【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】4. 深入源码:Pipeline模块如何组织多智能体间的数据流?- 循环结构

简介: 【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】4. 深入源码:Pipeline模块如何组织多智能体间的数据流?- 循环结构
  • 大家好,我是 同学小张,日常分享AI知识和实战案例
  • 欢迎 点赞 + 关注 👏,持续学习持续干货输出
  • +v 一起交流💬,一起进步💪。
  • 微信公众号也可搜【同学小张】 🙏

本站文章一览:


前面我们已经初步学会了使用AgentScope中的Pipeline模块,并深入源码,阅读了其中的顺序结构Pipeline和条件分支Pipeline的实现代码。今天,我们来学习另一种经典的Pipeline结构 - 循环结构Pipeline。同样深入源码,了解其背后的实现逻辑。

目前AgentScope还处于快速迭代阶段,本文源码版本为:Successfully installed agentscope-0.0.4a0

0. 推荐前置阅读

(1)Pipeline入门 & 顺序结构Pipeline源码详解:【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】2. Pipeline模块入门:使用Pipeline模块实现最简单的多智能体交互

(2)Pipeline基类 & 条件结构Pipeline源码详解:【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】3. 深入源码:Pipeline模块如何组织多智能体间的数据流?- 顺序结构与条件分支

1. ForLoopPipeline

这个Pipeline用来实现类似编程语言中的 for 循环结构

1.1 初始化

class ForLoopPipeline(PipelineBase):
    def __init__(
        self,
        loop_body_operators: Operators,
        max_loop: int,
        break_func: Callable[[dict], bool] = lambda _: False,
    ):
        self.loop_body_operators = loop_body_operators
        self.max_loop = max_loop
        self.break_func = break_func
        self.participants = [self.loop_body_operators]
    def __call__(self, x: Optional[dict] = None) -> dict:
        return forlooppipeline(
            loop_body_operators=self.loop_body_operators,
            max_loop=self.max_loop,
            break_func=self.break_func,
            x=x,
        )

该Pipeline的初始化接收三个参数:

  • loop_body_operators:需要循环的operators
  • max_loop:最大循环次数
  • break_func:跳出循环的条件

1.2 实现原理

重写__call__函数,调用了 forlooppipeline 函数:

def forlooppipeline(
    loop_body_operators: Operators,
    max_loop: int,
    break_func: Callable[[dict], bool] = lambda _: False,
    x: Optional[dict] = None,
) -> dict:
    for _ in range(max_loop):
        # loop body
        x = _operators(loop_body_operators, x)
        # check condition
        if break_func(x):
            break
    return x  # type: ignore[return-value]

实现原理比较简单,一个for循环,for循环中为 x = _operators(loop_body_operators, x),关于 _operators函数,我们在上篇文章已经看过源码,它就是将 loop_body_operators 执行 sequentialpipeline顺序结构。

然后if break_func(x)语句,用来判断是否提前到达了停止条件,如果到达了,则直接跳出循环。

2. WhileLoopPipeline

这个Pipeline用来实现类似编程语言中的 while 循环结构。

1.1 初始化

class WhileLoopPipeline(PipelineBase):
    def __init__(
        self,
        loop_body_operators: Operators,
        condition_func: Callable[[int, dict], bool] = lambda _, __: False,
    ):
        self.condition_func = condition_func
        self.loop_body_operators = loop_body_operators
        self.participants = [self.loop_body_operators]
    def __call__(self, x: Optional[dict] = None) -> dict:
        return whilelooppipeline(
            loop_body_operators=self.loop_body_operators,
            condition_func=self.condition_func,
            x=x,
        )

该Pipeline的初始化接收两个参数:

  • loop_body_operators:需要循环的operators
  • condition_func:跳出循环的条件

1.2 实现原理

重写__call__函数,调用了 whilelooppipeline 函数:

def whilelooppipeline(
    loop_body_operators: Operators,
    condition_func: Callable[[int, Any], bool] = lambda _, __: False,
    x: Optional[dict] = None,
) -> dict:
    i = 0
    while condition_func(i, x):
        # loop body
        x = _operators(loop_body_operators, x)
        # check condition
        i += 1
    return x  # type: ignore[return-value]

实现原理也比较简单,一个while循环,进入while循环的条件是 condition_func。循环中为 x = _operators(loop_body_operators, x),即将 loop_body_operators 执行 sequentialpipeline顺序结构。

