AdalFlow

正常
GitHub Python MIT

简介

「AdalFlow」是工具型仓库：面向检索增强生成与知识库集成，服务 Agent 的上下文与记忆需求。

核心特性

  • 100% 开源 Agent SDK，内置人机协作和追踪功能
  • 统一的自动微分框架，支持零样本和少样本 Prompt 优化（LLM-AutoDiff）
  • 模型无关的构建模块，通过配置切换支持 RAG、Agent 和传统 NLP 任务
  • 类 PyTorch API 设计，用于构建和自动优化从聊天机器人到 Agent 的 LM 工作流
  • 支持同步、异步和流式执行模式，配合 Runner 和步骤历史追踪

适用场景

💡 构建 RAG 管道，自动调优 Prompt 并优化检索效果
💡 创建具备工具调用和多步推理能力的 AI Agent
💡 自动化少样本示例选择，提升上下文学习准确率
💡 跨不同 LLM 供应商原型设计和评估聊天机器人工作流

标签

agent ai auto-prompting bm25 chatbot faiss rag-tools observability

分类

📚 RAG 工具 📊 可观测性

快速开始

1. 安装：pip install adalflow。2. 定义工具（带 docstring 的函数），创建带有模型客户端的 Agent，并用 Runner 包装。3. 调用 runner.call() 执行同步调用、runner.acall() 执行异步调用、runner.astream() 执行流式调用。
访问 GitHub 访问官网

相关项目