Megosztás:


Gyárak regisztrálása a Workflow Builderbe

Eddig végrehajtó példányokat hoztunk létre, és közvetlenül a WorkflowBuilder adtuk át őket. Ez a megközelítés jól működik olyan egyszerű helyzetekben, ahol csak egyetlen munkafolyamat-példányra van szükség. Összetettebb esetekben azonban előfordulhat, hogy ugyanannak a munkafolyamatnak több, elkülönített példányát szeretné létrehozni. Ennek támogatásához minden munkafolyamat-példánynak saját végrehajtópéldány-készletet kell kapnia. Ha ugyanazokat a végrehajtókat újrahasználja, az azt eredményezi, hogy a belső állapotuk meg van osztva a munkafolyamatok között, ami nem kívánt mellékhatásokat eredményez. Ennek elkerülése érdekében regisztrálhat végrehajtó gyárakat a WorkflowBuilder segítségével, biztosítva, hogy új végrehajtó példányok jöjjenek létre minden munkafolyamat-példány számára.

Gyárak regisztrálása a Workflow Builderbe

Hamarosan...

A végrehajtó-előállító regisztrálásához a WorkflowBuilder-re a register_executor metódust használhatja. Ez a módszer két paramétert használ: a végrehajtó példányait létrehozó gyári függvényt (típusa Executor vagy származtatása Executor) és a munkafolyamat-konfigurációban használni kívánt gyár nevét.

class UpperCase(Executor):
    def __init__(self, id: str):
        super().__init__(id=id)

    @handler
    async def to_upper_case(self, text: str, ctx: WorkflowContext[str]) -> None:
        """Convert the input to uppercase and forward it to the next node."""
        result = text.upper()

        # Send the result to the next executor in the workflow.
        await ctx.send_message(result)

class Accumulate(Executor):
    def __init__(self, id: str):
        super().__init__(id=id)
        # Executor internal state that should not be shared among different workflow instances.
        self._text_length = 0

    @handler
    async def accumulate(self, text: str, ctx: WorkflowContext) -> None:
        """Accumulate the length of the input text and log it."""
        self._text_length += len(text)
        print(f"Accumulated text length: {self._text_length}")

@executor(id="reverse_text_executor")
async def reverse_text(text: str, ctx: WorkflowContext[str]) -> None:
    """Reverse the input string and send it downstream."""
    result = text[::-1]

    # Send the result to the next executor in the workflow.
    await ctx.yield_output(result)

workflow_builder = (
    WorkflowBuilder()
    .register_executor(
        factory_func=lambda: UpperCase(id="UpperCaseExecutor"),
        name="UpperCase",
    )
    .register_executor(
        factory_func=lambda: Accumulate(id="AccumulateExecutor"),
        name="Accumulate",
    )
    .register_executor(
        factory_func=lambda: reverse_text,
        name="ReverseText",
    )
    # Use the factory name to configure the workflow
    .add_fan_out_edges("UpperCase", ["Accumulate", "ReverseText"])
    .set_start_executor("UpperCase")
)

Munkafolyamat létrehozása a szerkesztővel

# Build the workflow using the builder
workflow_a = workflow_builder.build()
await workflow_a.run("hello world")
await workflow_a.run("hello world")

Várt kimenet:

Accumulated text length: 22

Most hozzunk létre egy másik munkafolyamat-példányt, és futtassuk. A Accumulate végrehajtónak saját belső állapottal kell rendelkeznie, és nem szabad megosztania az állapotot az első munkafolyamat-példánysal.

# Build another workflow using the builder
# This workflow will have its own set of executors, including a new instance of the Accumulate executor.
workflow_b = workflow_builder.build()
await workflow_b.run("hello world")

Várt kimenet:

Accumulated text length: 11

Az ügynök-gyár regisztrálásához a WorkflowBuilder módszert használhatja a register_agent metódust. Ez a módszer két paramétert használ: a gyári függvényt, amely létrehozza az ügynök példányait (a implementálandó AgentProtocoltípusok közül) és a munkafolyamat-konfigurációban használni kívánt gyár nevét.

def create_agent() -> ChatAgent:
    """Factory function to create a Writer agent."""
    return AzureOpenAIChatClient(credential=AzureCliCredential()).create_agent(
        instructions=("You are a helpful assistant.",),
        name="assistant",
    )

workflow_builder = (
    WorkflowBuilder()
    .register_agent(
        factory_func=create_agent,
        name="Assistant",
    )
    # Register other executors or agents as needed and configure the workflow
    ...
)

# Build the workflow using the builder
workflow = workflow_builder.build()

Minden alkalommal, amikor új munkafolyamat-példány jön létre, a munkafolyamatban szereplő agent egy új példánya fog létrejönni a gyári függvény által, és új szálpéldányt kap majd.

Munkafolyamat állapotának elkülönítése

A munkafolyamat állapotelkülönítésével kapcsolatos további információkért tekintse meg a munkafolyamatállapot-elkülönítés dokumentációját.