DB-GPT核心组件：AWEL工作流与智能体系统
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/db/DB-GPT 本文详细介绍了DB-GPT框架中的核心组件AWEL（Agentic Workflow Expression Language）工作流表达式语言和多智能体系统。AWEL是专为大模型应用开发设计的声明式智能体工作流语言，提供丰富的操作符类型、数据流控制语法和类型系统，支持构建复杂的数据处理流水线。多智能体框架采用基于AWEL的编排式架构，通过智能体管理器实现动态任务分配、智能体间通信和结果聚合，为复杂数据应用场景提供强大的协同处理能力。
AWEL智能体工作流表达式语言详解
AWEL（Agentic Workflow Expression Language）是DB-GPT框架中专门为大模型应用开发设计的智能体工作流表达式语言。它提供了一套声明式的语法来构建复杂的数据处理流水线，让开发者能够专注于业务逻辑而不必关注底层模型和环境细节。
AWEL核心语法结构
AWEL工作流采用直观的DAG（有向无环图）语法来表达数据处理流程，其基本结构如下：
from dbgpt.core.awel import DAG, HttpTrigger, MapOperator
from dbgpt._private.pydantic import BaseModel, Field
class TriggerReqBody(BaseModel):
name: str = Field(..., description="User name")
class RequestHandler(MapOperator[TriggerReqBody, str]):
async def map(self, input_value: TriggerReqBody) -> str:
return f"Hello, {input_value.name}"
with DAG("simple_example") as dag:
trigger = HttpTrigger("/examples/hello", request_body=TriggerReqBody)
handler = RequestHandler()
trigger >> handler # 定义数据流向
操作符类型与功能
AWEL提供了丰富的操作符类型，每种操作符都有特定的功能：
1. 映射操作符 (MapOperator)
class CustomMapper(MapOperator[str, str]):
async def map(self, input_value: str) -> str:
return input_value.upper() + " processed"
2. 分支操作符 (BranchOperator)
def is_positive(x: int) -> bool:
return x > 0
branch_op = BranchOperator({
is_positive: "positive_processor",
lambda x: x <= 0: "non_positive_processor"
})
3. 连接操作符 (JoinOperator)
def combine_results(results: List[str]) -> str:
return ", ".join(results)
join_op = JoinOperator(combine_function=combine_results)
4. 流处理操作符
class StreamProcessor(TransformStreamAbsOperator[str, str]):
async def transform_stream(self, input_stream: AsyncIterator[str]) -> AsyncIterator[str]:
async for item in input_stream:
yield f"Processed: {item}"
数据流控制语法
AWEL使用直观的运算符来控制数据流向：
序列化执行
trigger >> mapper1 >> mapper2 >> output
并行执行
trigger >> [mapper1, mapper2] >> joiner
条件分支
trigger >> branch_op
branch_op >> {"positive": positive_processor, "negative": negative_processor}
类型系统与泛型支持
AWEL具有强大的类型系统，支持泛型操作符：
# 泛型映射操作符
class GenericMapper(MapOperator[IN, OUT]):
async def map(self, input_value: IN) -> OUT:
# 类型安全的转换逻辑
pass
# 使用Pydantic模型进行类型验证
class UserRequest(BaseModel):
user_id: int
query: str
class ResponseData(BaseModel):
result: str
confidence: float
class UserProcessor(MapOperator[UserRequest, ResponseData]):
async def map(self, input_value: UserRequest) -> ResponseData:
return ResponseData(
result=f"Processed: {input_value.query}",
confidence=0.95
)
异步执行模型
AWEL完全基于异步执行模型，支持高效的并发处理：
class AsyncProcessor(MapOperator[str, str]):
async def map(self, input_value: str) -> str:
# 异步IO操作
result = await some_async_api_call(input_value)
return result
# 流式处理支持
class StreamingProcessor(TransformStreamAbsOperator[str, str]):
async def transform_stream(self, input_stream: AsyncIterator[str]) -> AsyncIterator[str]:
async for chunk in input_stream:
processed = await process_chunk_async(chunk)
yield processed
错误处理与重试机制
AWEL内置了完善的错误处理机制：
class ResilientProcessor(MapOperator[str, str]):
def __init__(self, max_retries: int = 3, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.max_retries = max_retries
async def map(self, input_value: str) -> str:
for attempt in range(self.max_retries):
try:
return await self._process(input_value)
except Exception as e:
if attempt == self.max_retries - 1:
raise
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
async def _process(self, value: str) -> str:
# 实际处理逻辑
pass
变量与上下文管理
AWEL支持动态变量和上下文传递：
class ContextAwareProcessor(MapOperator[str, str]):
