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Créer des workflows agentiques dans LlamaIndex

Un workflow dans LlamaIndex fournit un moyen structuré d’organiser votre code en étapes séquentielles et gérables.

Un tel workflow est créé en définissant des `Steps` qui sont déclenchés par des `Events`, et qui émettent eux-mêmes des `Events` pour déclencher d’autres étapes. Jetons un coup d’œil à Alfred montrant un workflow LlamaIndex pour une tâche RAG.

Les workflows offrent plusieurs avantages clés :

- Organisation claire du code en étapes discrètes
- Architecture événementielle pour un flux de contrôle flexible
- Communication type-safe entre les étapes
- Gestion d’état intégrée
- Support pour des interactions d’agents simples et complexes

Comme vous l’avez peut-être deviné, les workflows trouvent un excellent équilibre entre l’autonomie des agents tout en maintenant le contrôle sur le workflow global.

Alors, apprenons à créer un workflow nous-mêmes !

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Créer des Workflows

Vous pouvez suivre le code dans ce *notebook* que vous pouvez exécuter avec Google Colab.

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Création de Workflow de base

Installer le package *Workflow*
Comme introduit dans la section sur le *LlamaHub*, nous pouvons installer le package *Workflow* avec la commande suivante :

    pip install llama-index-utils-workflow

Nous pouvons créer un workflow en une seule étape en définissant une classe qui hérite de `Workflow` et en décorant vos fonctions avec `@step`. Nous devrons également ajouter `StartEvent` et `StopEvent`, qui sont des événements spéciaux utilisés pour indiquer le début et la fin du workflow.

    from llama_index.core.workflow import StartEvent, StopEvent, Workflow, step

    class MyWorkflow(Workflow):
        @step
        async def my_step(self, ev: StartEvent) -> StopEvent:
            # do something here
            return StopEvent(result="Hello, world!")

    w = MyWorkflow(timeout=10, verbose=False)
    result = await w.run()

Comme vous pouvez le voir, nous pouvons maintenant exécuter le workflow en appelant `w.run()`.

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Connecter plusieurs étapes

Pour connecter plusieurs étapes, nous créons des événements personnalisés qui transportent des données entre les étapes. Pour ce faire, nous devons ajouter un `Event` qui est passé entre les étapes et transfère la sortie de la première étape vers la deuxième étape.

    from llama_index.core.workflow import Event

    class ProcessingEvent(Event):
        intermediate_result: str

    class MultiStepWorkflow(Workflow):
        @step
        async def step_one(self, ev: StartEvent) -> ProcessingEvent:
            # Process initial data
            return ProcessingEvent(intermediate_result="Step 1 complete")

        @step
        async def step_two(self, ev: ProcessingEvent) -> StopEvent:
            # Use the intermediate result
            final_result = f"Finished processing: {ev.intermediate_result}"
            return StopEvent(result=final_result)

    w = MultiStepWorkflow(timeout=10, verbose=False)
    result = await w.run()
    result

L’indication de type est importante ici, car elle garantit que le workflow est exécuté correctement. Compliquons un peu les choses !

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Boucles et branches

L’indication de type est la partie la plus puissante des workflows car elle nous permet de créer des branches, des boucles et des jointures pour faciliter des workflows plus complexes.

Montrons un exemple de création d’une boucle en utilisant l’opérateur union `|`. Dans l’exemple ci-dessous, nous voyons que le `LoopEvent` est pris en entrée pour l’étape et peut également être retourné en sortie.

    from llama_index.core.workflow import Event
    import random

    class ProcessingEvent(Event):
        intermediate_result: str

    class LoopEvent(Event):
        loop_output: str

    class MultiStepWorkflow(Workflow):
        @step
        async def step_one(self, ev: StartEvent | LoopEvent) -> ProcessingEvent | LoopEvent:
            if random.randint(0, 1) == 0:
                print("Bad thing happened")
                return LoopEvent(loop_output="Back to step one.")
            else:
                print("Good thing happened")
                return ProcessingEvent(intermediate_result="First step complete.")

        @step
        async def step_two(self, ev: ProcessingEvent) -> StopEvent:
            # Use the intermediate result
            final_result = f"Finished processing: {ev.intermediate_result}"
            return StopEvent(result=final_result)

    w = MultiStepWorkflow(verbose=False)
    result = await w.run()
    result

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Dessiner des Workflows

Nous pouvons également dessiner des workflows. Utilisons la fonction `draw_all_possible_flows` pour dessiner le workflow. Cela stocke le workflow dans un fichier HTML.

    from llama_index.utils.workflow import draw_all_possible_flows

    w = ... # as defined in the previous section
    draw_all_possible_flows(w, "flow.html")

Il y a une dernière astuce cool que nous couvrirons dans le cours, qui est la capacité d’ajouter de l’état au workflow.

