Agentic Workflow Patterns
1.0.0
에이전트 워크 플로 패턴은 Python에서 다중 에이전트 및 에이전트 워크 플로를 구축하기위한 모범 사례 및 설계 패턴을 보여주는 저장소입니다. 이 저장소는 단일 에이전트 및 협업 다중 에이전트 아키텍처를 통해 지능형 자동화 및 강력한 워크 플로 관리를 용이하게하는 모듈 식, 확장 가능하며 재사용 가능한 설계 기술을 강조합니다. 이 저장소는 깊이있는 패턴으로 깊은 다이빙을하는 중간 기사를 동반합니다 :인지 구조 설계 : 에이전트 워크 플로 패턴을 처음부터
이 저장소는 에이전트 워크 플로를 설계하기위한 예제 및 템플릿을 제공하며, 이는 자체 포함 된 에이전트로 구성된 워크 플로이며, 각각의 고유 한 작업을 담당합니다. 초점은 다양한 자동화 작업에 적응할 수있는 재사용 가능한 구성 요소를 만드는 데 중점을 두어 지능적인 의사 결정 및 간소화 된 처리를 가능하게합니다.
반사 패턴은 액터 크리치 프레임 워크를 사용하여 반복 컨텐츠 생성 및 정제 시스템을 구현합니다. 이 패턴을 사용하면 액터 (콘텐츠 생성기)와 비평가 (콘텐츠 검토 자) 간의 지속적인 피드백 루프를 통해 자체 개선 컨텐츠 생성을 가능하게합니다.
? 이 패턴의 모든 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 .
웹 액세스 패턴은 웹 컨텐츠를 검색, 처리 및 요약하기위한 에이전트 워크 플로를 구현합니다. 검색, 스크랩 및 요약 작업을 통해 웹 컨텐츠 획득 및 처리의 다양한 측면을 처리하는 전문 에이전트의 파이프 라인을 오케스트레이션합니다.
? 이 패턴의 모든 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 .
시맨틱 라우팅 패턴은 의미 론적 의도에 따라 사용자 쿼리를 지능적으로 라우팅하기위한 에이전트 워크 플로를 구현합니다. 이 패턴은 코디네이터-델리 게이트 아키텍처를 사용하여 주요 TravelPlanneragent가 사용자의 의도를 결정하고 비행 예약, 호텔 검색 및 자동차 임대와 같은 특정 여행 관련 작업에 대한 전문 하위 에이전트에 대한 경로 요청을 사용합니다.
? 이 패턴의 모든 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 .
병렬 대표단 패턴은 명명 된 엔티티 인식 (NER)을 통해 별개의 엔티티를 식별하고 병렬 처리를 위해 특수 에이전트에 이들 엔티티를 위임함으로써 복잡한 쿼리를 프로세스합니다. 독립적 인 하위 작업을 동시에 실행할 수있는 시나리오에 효과적입니다.
? 이 패턴의 모든 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 .
동적 샤딩 패턴은 워크로드를 더 작은 관리 가능한 파편으로 동적으로 나누고 병렬로 처리하여 대형 데이터 세트를 효율적으로 처리합니다. 이 패턴은 웹 검색 (패턴 2에서 논의)을 사용하여 유명 인사의 전기를 가져 와서 입증됩니다.
? 이 패턴의 모든 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 .
작업 분해 패턴은 복잡한 작업을 독립적 인 하위 작업으로 나눕니다. 각 하위 작업 에이전트가 관리합니다. 이 패턴은 효율성과 확장 성을 향상시키는 데 유리합니다.
? 이 패턴의 모든 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 .
동적 분해 패턴은 별도의 에이전트에 의해 처리 된 하위 작업을 생성하기 위해 LLM (Lange Language Model)을 사용하여 복잡한 작업을 여러 하위 작업으로 자율적으로 분해합니다.
? 이 패턴의 모든 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 .
DAG (Directed Acyclic Graph) 오케스트레이션 패턴은 복잡한 워크 플로우를 유연한 방식으로 관리하여 지정된 순서로 여러 작업을 실행할 수 있습니다. YAML 정의 된 DAG를 사용하여 워크 플로를 구조화합니다.
? 이 패턴의 모든 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 .
이 저장소를 복제하여 시작하십시오. 이 프로젝트에는 Python 3.8 이상이 필요합니다.
pip (Python 3.8+와 함께 제공) 저장소 복제 :
git clone https://github.com/arunpshankar/Agentic-Workflow-Patterns.git
cd Agentic-Workflow-Patterns가상 환경 설정 :
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # On Windows, use `.venvScriptsactivate`PIP 업그레이드 및 종속성 설치 :
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt 프로젝트 루트에서 credentials 폴더 생성 :
mkdir credentialsGCP 서비스 계정 자격 증명 설정 :
credentials 폴더에서 key.json 으로 저장하십시오.SERP API 자격 증명 설정 :
credentials 폴더에서 key.yml 이라는 파일을 만듭니다. serp :
key : your_serp_api_key_here 참고 : credentials 폴더는 민감한 정보가 커밋되는 것을 방지하기 위해 .gitignore 에 포함되어 있습니다.
깨끗한 환경을 유지하고 파이썬 바이트 코드 생성을 비활성화하려면 다음 환경 변수를 구성하십시오.
export PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
export PYTHONPATH= $PYTHONPATH :../src/patterns/ 워크 플로 패턴에 대한 모든 소스 코드가 포함되어 있습니다../data/patterns/ 시스템 및 사용자 프롬프트 용 템플릿, 구조화 된 출력에 대한 JSON 스키마 및 에이전트의 출력 (최종 및 중간)이 포함되어 있습니다. 환경을 설정 한 후이 저장소에 포함 된 워크 플로 패턴을 실험 할 수 있습니다. 각 패턴은 에이전트 워크 플로 구축에서의 적용을 보여주기 위해 예제로 문서화됩니다.
예를 들어, 반사 패턴을 실행하려면 :
python src/patterns/reflection/pipeline.py우리는 기여를 환영하고 감사합니다! 에이전트 워크 플로 패턴 에 기여하는 방법은 다음과 같습니다.
git checkout -b feature-branch-namegit commit -m " Add feature or fix description "저장소 안정성을 유지하기 위해 적용 가능한 경우 테스트를 추가하십시오.
이 저장소는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.
