之后可能会有大的改动。
关于能力无限,其实上面这个workflow可以导出来作为一个workflow被其他的agent调用。可以在workflow->custom_workflow
中体验。
如果不想用webui这么复杂的东西,可以直接用rust,引用crate.io上的agent_rt
和wd_agent
lib,然后编码体验。