async def map(self, input_value: str) -> str:
# 访问DAG上下文
ctx = self.current_dag_context
variables = ctx.dag_variables
# 使用上下文变量
user_id = variables.get("user_id", "unknown")
return f"User {user_id}: {input_value}"
性能优化特性
AWEL提供了多种性能优化机制：
| 优化特性 | 描述 | 使用场景 |
|---|---|---|
| 流式处理 | 支持数据流式处理，减少内存占用 | 大文件处理、实时数据流 |
| 并行执行 | 自动并行化独立任务 | CPU密集型操作 |
| 缓存机制 | 结果缓存避免重复计算 | 昂贵计算操作 |
| 懒加载 | 按需加载资源和模型 | 资源密集型应用 |
# 流式处理示例
class EfficientStreamProcessor(TransformStreamAbsOperator[bytes, str]):
async def transform_stream(self, input_stream: AsyncIterator[bytes]) -> AsyncIterator[str]:
buffer = b""
async for chunk in input_stream:
buffer += chunk
while b"\n" in buffer:
line, buffer = buffer.split(b"\n", 1)
yield line.decode().strip()
扩展性与自定义操作符
AWEL支持自定义操作符开发：
class CustomOperator(BaseOperator[str]):
def __init__(self, custom_param: str, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.custom_param = custom_param
async def _do_run(self, dag_ctx: DAGContext) -> TaskOutput[str]:
# 自定义处理逻辑
result = await self._custom_processing(dag_ctx)
return TaskOutput(output=result)
async def _custom_processing(self, dag_ctx: DAGContext) -> str:
# 实现具体的业务逻辑
return f"Processed with {self.custom_param}"
调试与监控
AWEL提供了丰富的调试和监控功能：
# 开发环境设置
from dbgpt.core.awel import setup_dev_environment
setup_dev_environment(
[dag],
host="127.0.0.1",
port=5555,
logging_level="DEBUG",
show_dag_graph=True # 自动生成DAG可视化图
)
# 内置监控指标
class MonitoredOperator(MapOperator[str, str]):
async def map(self, input_value: str) -> str:
start_time = time.time()
try:
result = await self._process(input_value)
# 记录成功指标
self._record_metrics(success=True, duration=time.time() - start_time)
return result
except Exception as e:
# 记录失败指标
self._record_metrics(success=False, duration=time.time() - start_time)
raise
AWEL表达式语言通过这种声明式、类型安全且高度可扩展的设计，为构建复杂的大模型应用提供了强大的基础设施支持。其直观的语法和丰富的操作符集合使得开发者能够快速构建和维护复杂的数据处理流水线。
多智能体框架设计与协作机制
DB-GPT的多智能体框架采用基于AWEL（Agentic Workflow Expression Language）的编排式架构，通过智能体管理器实现多智能体的协同工作。该框架支持动态任务分配、智能体间通信和结果聚合，为复杂数据应用场景提供强大的多智能体协作能力。
智能体管理器架构
DB-GPT的多智能体框架核心是WrappedAWELLayoutManager，它作为智能体团队的协调者，负责管理多个专业智能体的协作流程：
class WrappedAWELLayoutManager:
"""多智能体布局管理器，负责协调多个智能体的协作"""
def __init__(self):
self.agents = [] # 注册的智能体列表
self.workflow = None # AWEL工作流实例
self.context = None # 执行上下文
async def hire(self, agents: List[BaseAgent]):
"""雇佣智能体加入团队"""
self.agents.extend(agents)
async def coordinate(self, task: str) -> str:
"""协调多个智能体协同完成任务"""
# 1. 任务解析与智能体选择
selected_agents = self._select_agents_for_task(task)
# 2. 并行执行子任务
results = await self._execute_in_parallel(selected_agents, task)
# 3. 结果聚合与整合
final_result = self._aggregate_results(results)
return final_result
智能体协作流程
多智能体框架采用分层协作模式，包含任务分解、并行执行和结果聚合三个阶段：
智能体类型与职责
DB-GPT框架支持多种类型的智能体，每种智能体承担特定的职责：
| 智能体类型 | 职责描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| ToolAssistantAgent | 工具执行与数据获取 | 外部API调用、数据查询 |
| SummaryAssistantAgent | 内容摘要与总结 | 结果聚合、报告生成 |
| SQLAssistantAgent | SQL查询与数据库操作 | 数据库交互、数据分析 |
| PluginAssistantAgent | 插件功能执行 | 扩展功能、第三方集成 |
| AutoPlanAgent | 自动任务规划 | 复杂任务分解与执行 |
智能体间通信机制
智能体之间通过消息传递进行通信，采用统一的AgentMessage格式：
class AgentMessage:
"""智能体间通信消息格式"""
def __init__(self,
content: str,
sender: str,
receiver: str,
message_type: str = "text",
metadata: Dict = None):
self.content = content # 消息内容
self.sender = sender # 发送方标识
self.receiver = receiver # 接收方标识
self.message_type = message_type # 消息类型
self.metadata = metadata or {} # 元数据信息
def to_dict(self) -> Dict:
"""转换为字典格式"""
return {
"content": self.content,
"sender": self.sender,
"receiver": self.receiver,