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Gestion d’état

La gestion d’état est utile quand vous voulez garder une trace de l’état du workflow, pour que chaque étape ait accès au même état. Nous pouvons faire cela en utilisant l’indication de type `Context` au-dessus d’un paramètre dans la fonction d’étape.

    from llama_index.core.workflow import Context, StartEvent, StopEvent

    @step
    async def query(self, ctx: Context, ev: StartEvent) -> StopEvent:
        # store query in the context
        await ctx.store.set("query", "What is the capital of France?")

        # do something with context and event
        val = ...

        # retrieve query from the context
        query = await ctx.store.get("query")

        return StopEvent(result=val)

Parfait ! Maintenant vous savez comment créer des workflows de base dans LlamaIndex !

Il y a quelques nuances plus complexes aux *workflows*, que vous pouvez apprendre dans la documentation LlamaIndex.

Cependant, il y a une autre façon de créer des workflows, qui repose sur la classe `AgentWorkflow`. Jetons un coup d’œil à comment nous pouvons utiliser cela pour créer un workflow multi-agents.

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Automatiser les workflows avec des Multi-Agent Workflows

Au lieu de la création manuelle de workflows, nous pouvons utiliser la classe `AgentWorkflow` pour créer un workflow multi-agents. L’`AgentWorkflow` utilise des Workflow Agents pour vous permettre de créer un système d’un ou plusieurs agents qui peuvent collaborer et se passer des tâches entre eux basées sur leurs capacités spécialisées. Cela permet de construire des systèmes d’agents complexes où différents agents gèrent différents aspects d’une tâche. Au lieu d’importer des classes de `llama_index.core.agent`, nous importerons les classes d’agents de `llama_index.core.agent.workflow`. Un agent doit être désigné comme l’agent racine dans le constructeur `AgentWorkflow`. Quand un message utilisateur arrive, il est d’abord routé vers l’agent racine.

Chaque agent peut ensuite :

- Gérer la demande directement en utilisant leurs tools
- Passer le relais à un autre agent mieux adapté à la tâche
- Retourner une réponse à l’utilisateur

Voyons comment créer un workflow multi-agents.

    from llama_index.core.agent.workflow import AgentWorkflow, ReActAgent
    from llama_index.llms.huggingface_api import HuggingFaceInferenceAPI

    # Define some tools
    def add(a: int, b: int) -> int:
        """Add two numbers."""
        return a + b

    def multiply(a: int, b: int) -> int:
        """Multiply two numbers."""
        return a * b

    llm = HuggingFaceInferenceAPI(model_name="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")

    # we can pass functions directly without FunctionTool -- the fn/docstring are parsed for the name/description
    multiply_agent = ReActAgent(
        name="multiply_agent",
        description="Is able to multiply two integers",
        system_prompt="A helpful assistant that can use a tool to multiply numbers.",
        tools=[multiply],
        llm=llm,
    )

    addition_agent = ReActAgent(
        name="add_agent",
        description="Is able to add two integers",
        system_prompt="A helpful assistant that can use a tool to add numbers.",
        tools=[add],
        llm=llm,
    )

    # Create the workflow
    workflow = AgentWorkflow(
        agents=[multiply_agent, addition_agent],
        root_agent="multiply_agent",
    )

    # Run the system
    response = await workflow.run(user_msg="Can you add 5 and 3?")

Les tools d’agents peuvent également modifier l’état du workflow que nous avons mentionné plus tôt. Avant de commencer le workflow, nous pouvons fournir un dictionnaire d’état initial qui sera disponible pour tous les agents. L’état est stocké dans la clé d’état du contexte du workflow. Il sera injecté dans le state_prompt qui augmente chaque nouveau message utilisateur.

Injectons un compteur pour compter les appels de fonctions en modifiant l’exemple précédent :

    from llama_index.core.workflow import Context

    # Define some tools
    async def add(ctx: Context, a: int, b: int) -> int:
        """Add two numbers."""
        # update our count
        cur_state = await ctx.store.get("state")
        cur_state["num_fn_calls"] += 1
        await ctx.store.set("state", cur_state)

        return a + b

    async def multiply(ctx: Context, a: int, b: int) -> int:
        """Multiply two numbers."""
        # update our count
        cur_state = await ctx.store.get("state")
        cur_state["num_fn_calls"] += 1
        await ctx.store.set("state", cur_state)

        return a * b

    ...

    workflow = AgentWorkflow(
        agents=[multiply_agent, addition_agent],
        root_agent="multiply_agent",
        initial_state={"num_fn_calls": 0},
        state_prompt="Current state: {state}. User message: {msg}",
    )

    # run the workflow with context
    ctx = Context(workflow)
    response = await workflow.run(user_msg="Can you add 5 and 3?", ctx=ctx)

    # pull out and inspect the state
    state = await ctx.store.get("state")
    print(state["num_fn_calls"])

Félicitations ! Vous avez maintenant maîtrisé les bases des Agents dans LlamaIndex ! 🎉

Continuons avec un dernier quiz pour solidifier vos connaissances ! 🚀

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