【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
|
7月前
|
人工智能 Java 开发者
阿里出手!Java 开发者狂喜!开源 AI Agent 框架 JManus 来了,初次见面就心动~
JManus是阿里开源的Java版OpenManus,基于Spring AI Alibaba框架,助力Java开发者便捷应用AI技术。支持多Agent框架、网页配置、MCP协议及PLAN-ACT模式,可集成多模型,适配阿里云百炼平台与本地ollama。提供Docker与源码部署方式,具备无限上下文处理能力,适用于复杂AI场景。当前仍在完善模型配置等功能,欢迎参与开源共建。
2857 58
阿里出手!Java 开发者狂喜!开源 AI Agent 框架 JManus 来了,初次见面就心动~
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
AI视频生成也能自动补全!Wan2.1 FLF2V:阿里通义开源14B视频生成模型,用首尾两帧生成过渡动画
万相首尾帧模型是阿里通义开源的14B参数规模视频生成模型,基于DiT架构和高效视频压缩VAE,能够根据首尾帧图像自动生成5秒720p高清视频,支持多种风格变换和细节复刻。
2738 9
AI视频生成也能自动补全!Wan2.1 FLF2V:阿里通义开源14B视频生成模型,用首尾两帧生成过渡动画
|
7月前
|
人工智能 数据处理 云栖大会
云栖现场|让评测与标注成为AI进化引擎!阿里发布全新评测平台,3大创新评测集亮相
云栖现场|让评测与标注成为AI进化引擎!阿里发布全新评测平台,3大创新评测集亮相
973 9
云栖现场|让评测与标注成为AI进化引擎!阿里发布全新评测平台,3大创新评测集亮相
|
9月前
|
人工智能 搜索推荐 API
AI-Compass DeepSearch深度搜索生态:集成阿里ZeroSearch、字节DeerFlow、MindSearch等前沿平台,实现超越传统关键词匹配的智能信息检索革命
AI-Compass DeepSearch深度搜索生态:集成阿里ZeroSearch、字节DeerFlow、MindSearch等前沿平台,实现超越传统关键词匹配的智能信息检索革命
AI-Compass DeepSearch深度搜索生态:集成阿里ZeroSearch、字节DeerFlow、MindSearch等前沿平台,实现超越传统关键词匹配的智能信息检索革命
|
8月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
阿里开源即封神,一上线就斩获4000+ star背后的真相,WebAgent多步骤智能网搜神器,颠覆你对AI的信息检索印象!
WebAgent 是阿里巴巴开源的多步骤智能网搜神器,包含 WebWalker、WebDancer、WebSailor 等模块,支持复杂推理与长上下文信息检索,GitHub 已获 4.7k star,颠覆传统 AI 搜索方式。
1261 1
|
10月前
|
人工智能 IDE 程序员
阿里也出手了!灵码AI IDE问世
各位程序员小伙伴们,是不是还在为写代码头秃?别担心,阿里云带着它的通义灵码 AI IDE 来拯救你啦!
3834 3
|
10月前
|
人工智能 IDE 程序员
阿里也出手了!灵码AI IDE问世
各位程序员小伙伴们,是不是还在为写代码头秃?别担心,阿里云带着它的通义灵码 AI IDE 来拯救你啦! 相信不少小伙伴已经在VSCode、JetBrains IDE等主流开发工具中安装过通义灵码这款插件。 通义灵码插件全网总下载量超 1500 万,开发者采纳代码行数超 30 亿且每月增速 20%-30%。 今天我们要说的不是这款插件,而是阿里刚出的“为AI而生的灵码IDE”。
1947 0
|
人工智能 自然语言处理 API
ComfyUI-Copilot:阿里把AI助手塞进ComfyUI:一句话生成工作流,自动布线/调参/选模型,小白秒变大神!
ComfyUI-Copilot 是阿里推出的基于 ComfyUI 的 AI 智能助手,支持自然语言交互、智能节点推荐和自动工作流辅助,降低开发门槛并提升效率。
4519 9
ComfyUI-Copilot:阿里把AI助手塞进ComfyUI:一句话生成工作流,自动布线/调参/选模型,小白秒变大神!

热门文章

最新文章