"message_type": self.message_type,
"metadata": self.metadata
}
任务分配策略
多智能体框架采用基于能力的任务分配策略，根据任务需求和智能体能力进行最优匹配：
def allocate_tasks(task_requirements: Dict, available_agents: List[BaseAgent]) -> Dict:
"""基于能力的任务分配算法"""
allocation_plan = {}
# 分析任务需求
required_skills = analyze_task_requirements(task_requirements)
# 评估智能体能力
agent_capabilities = {}
for agent in available_agents:
capabilities = evaluate_agent_capabilities(agent)
agent_capabilities[agent.agent_id] = capabilities
# 最优匹配
for skill in required_skills:
best_agent = find_best_match(skill, agent_capabilities)
if best_agent:
allocation_plan[skill] = best_agent
return allocation_plan
并发执行与协调
框架支持智能体的并发执行，通过异步机制提高任务执行效率：
async def execute_concurrent_tasks(tasks: List[Task], agents: Dict[str, BaseAgent]) -> List[TaskResult]:
"""并发执行多个任务"""
async def execute_single_task(task: Task, agent: BaseAgent) -> TaskResult:
"""单个任务执行函数"""
try:
result = await agent.execute(task)
return TaskResult(success=True, data=result, task_id=task.id)
except Exception as e:
return TaskResult(success=False, error=str(e), task_id=task.id)
# 创建并发任务
coroutines = []
for task in tasks:
agent = agents.get(task.assigned_agent)
if agent:
coroutines.append(execute_single_task(task, agent))
# 并发执行
results = await asyncio.gather(*coroutines, return_exceptions=True)
return process_results(results)
错误处理与重试机制
多智能体框架具备完善的错误处理和重试机制：
class RetryMechanism:
"""智能体任务重试机制"""
def __init__(self, max_retries: int = 3, backoff_factor: float = 1.5):
self.max_retries = max_retries
self.backoff_factor = backoff_factor
async def execute_with_retry(self, task_func: Callable, *args, **kwargs) -> Any:
"""带重试的任务执行"""
for attempt in range(self.max_retries):
try:
result = await task_func(*args, **kwargs)
return result
except TemporaryError as e:
# 临时错误，进行重试
wait_time = self.backoff_factor ** attempt
await asyncio.sleep(wait_time)
continue
except PermanentError as e:
# 永久错误，直接抛出
raise
except Exception as e:
# 其他错误，记录日志并重试
logger.warning(f"Attempt {attempt + 1} failed: {str(e)}")
if attempt == self.max_retries - 1:
raise
raise MaxRetriesExceededError(f"Failed after {self.max_retries} attempts")
性能监控与优化
框架内置性能监控功能，实时跟踪智能体执行状态：
class PerformanceMonitor:
"""智能体性能监控器"""
def __init__(self):
self.metrics = {
"response_times": defaultdict(list),
"success_rates": defaultdict(float),
"concurrent_tasks": defaultdict(int)
}
def record_metric(self, agent_id: str, metric_type: str, value: Any):
"""记录性能指标"""
if metric_type == "response_time":
self.metrics["response_times"][agent_id].append(value)
elif metric_type == "success":
self.metrics["success_rates"][agent_id] = value
elif metric_type == "concurrency":
self.metrics["concurrent_tasks"][agent_id] = value
def get_performance_report(self) -> Dict:
"""生成性能报告"""
report = {}
for agent_id in self.metrics["response_times"]:
times = self.metrics["response_times"][agent_id]
report[agent_id] = {
"avg_response_time": sum(times) / len(times) if times else 0,
"success_rate": self.metrics["success_rates"].get(agent_id, 0),
"max_concurrency": self.metrics["concurrent_tasks"].get(agent_id, 0)
}
return report
DB-GPT的多智能体框架通过精心的设计和实现，为复杂数据应用场景提供了强大的协同处理能力。其灵活的架构允许开发者根据具体需求定制智能体团队，实现高效的任务分解与执行。
数据驱动的自进化智能体系统
DB-GPT的数据驱动自进化智能体系统代表了现代AI架构的前沿设计理念，通过融合多模态数据处理、动态学习机制和智能决策能力，构建了一个能够持续优化和适应复杂数据环境的智能系统。这一系统不仅能够处理结构化数据，还能从非结构化数据中提取有价值的信息，实现真正的数据驱动智能。
核心架构设计
数据驱动的自进化智能体系统采用分层架构设计，确保系统具有良好的扩展性和灵活性：
系统通过以下关键组件实现数据驱动的自进化能力：
| 组件名称 | 功能描述 | 技术特点 |
|---|---|---|
| 数据接入器 | 多源数据统一接入 | 支持数据库、 |
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