里面的 i 变量,没看懂其存在的意义是什么,只是用来计数吗?但是又没有最大循环次数设置进来,这个 i 变量也没有传递出去。

3. 总结

本文我们学习了AgentScope框架Pipeline模块中的两种循环Pipeline,其实现原理都是比较简单的,简单理解下,可以将循环内的operators理解成一系列函数,这些函数放在了for循环或while循环中。有过一点编程经验的同学相信很容易理解。

如果觉得本文对你有帮助,麻烦点个赞和关注呗 ~~~


  • 大家好,我是 同学小张,日常分享AI知识和实战案例
  • 欢迎 点赞 + 关注 👏,持续学习持续干货输出
  • +v 一起交流💬,一起进步💪。
  • 微信公众号也可搜【同学小张】 🙏

本站文章一览:

相关文章
|
2天前
|
存储 人工智能 自然语言处理
AI Agent框架(LLM Agent):LLM驱动的智能体如何引领行业变革,应用探索与未来展望
【7月更文挑战第2天】AI Agent框架(LLM Agent):LLM驱动的智能体如何引领行业变革,应用探索与未来展望
AI Agent框架(LLM Agent):LLM驱动的智能体如何引领行业变革,应用探索与未来展望
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
你要的AI Agent工具都在这里
只有让LLM(大模型)学会使用工具,才能做出一系列实用的AI Agent,才能发挥出LLM真正的实力。本篇,我们让AI Agent使用更多的工具,比如:外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。
你要的AI Agent工具都在这里
|
9天前
|
人工智能 图形学
【制作100个unity游戏之24】unity制作一个3D动物AI生态系统游戏2(附项目源码)
【制作100个unity游戏之24】unity制作一个3D动物AI生态系统游戏2(附项目源码)
11 1
【制作100个unity游戏之24】unity制作一个3D动物AI生态系统游戏2(附项目源码)
|
3天前
|
人工智能 前端开发 搜索推荐
移动应用开发的未来趋势:跨平台框架与AI的融合
【7月更文挑战第4天】随着移动设备的普及和用户需求的多样化,移动应用开发正面临前所未有的挑战与机遇。本文将深入探讨跨平台框架在提高开发效率、降低成本方面的优势,以及人工智能技术如何赋能移动应用,提供更加智能化的用户体验。我们将分析当前市场上流行的跨平台工具如Flutter和React Native,并探讨AI技术在移动应用中的具体应用案例,预测未来移动应用开发的发展方向。
|
3天前
|
SQL 监控 前端开发
AI+若依框架(低代码开发)
AI+若依框架(低代码开发)
12 1
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
能自动查找各种漏洞,专用于网络安全的AI Agent
【7月更文挑战第3天】研究表明,大型语言模型(LLM)可应用于网络安全,自动发现和利用漏洞,包括零日漏洞。多Agent系统中,HPTSA规划任务,其他Agent执行具体工作,提升发现和应对漏洞的效率。然而,LLM的复杂性可能导致可解释性、可控性问题,且系统鲁棒性、泛化能力和安全性仍需加强。[链接: arxiv.org/abs/2406.01637]
16 1
|
9天前
|
人工智能 图形学
【制作100个unity游戏之24】unity制作一个3D动物AI生态系统游戏1(附项目源码)
【制作100个unity游戏之24】unity制作一个3D动物AI生态系统游戏1(附项目源码)
12 2
|
10天前
|
人工智能 搜索推荐 安全
移动应用开发的未来趋势:跨平台框架和AI集成
【6月更文挑战第26天】在移动应用开发的快速演变领域中,开发者面临着不断变化的挑战与机遇。本文将探讨未来移动应用开发的几个关键趋势,包括跨平台框架的兴起、人工智能(AI)技术的集成,以及这些技术如何影响应用的性能、安全性和用户体验。通过分析当前的技术进步,我们预见到移动应用将更加智能、响应迅速且无缝集成于用户日常生活中。
|
17天前
|
人工智能 自然语言处理 监控
AI大模型智能体工作流涉及使用Ollama和FastGPT这两个工具
AI大模型智能体工作流涉及使用Ollama和FastGPT这两个工具
246 4
|
8天前
|
人工智能 开发框架 前端开发
移动应用开发的未来趋势:跨平台框架与AI的融合
在数字化时代的浪潮中,移动应用已成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。随着技术的不断进步,移动应用开发领域也迎来了新的变革。本文将探讨移动应用开发的未来趋势,重点关注跨平台框架的发展以及人工智能(AI)技术在其中的应用。通过分析当前市场上流行的跨平台开发框架,如React Native、Flutter等,以及AI技术如何改变移动应用的开发方式,我们将揭示这些技术如何共同推动移动应用开发进入一个新的时代。
11 0