For the complete documentation index, see llms.txt. This page is also available as Markdown.

Flujo de trabajo de un solo paso

Cómo crear el primer flujo de trabajo con un solo nodo

Crear un flujo de trabajo

Un flujo de trabajo suele implementarse como una clase que hereda de Workflow. La clase puede definir un número arbitrario de nodos, cada uno de los cuales es una clase que extens NeuronAI\Workflow\Node.

Primero, creemos la clase MyWorkflow:

vendor/bin/neuron make:workflow App\\Neuron\\MyAgent
.\vendor\bin\neuron make:workflow App\Neuron\MyAgent

Aquí está el flujo de trabajo más simple posible:

namespace App\Neuron;

use NeuronAI\Workflow\Workflow;

class MyAgent extends Workflow
{
    protected function nodes(): array
    {
        return [
            new InitialNode(),
        ];
    }
}

Ahora creemos el nodo:

Un Node es una clase invocable para manejar un evento entrante y devolver otro evento:

Esto imprimirá "Hello World!" en la consola:

En este código:

1

Definimos una clase MyWorkflow que hereda de Flujo de trabajo

2

Definimos un Node que implementa el __invoke método

3

El paso toma un evento como entrada, que es una instancia de StartEvent

4

El Node agrega un valor al estado y devuelve un StopEvent

5

Creamos una instancia de MyWorkflow

6

Iniciamos el flujo de trabajo y obtenemos el resultado

7

Imprimimos el resultado en la consola

Eventos de inicio y de parada

StartEvent y StopEvent son eventos especiales que se usan para iniciar y detener un flujo de trabajo. El nodo que acepta un StartEvent se activará primero cuando inicies el flujo de trabajo. Devolver un StopEvent finalizará la ejecución del flujo de trabajo y devolverá el estado final, incluso si otros nodos permanecen sin ejecutarse.

Anotación de tipo para eventos

Los tipos de $event (p. ej. StartEvent) guían la ejecución del Workflow. Los tipos de retorno esperados de un nodo determinan qué nodo se activará a continuación.

Los tipos de evento se validan en tiempo de compilación, así que recibirás un mensaje de error si, por ejemplo, devuelves un evento que nunca es consumido por otro Node.

Monitorización y depuración

Muchas de las aplicaciones que construyas con Neuron contendrán varios pasos con múltiples invocaciones de llamadas a LLM. A medida que estas aplicaciones se vuelven cada vez más complejas, resulta crucial poder inspeccionar exactamente qué está ocurriendo dentro de tu sistema agéntico. La mejor manera de hacerlo es con Inspector.

Última actualización