文章目录
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- 什么是phidata
- 安装
- 官方demo
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- [创建一个 Web 搜索代理](#创建一个 Web 搜索代理)
- PhiData开发workflow应用
- Tools
- [Agent UI](#Agent UI)
什么是phidata
github: https://github.com/phidatahq/phidata
官方文档：https://docs.phidata.com/introduction
Phidata is a framework for building multi-modal agents and workflows.
Phidata 是一个用于构建多模式代理和工作流的框架。
- Build agents with memory, knowledge, tools and reasoning.
利用记忆、知识、工具和推理构建代理。 - Build teams of agents that can work together to solve problems.
建立可以协同工作解决问题的代理团队。 - Interact with your agents and workflows using a beautiful Agent UI.
使用美观的 Agent UI 与您的代理和工作流程进行交互。
主要特点
- Simple & Elegant 简单而优雅
- Powerful & Flexible 强大且灵活
- Multi-Modal by default 默认为 Multi-Modal
- Multi-Agent orchestration
多代理编排 - A beautiful Agent UI to chat with your agents
漂亮的代理 UI，与您的代理聊天 - Agentic RAG built-in 内置 Agentic RAG
- Structured outputs 结构化输出
- Reasoning built-in 内置推理
- Monitoring & Debugging built-in
内置监控和调试功能
elegant
美: [ˈelɪɡənt]
英: [ˈelɪɡənt]
adj. (某物)优美的；雅致的；讲究的；(某人)苗条的
网络 优雅的；高雅的；文雅的
安装
bash
pip install -U phidata官方demo
创建一个 Web 搜索代理
Phidata Agents are simple and elegant, resulting in minimal, beautiful code.
Phidata 代理简单而优雅，从而产生最小、美观的代码。
For example, you can create a web search agent in 10 lines of code.
例如，您可以在 10 行代码中创建一个 Web 搜索代理。
bash
pip install -U phidata openai duckduckgo-search
python
from phi.agent import Agent
from phi.model.openai import OpenAIChat
from phi.tools.duckduckgo import DuckDuckGo
api_key = "sk-proj-aN_YerJixxx"
web_agent = Agent(
name="Web Agent",
model=OpenAIChat(id="gpt-3.5-turbo", api_key=api_key),
tools=[DuckDuckGo()],
instructions=["Always include sources"],
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)
web_agent.print_response("Tell me about OpenAI Sora?", stream=True)使用国产deepseek模型：
python
from phi.agent import Agent
from phi.tools.duckduckgo import DuckDuckGo
from phi.model.deepseek import DeepSeekChat
api_key = "sk-xxxxx"
web_agent = Agent(
name="Web Agent",
model=DeepSeekChat(api_key=api_key),
tools=[DuckDuckGo()],
instructions=["Always include sources"],
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)
web_agent.print_response("不是deepseek吗?", stream=True)PhiData开发workflow应用
当前像coze、dify 这样的产品都支持workflow功能，可以可视化的定义workflow来解决一些相对负责的问题，而PhiData提供了通过code编排workflow的功能。
TODO~
Tools
工具是Agent可以运行的功能，如搜索web、运行SQL、发送电子邮件或调用api 。使用工具将agent与外部系统集成。您可以使用任何python函数作为工具或使用预构建的工具包。
python
from phi.agent import Agent
agent = Agent(
# Add functions or Toolkits
tools=[...],
# Show tool calls in the Agent response
show_tool_calls=True
)-
Toolkit是可以添加到Agent中的函数集合。Toolkit中的函数被设计成协同工作、共享内部状态并提供更好的开发体验。 以下工具包可供使用
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Using functions as tools
任何 python 函数都可以被代理用作工具。我们强烈建议创建特定于您的工作流的函数，并将它们添加到您的代理中。
例如，以下是如何使用 get_top_hackernews_stories 函数作为工具:
python
import json
import httpx
from phi.agent import Agent
def get_top_hackernews_stories(num_stories: int = 10) -> str:
"""Use this function to get top stories from Hacker News.
Args:
num_stories (int): Number of stories to return. Defaults to 10.
Returns:
str: JSON string of top stories.
"""
# Fetch top story IDs
response = httpx.get('https://hacker-news.firebaseio.com/v0/topstories.json')
story_ids = response.json()
# Fetch story details
stories = []
for story_id in story_ids[:num_stories]:
story_response = httpx.get(f'https://hacker-news.firebaseio.com/v0/item/{story_id}.json')
story = story_response.json()
if "text" in story:
story.pop("text", None)
stories.append(story)
return json.dumps(stories)
agent = Agent(tools=[get_top_hackernews_stories], show_tool_calls=True, markdown=True)
agent.print_response("Summarize the top 5 stories on hackernews?", stream=True)在使用 Phidata 的代理功能时，系统会根据您定义的工作流和函数的特定条件来决定何时调用哪个 Python 函数
您需要在 Phidata 中定义您的 Python 函数。这些函数应该是针对您特定工作流的，能够处理特定的任务或数据。
您可以设置触发条件，这些条件可以是基于事件、数据变化或特定的用户输入。例如，您可以定义一个函数在接收到特定类型的数据时被调用，或者在某个时间点自动执行。
Phidata 将能够根据您的设置和工作流自动调用相应的 Python 函数。
Agent UI
官方文档：https://docs.phidata.com/agent-ui
Phidata provides a beautiful Agent UI for interacting with your agents.
没有数据发送到phidata，所有代理会话都本地存储在sqlite数据库中。