如何用WilmerAI构建复杂AI代理10个实用工作流示例【免费下载链接】WilmerAIWilmerAI is one of the oldest LLM semantic routers. It uses multi-layer prompt routing and complex workflows to allow you to not only create practical chatbots, but to extend any kind of application that connects to an LLM via REST API. Wilmer sits between your app and your many LLM APIs, so that you can manipulate prompts as needed.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WilmerAIWilmerAI作为最古老的LLM语义路由器之一通过多层提示路由和复杂工作流不仅能创建实用的聊天机器人还能扩展任何通过REST API连接LLM的应用程序。它位于应用程序和多个LLM API之间可根据需要操作提示是构建复杂AI代理的理想工具。WilmerAI工作流基础什么是多层提示路由 WilmerAI的核心优势在于其多层提示路由能力。当用户请求进入系统时WilmerAI会先对提示进行分类然后根据分类结果将请求路由到最适合的工作流。这种机制确保每个任务都由最擅长的AI模型处理从而提高整体效率和响应质量。图WilmerAI分类工作流展示了如何将用户请求分类并路由到不同的处理流程10个实用WilmerAI工作流示例1. 编码工作流智能编码与代码审查 ‍这个工作流结合了智能编码和代码审查功能使用两个不同的节点处理用户请求第一个节点作为智能编码器响应用户的编码请求第二个节点作为智能代码审查器检查第一个节点生成的代码图编码工作流示例展示了代码生成和审查的协作过程相关实现文件Public/Configs/Workflows/_common/Coding_With_Vision.json2. 多模型路由工作流智能任务分配 根据用户请求的类型WilmerAI可以将任务路由到不同的LLM模型推理任务分配给Llama 3 70b模型编码任务分配给OpenAI GPT 4对话任务分配给Llama 3 8b模型以获得快速响应图多模型路由工作流展示了如何根据任务类型选择最适合的模型3. 群组聊天工作流多角色AI协作 WilmerAI支持创建具有不同角色的AI代理群组每个角色有专门的工作流DevBot专注于代码生成ProjectManagerBot专注于上下文理解CodeReviewBot专注于多步骤代码审查图群组聊天工作流展示了不同AI角色如何协作响应群组对话4. 简单编码工作流多节点协作编码 这个工作流展示了一个更复杂的编码流程包含7个节点从图像处理到最终响应图像处理器分析用户提供的图像内容理解解析用户需求前端设计器生成前端代码用户需求审查确保满足所有需求响应整合整合各节点输出代码审查检查代码质量最终响应生成最终回复图简单编码工作流展示了多节点协作完成编码任务的全过程5. 对话工作流记忆增强型对话 这个工作流专注于创建具有长期记忆的对话AI生成记忆文件将消息分组并总结存储关键词搜索查找相关记忆聊天摘要生成器创建整个对话的摘要响应用户结合记忆生成上下文感知的回复图对话工作流展示了如何利用记忆增强对话体验相关实现文件Public/Configs/Workflows/_common/General_With_Vision.json6. Python模块工作流AI驱动的系统控制 这个工作流展示了如何使用WilmerAI控制外部系统通过Python模块节点执行特定操作分类节点确定用户请求的操作类型Python模块节点执行系统控制代码响应节点向用户报告操作结果图Python模块工作流展示了AI如何通过代码控制外部系统相关实现文件Docs/Custom_Python_Node_Example_Script/MyTestModule.py7. 带视觉功能的通用工作流图像理解与响应 这个工作流结合了视觉处理能力使AI能够理解和响应包含图像的用户请求接收包含图像的用户提示使用视觉模型分析图像内容结合图像信息生成相关响应相关实现文件Public/Configs/Workflows/_common/General_With_Vision.json8. 维基百科搜索工作流智能信息检索 WilmerAI可以集成离线维基百科API构建强大的信息检索工作流分析用户的事实查询自动搜索相关维基百科条目提取和总结关键信息生成自然语言回答相关实现文件Public/Configs/Workflows/_common/Wiki_Workflow.json9. 任务工作流多步骤任务自动化 ✅这个工作流专为处理复杂任务设计能够分解任务并逐步完成接收用户任务请求将任务分解为子任务按顺序处理每个子任务整合结果并生成最终报告相关实现文件Public/Configs/Workflows/_common/Task.json10. 带确认步骤的视觉工作流精确响应生成 ✅这个工作流在生成最终响应前添加了确认步骤确保结果准确处理包含图像的请求生成初步响应验证响应是否满足所有要求必要时进行修正生成最终响应相关实现文件Public/Configs/Workflows/_common/General_With_Vision_Confirmation_Step.json开始使用WilmerAI构建自己的工作流 要开始使用WilmerAI首先需要克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WilmerAI然后参考官方文档了解更多关于工作流配置和自定义的信息Docs/Developer_Docs/Features_And_Packages/Workflows.mdWilmerAI提供了灵活的工作流系统使您能够构建从简单到复杂的各种AI代理。通过组合不同类型的节点和路由规则您可以创建满足特定需求的定制AI解决方案。无论您是想构建智能聊天机器人、自动化编码助手还是复杂的多代理系统WilmerAI的工作流功能都能为您提供强大的支持。现在就开始探索这些工作流示例创建您自己的AI代理吧【免费下载链接】WilmerAIWilmerAI is one of the oldest LLM semantic routers. It uses multi-layer prompt routing and complex workflows to allow you to not only create practical chatbots, but to extend any kind of application that connects to an LLM via REST API. Wilmer sits between your app and your many LLM APIs, so that you can manipulate prompts as needed.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WilmerAI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考