流程引擎（Flow）开源项目教程

流程引擎（Flow）开源项目教程

flow A lightweight task engine for building stateful AI agents that prioritizes simplicity and flexibility. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flow27/flow

1. 项目介绍

流程引擎（Flow）是一个轻量级的任务引擎，旨在构建具有状态的人工智能代理。它优先考虑了简单性和灵活性，采用了动态任务队列系统，基于三个简单原则：并发执行、动态调度和智能依赖。Flow 的这种基于任务的架构使得复杂的工作流变得非常简单，能够实现并行任务执行、自我修改的动态工作流、条件分支和流控制等功能。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中已经安装了 Python。接下来，通过以下步骤快速启动 Flow 项目。

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/lmnr-ai/flow.git

# 进入项目目录
cd flow

# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行示例
python example.py

以下是 Python 示例代码，演示了如何添加和运行一个简单的任务：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from lmnr_flow import Flow, TaskOutput

# 创建一个流程实例，可选的线程池执行器，默认为4个工作线程
flow = Flow(thread_pool_executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=4))

# 定义一个简单的任务
def my_task(context):
    return TaskOutput(output="Hello World!")

# 将任务添加到流程中
flow.add_task("greet", my_task)

# 运行任务并获取结果
result = flow.run("greet")
print(result)  # 输出: {'greet': 'Hello World!'}

3. 应用案例和最佳实践

并发执行

通过 Flow，您可以轻松实现任务的并发执行，以下是一个并发执行任务的示例：

from time import sleep
from lmnr_flow import Flow, TaskOutput, NextTask

flow = Flow()

# 定义启动任务，它会启动两个慢任务
def starter(context):
    return TaskOutput(output="started", next_tasks=[
        NextTask("slow_task1"),
        NextTask("slow_task2")
    ])

# 定义两个慢任务
def slow_task1(context):
    sleep(1)
    return TaskOutput(output="result1")

def slow_task2(context):
    sleep(1)
    return TaskOutput(output="result2")

# 添加任务到流程
flow.add_task("starter", starter)
flow.add_task("slow_task1", slow_task1)
flow.add_task("slow_task2", slow_task2)

# 运行启动任务
result = flow.run("starter")
print(result)  # 输出: {'slow_task1': 'result1', 'slow_task2': 'result2'}

动态工作流

Flow 支持动态工作流，可以在运行时根据需要修改流程：

from lmnr_flow import Flow, TaskOutput, NextTask

flow = Flow()

# 定义一个条件任务，它会根据上下文中的计数器进行循环
def conditional_task(context):
    count = context.get("count", 0)
    if count >= 3:
        return TaskOutput(output="done")
    context.set("count", count + 1)
    return TaskOutput(output=f"iteration_{count}", next_tasks=[
        NextTask("conditional_task")
    ])

# 添加任务到流程
flow.add_task("conditional_task", conditional_task)

# 运行条件任务
result = flow.run("conditional_task")
print(result)  # 输出: {'conditional_task': 'iteration_3'}

4. 典型生态项目

Flow 作为轻量级的任务引擎，可以广泛应用于各种场景，以下是一些典型的生态项目：

• 分布式数据处理：利用 Flow 的并发和动态调度特性，可以构建分布式数据处理流程，如分布式爬虫、大规模数据清洗等。
• 自动化测试：Flow 可以用于构建自动化测试流程，实现测试脚本的并发执行和结果收集。
• 游戏AI：在游戏开发中，Flow 可以为游戏AI提供灵活的任务调度和管理。

以上教程介绍了 Flow 的基本概念、快速启动方法、应用案例和典型生态项目。通过这些内容，您可以对 Flow 有一个初步的了解，并开始构建自己的任务流程。

flow A lightweight task engine for building stateful AI agents that prioritizes simplicity and flexibility. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flow27/flow