【ai_agent】从零写一个agent框架(五)基于egui制作一个agent/workflow在线编辑器

打造自定义AI工作流

前言

上篇我们实现了基础节点,并暴露出grpc服务,但是手动编辑文本制作一个workflow实在强人所难。

所以本文我们做个webui自动生成workflow。

开搞之前先看看别人怎么做的。

Dify 的ui

效果如下图示:

  • 支持多种功能节点

  • 但只能打开一个节点的详细内容

  • 提供debug能力,能看到执行细节

image.png

Coze的ui

界面算是dify的升级版,一样丝滑,效果如下图示:

  • 能在编辑页直接看到每个节点的细节,但是当节点非常多的时候,非常难以操作,看的眼晕。
  • debug在每个节点中可以直接看到。

image.png

Stable diffusion 的comfyui

画风一转,是我喜欢的类型

  • 更自由的节点设计,任意扩散
  • 不再是节点间的流转,而是变量间相互链接
  • 和coze一个毛病,节点多了极难维护。

image.png

设计和目标

  • 能够看到整体节点的流转,但是每个界面可以单独打开关闭,参考dify。

  • 必须提供debug功能。最好是和coze一样直接绑定到节点上。

  • 节点的界面设计和comfyui一样是开放式的,可以随意定义。

效果预览

服务启动方法:【ai_agent】从零写一个agent框架(一)打造最强开放agent编辑框架,拳打dify,脚踩coze

操作方法:

  • 顶边控制栏 project|setting|about ,点击会在左边生成控制界面,在project界面可以加载项目的service节点。

  • 编辑窗口

    • FlowChart LLM Script Workflow 都是具体的服务节点。
    • 红色clean,清理所有的已经生成的节点
    • 红色reset,重置整个界面
    • 绿色save,保存配置,默认30s自动保存,时间在project界面可以调整。
    • 绿色debug,debug一次流程。
  • 右边上侧为所有节点列表,可以在这里打开关闭节点视图,也可以删除。

  • work-flow-view,查看节点间的流转关系

  • plan-text-view:查看执行计划,下载所有生成的节点,上传节点配置(会覆盖当前配置)。

  • 底边为日志信息,可以展开

如下窗口: image.png

关于窗口的设计

窗口的结构目前是固定的五部分,当然未来可能会更多。

  • 节点编号,描述,service类型,

  • input,输入参数结构

  • output,输出参数结构

  • goto,向那些节点流转

  • debug,调试信息

我们看一下窗口的具体定义,以openai-llm为例。在线查看,我这里也贴一下:

{
    "plugin_list":[
        {
            "code":"openai-LLM",
            "class":"LLM",
            "desc":"openai LLM chat",
            "ui_type":"window",
            "service_type":"openai_llm",
            "input_vars": {
                "model": {
                    "type":"string",
                    "default":"gpt-3.5-turbo",
                    "ui_type": "enum",
                    "ui_extend_enum": [
                        "gpt-4o",
                        "gpt-4-turbo",
                        "gpt-4",
                        "gpt-3.5-turbo"
                    ]
                },
                "temperature":{
                    "type":"f32",
                    "default": 0.7,
                    "desc":"The randomness of the model generated responses",
                    "ui_extend_slider": {
                        "max": 2.0,
                        "min": 0.0,
                        "speed": 0.01
                    }
                },
                "max_tokens":{
                    "type":"number",
                    "default": 512,
                    "desc":"answer max tokens",
                    "ui_extend_slider": {
                        "max": 512,
                        "min": 0,
                        "speed": 1
                    }
                },
                "prompt":{
                    "type":"string",
                    "default":"",
                    "ui_type":"text_edit_multi"
                },
                "query":{
                    "type":"string",
                    "default":"",
                    "required":true
                },
                "tools":{
                    "type": "list"
                },
                "context": {
                    "type": "list"
                },
                "extend":{
                    "type": "object"
                }
            },
            "output_vars": {
                "answer": "this is text",
                "tools": [
                    {
                        "function_name": "tool name",
                        "args": "function call args"
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

那么它对应展示的效果如下。

image.png

如果自己定义了一个功能视图,应该放在哪里?

