CB

cas-bigdatalab/piflow

Developer tools

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал

541 stars Качество 64 Тренд 40

cas-bigdatalab/piflow — это кандидат на навыки агента, импортированный из https://github.com/cas-bigdatalab/piflow.

Обзор

cas-bigdatalab/piflow — это кандидат на навыки агента, импортированный из https://github.com/cas-bigdatalab/piflow.

Обзор (машинный перевод)

πПоток

Прототип исследовательской обработки данных, построенный на DeepAgents, FastAPI, интеграции навыков и фронтенде React.

Обзор

  • Чат стримингового агента через /chat/stream
  • Управление историей разговоров: создание, переключение, удаление и загрузка потоков
  • Обработка файлов в рабочем пространстве: входы загрузки и выходы загрузки
  • Вложения на уровне сообщений: сохранялись как для загруженных, так и для заданных примерных файлов
  • Примеры конвейеров: создание нового потока и запуск задачи одним кликом
  • Центр навыков: список навыков и категорий

Структура хранилища

Предварительные требования

Питон

Рекомендуется использовать Python 3.10+.

Сначала установите включённый в комплект движок PiFlow Python:

Затем установите зависимости бэкенда:

Node.js

Node.js 18+ рекомендуется для фронтенда.

PostgreSQL

Проект использует PostgreSQL для:

  • Чаты
  • сообщения
  • вложения сообщений
  • метаданные навыков

Таблицы создаются автоматически при запуске, но сначала нужно подготовить базу данных и настроить config/database.yaml.

Пример:

Конфигурация LLM

Настройки поставщика моделей основаны на конфигурационных файлах и переменных среды.

Проверка:

  • config/llm.yaml
  • `.

Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.

README

Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.

πFlow

A research data processing prototype built on DeepAgents, FastAPI, skill integration, and a React frontend.

Overview

  • Streaming agent chat via /chat/stream
  • Conversation history management: create, switch, delete, and load threads
  • Workspace file handling: upload inputs and download outputs
  • Message-level attachments: persisted for both uploaded files and preset example files
  • Example pipelines: create a new thread and start a task in one click
  • Skills center: list skills and categories

Repository Structure

flow-deepagents/
├── server.py                  # FastAPI entrypoint
├── main_cli.py                # CLI entrypoint
├── deep_agent_main.py         # Deep agent entrypoint
├── requirements.txt           # Python dependencies
├── README.md
├── README.zh-CN.md
├── .env                       # Environment variables
├── config/
│   ├── app.yaml
│   ├── database.yaml
│   ├── llm.yaml
│   ├── mcp_servers.yaml
│   ├── mineru.yaml
│   └── default_user.yaml
├── docs/
│   └── workspace_file_api.md  # Workspace file API notes
├── infra/                     # Config, env, logging, settings
├── agents/                    # Agent factory, prompts, middleware, tools
├── runtime/                   # Engine, chat store, DAG manager, skill manager, piflow bridge
├── tools/
│   ├── core/                  # Tool base, naming, registry
│   ├── adapters/              # DeepAgents & MCP adapters
Открыть полный README на GitHub

Рекомендуемые инструменты

Попробуйте другой запрос или уберите фильтр.

Установка

npx skillfish add cas-bigdatalab/piflow
Новичок в MCP? Начните с руководства на mcpskill.org →