Solon Ai 在推出 Solon Ai Mcp 后,又将推出 Solon Ai Flow。
1、Solon Ai Flow 是个啥?
Solon Ai Flow 是一个智能体编排开发框架(基于 solon-flow 构建)。它是框架!不是工具,不是产品(这与市面上流行的工具和产品,有较大差别)。
使用 yaml 格式编排,很像 docker-compose 的观感。
2、发布预告
预计下周(2025年农历小满)发布首个版本。
3、效果预览
- 简单的聊天智能体
yaml
id: chat_case1
layout:
- type: "start"
- task: "@TextInput"
meta:
text: "你好"
- task: "@ChatModel"
meta:
systemPrompt: "你是个聊天助手"
stream: false
chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig"
provider: "ollama"
model: "qwen2.5:1.5b"
apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
- task: "@TextOutput"
- RAG 知识库智能体
yaml
id: rag_case1
layout:
- type: "start"
- task: "@TextInput"
meta:
text: "Solon 是谁开发的?"
- task: "@EmbeddingModel"
meta:
embeddingConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.embedding.EmbeddingConfig"
provider: "ollama"
model: "bge-m3"
apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/embed"
- task: "@InMemoryRepository"
meta:
documentSources:
- "https://solon.noear.org/article/about?format=md"
splitPipeline:
- "org.noear.solon.ai.rag.splitter.RegexTextSplitter"
- "org.noear.solon.ai.rag.splitter.TokenSizeTextSplitter"
- task: "@ChatModel"
meta:
systemPrompt: "你是个知识库"
stream: false
chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig"
provider: "ollama"
model: "qwen2.5:1.5b"
apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
- task: "@TextOutput"
- 两个智能体表演相声式吵架(llm 与 llm 讲相声)
yaml
id: pk_case1
layout:
- type: "start"
- task: "@TextInput"
meta:
text: "你好"
- task: "@ChatModel"
id: model_a
meta:
systemPrompt: "你是一个智能体名字叫"阿飞"。将跟另一个叫"阿紫"的智能体,表演相声式吵架。"
stream: false
chatSession: "A"
chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig"
provider: "ollama"
model: "qwen2.5:1.5b"
apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
- task: "@TextOutput"
meta:
prefix: "阿飞: "
- task: "@ChatModel"
id: model_b
meta:
systemPrompt: "你是一个智能体名字叫"阿紫"。将跟另一个叫"阿飞"的智能体,表演相声式吵架。"
stream: false
chatSession: "B"
chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig"
provider: "ollama"
model: "qwen2.5:1.5b"
apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
- task: "@TextOutput"
meta:
prefix: "阿紫: "
- type: "exclusive"
link:
- nextId: model_a
condition: 'context.counter().incr("demo") < 10'
- nextId: end
- type: "end"
id: "end"
4、如何运行?
case2, csae3, case4 是用 TextInput,TextOutput 作输出输入。通过流引擎和引上下文,即可运行。
java
@SolonTest
public class ChatTest {
@Inject
FlowEngine flowEngine;
@Test
public void case2() {
flowEngine.eval("case2");
}
@Test
public void case3() {
flowEngine.eval("case3");
}
@Test
public void case4() {
flowEngine.eval("case4");
}
}
csae1 则是用 ChatInput 和 ChatOutput 作输入输出(基于 Context.current() 输入和输出),需要正常的 web 聊天场景
java
@Controller
public class DemoController {
@Inject
FlowEngine flowEngine;
ChatSession chatSession = new ChatSessionDefault();
@Mapping("case1")
public void case1() throws Exception {
FlowContext flowContext = new FlowContext();
flowContext.put(Attrs.CTX_CHAT_SESSION, chatSession); //传递聊天会话
flowEngine.eval("case1", flowContext);
}
}