PydanticAI圖表轉換AI代理工作流程

PydanticAI 最近推出了一項改變遊戲規則的功能，稱為 PydanticAI 圖表，承諾將改變 AI 代理管理和執行工作流程的方式。這款新工具為開發者提供了一種以前所未有的清晰度和效率來建模、控制和視覺化複雜 AI 互動的方法。在本文中，我們將深入探討 PydanticAI 圖表這個異步圖表和狀態機庫，探索其主要功能、優勢及其在 AI 開發中革命性的潛力。

關鍵要點

• PydanticAI 引入了圖表支持，用於建模 AI 代理工作流程。
• 這些圖表作為異步狀態機運作，使用類型提示進行定義。
• 該庫針對中級到高級開發者，提供複雜的控制選項。
• 核心組件包括 GraphRunContext、End、Nodes 和 Graph。
• 它旨在增強 AI 應用中的決策過程。
• 這些核心組件是 PydanticAI 圖表的基本構建塊。

了解 PydanticAI 圖表

什麼是 PydanticAI 圖表？

PydanticAI 圖表是一個專為 Python 設計的異步圖表和狀態機庫，使開發者能夠使用類型提示定義節點和邊。這種結構化的方法允許設計複雜的 AI 代理互動。

這個庫賦予開發者以驚人的清晰度建模、執行、控制和視覺化複雜工作流程的能力。使用 PydanticAI 圖表，你可以創建更強大、易懂和易維護的 AI 應用，為 AI 代理設計樹立新的標準。圖表和有限狀態機的結合為管理複雜工作流程提供了強大的抽象。

目標受眾

PydanticAI 圖表針對的是中級到高級開發者，而不是初學者。這款工具需要對 Python 和圖表數據結構有扎實的理解。

鑑於其高級性質，該庫利用 Python 泛型和類型提示來簡化開發過程。對於熟悉圖表數據結構的開發者，PydanticAI 圖表提供了無與倫比的強大和靈活性。

安裝

開始使用 PydanticAI 圖表非常簡單。你可以使用 pip 進行安裝：

pip install pydantic-graph

建議也安裝 PydanticAI，儘管它是可選的依賴項。

PydanticAI 圖表的關鍵組件

PydanticAI 圖表圍繞四個核心組件構建，這些組件對於有效理解和使用該庫至關重要：

• GraphRunContext： 類似於 PydanticAI 中的 RunContext，這個組件管理圖表及其依賴項的狀態。它就像接力賽中的接力棒，在節點之間傳遞重要信息，以確保順利執行。

• End： 這表示圖表執行的結束，標記當節點返回其最終值時。它是賽跑的終點線，標誌著工作流程的完成，特別有助於管理具有多個動作的複雜工作流程。

• Nodes： 這些是圖表的核心單元，通過 run 方法執行過程邏輯。

• Graph： 作為執行引擎，由節點組成。它是整個工作流程的總藍圖，類似於觸發任務的管道。

PydanticAI 圖表的高級主題

圖表數據結構及其重要性

在計算機科學中，圖表是表示實體之間連接的抽象數據類型。它們由頂點（或節點）和邊組成，可以是定向或無向的。

圖表有許多應用，從建模交通和公用事業網絡到社交網絡和分子結構。它們對於表示複雜關係和系統至關重要。

狀態機解釋

狀態機是一種計算模型，任何時刻都可以處於有限數量的狀態之一。它根據輸入改變狀態，這些改變被稱為轉換。

狀態機對於建模複雜系統、設計機器人控制器、分析計算機語言和開發視頻遊戲至關重要。它們可以視覺化為定向圖表，其中節點代表狀態，邊代表轉換。

如何使用 PydanticAI 圖表

編寫簡單的圖表

讓我們設置一個包含三個節點的簡單圖表：

• 節點 A 作為起始節點。
• 節點 B 作為決策節點。
• 節點 C 作為過程的結束。

每個節點共享一個基類型，這一點很重要。首先，導入必要的組件：

from dataclasses import dataclass
from pydantic_graph import GraphRunContext, BaseNode, Graph, End
@dataclass
class NodeA(BaseNode[int]):
    track_number: int
@dataclass
class NodeB(BaseNode[int]):
    track_number: int
@dataclass
class NodeC(BaseNode[int]):
    track_number: int

編寫異步 Run 方法

現在，讓我們為這些節點編寫異步 run 方法：

@dataclass
class NodeA(BaseNode[int]):
    track_number: int
    async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> BaseNode:
        print(f'Calling Node A')
        return NodeB(self.track_number)
@dataclass
class NodeB(BaseNode[int]):
    track_number: int
    async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> BaseNode | End:
        print(f'Calling Node B')
        if self.track_number == 1:
            return End(f'Stop at Node B with value --> {self.track_number}')
        else:
            return NodeC(self.track_number)
@dataclass
class NodeC(BaseNode[int]):
    track_number: int
    async def run(self, ctx: GraphRunContext) -> End:
        print(f'Calling Node C')
        return End(f'Value to be returned at Node C: {self.track_number}')

節點 A 將 track 傳遞給節點 B，後者然後決定是否停止執行或繼續到節點 C。

執行

最後，初始化圖表並執行它：

graph = Graph(nodes=[NodeA, NodeB, NodeC])
result, history = graph.run_sync(start_node=NodeA(track_number=1))
print('*' * 40)
print('History:')
for history_part in history:
    print(history_part)
print('*' * 40)
print(f'Result: {result}')

這段代碼將調用節點 A，然後在 track 值為 1 時在節點 B 停止執行。

使用 PydanticAI 圖表的優勢和劣勢

優勢

• 增強的工作流程建模和視覺化。
• 異步操作以實現高性能。
• 類型提示以確保代碼的健壯性。
• 可以獨立使用。

劣勢

• 對初學者來說學習曲線陡峭。
• 早期測試版狀態可能包含錯誤和不完整的文檔。

常見問題

什麼是 PydanticAI？

PydanticAI 是一個 AI 框架，旨在簡化 AI 應用的開發、部署和管理。它將異步編程、數據驗證和工作流程管理整合成一個統一的系統。

使用 PydanticAI 圖表的主要好處是什麼？

PydanticAI 圖表使開發者能夠以更大的清晰度和控制力創建複雜的 AI 代理工作流程。圖表結構允許更容易地建模和視覺化這些工作流程，增強了可維護性和性能。

PydanticAI 圖表是否依賴於其他 PydanticAI 組件？

雖然作為 PydanticAI 的一部分開發，但 PydanticAI 圖表不依賴於其他組件，可以獨立用於基於圖表的狀態機應用。這種靈活性使其適用於各種項目。

相關問題

PydanticAI 的替代方案有哪些？

用於構建 AI 代理和工作流程的替代方案包括：

• Langchain： 一個用於使用大型語言模型（LLMs）創建應用的框架。
• AutoGen： 由微軟開發，幫助開發者通過協調多個可以對話以解決任務的代理來構建對話式 AI。
• Haystack： 來自 deepset 的開源框架，使開發者能夠在大量文檔集合上構建智能搜索應用。