所有的视图配置都在webui/server/plugin目录下,当点击project->LOAD按钮时,会默认加载这个目录下的全部配置。

代码实现

仓库地址:ai_agent/webui at main · woshihaoren4/ai_agent

  • webui本身也是一个前后端分离的项目,webui/server这个文件是一个微小的服务端,提供插件加载,debug调用的功能,通过go run main.go启动
  • webui项目是跨端的,可以当做应用打开。
  • 也可以在浏览器上打开,此时以wasm的模型运行,需要用trunk启动,trunk安装使用教程

具体的实现就不贴了,用egui画的,顺着update往下捋就行了。

尾语

目前做的这版UI还是很简洁的,算是基本能用。

整个ai_agent在设计思路上参考了BaaS Solution,也就是说你在webui上设计好了流程后,最终拿到生产环境上用时就不需要webui的参与了,直接api调用。

当然如果你觉得界面实在丑陋到无法接受,那可以自己搞一套。

本文转自 https://juejin.cn/post/7383201975733796891,如有侵权,请联系删除。

**可以使用 Rust 语言开发 CAD 软件工具**,但需结合其他技术生态以弥补 Rust 在图形学和 CAD 生态中的不足。以下是关键点分析和实现思路: --- ### **1. Rust 开发 CAD 的可行性** - **优势**: - **高性能**:Rust 的成本抽象和内存安全特性适合处理复杂的几何计算和大规模模型。 - **跨平台**:Rust 可编译到 Windows/macOS/Linux/Web(WASM),适合跨平台 CAD 工具。 - **现代工具链**:`cargo` 包管理、强大的宏系统、活跃的社区(如 `nalgebra` 线性代数库)。 - **挑战**: - **图形学生态**:Rust 的图形库(如 `wgpu`、`glium`)不如 C++ 的 OpenGL/DirectX 成熟。 - **CAD 专用库**:缺乏现成的几何内核(如 OpenCASCADE 的 Rust 替代品),需自行实现或封装 C++ 库。 --- ### **2. 技术选型与实现方案** #### **(1) 核心架构** - **几何建模**: - 使用 `nalgebra` 或 `cgmath` 处理向量/矩阵运算。 - 封装 C++ 几何内核(如 OpenCASCADE)通过 FFI(`cxx` 或 `bindgen`),或自行实现基础几何算法(如 Bézier 曲线、BSP 树)。 - **图形渲染**: - `wgpu`(现代跨平台图形 API,支持 GPU 加速)。 - `bevy`(游戏引擎,适合快速搭建 3D 交互场景)。 - **数据持久化**: - 序列化格式:`serde` + `bincode`(自定义二进制格式)或 `STEP/IGES` 文件解析(需自行实现或调用 C++ 库)。 #### **(2) 用户界面** - **GUI 框架**: - `egui`:轻量级即时模式 GUI,适合工具类软件。 - `iced`:响应式 GUI 库,适合复杂交互。 - 嵌入 Web 界面:`tauri` + `three.js`(通过 WASM 调用 Rust 逻辑)。 #### **(3) 交互功能** - 实现 CAD 基础操作: - 鼠标拾取(射线投射算法)。 - 约束求解(如 `geo` 或 `parry2d` 物理引擎)。 - 撤销/重做(命令模式 + 内存快照)。 --- ### **3. 示例代码片段** #### **(1) 基础 2D 绘图(使用 `wgpu`)** ```rust use wgpu::util::DeviceExt; // 初始化 WGPU 并绘制一条线 async fn render_line() { let instance = wgpu::Instance::new(wgpu::Backends::all()); let adapter = instance.request_adapter(&wgpu::RequestAdapterOptions::default()).await.unwrap(); let (device, queue) = adapter.request_device(&wgpu::DeviceDescriptor::default(), None).await.unwrap(); // 定义顶点数据(一条线段的两个端点) let vertices = [ [0.0, 0.0, 0.0], // 起点 [1.0, 1.0, 0.0], // 终点 ]; let vertex_buffer = device.create_buffer_init(&wgpu::util::BufferInitDescriptor { label: Some("Vertex Buffer"), contents: bytemuck::cast_slice(&vertices), usage: wgpu::BufferUsages::VERTEX, }); // 渲染管线配置(略,需定义着色器) // ... } ``` #### **(2) 几何计算(使用 `nalgebra`)** ```rust use nalgebra::{Point3, Vector3}; fn distance_between_points(p1: Point3<f32>, p2: Point3<f32>) -> f32 { (p2 - p1).norm() // 计算两点间距离 } ``` --- ### **4. 开发建议** - **分阶段实现**: 1. 先开发 2D 绘图工具(如 SVG 编辑器),验证架构。 2. 逐步集成 3D 渲染和几何操作。 3. 对接文件格式(如 DXF 解析库 `dxf-rs`)。 - **性能优化**: - 使用 `rayon` 并行化几何计算。 - 利用 `Bevy` 的 ECS 架构管理复杂场景。 --- ### **5. 现有 Rust CAD 项目参考** - **Fornjot**:开源 CAD 内核(https://github.com/fornjot/fornjot)。 - **RustCAD**:实验性 2D CAD(https://github.com/rust-cad/rust-cad)。 - **Build123d**:基于 Python 和 Rust 的参数化建模库。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值