Portia AI bietet einen Mechanismus zur Erweiterung der Funktionalität auf mehreren Ebenen:
Grundlegendes Konzept der Erweiterung::
- Werkzeuge zur AnpassungImplementierung der Basisklasse erben
__call__Methode, die in derDefaultToolRegistryclass CustomTool(Tool): def __call__(self, task): # 实现自定义逻辑 return result - Implementierungshaken: durch
ExecutionHookUnterklassen injizieren Logik in bestimmten Phasenclass AuditHook(ExecutionHook): def before_payment(self, amount): return audit_approval(amount) - StatusprozessorVerwirklichung
StateHandlerSchnittstelle zur Anpassung der Persistenz des Zustands
Typische Erweiterungsszenarien::
- Integration von Unternehmens-ERPSchnittstelle zu SAP/Oracle und anderen Systemimplementierungen:
- Automatisierte Auftragsabwicklung
- Synchronisierung des Inventarstatus
- Finanzieller Abstimmungsprozess - Branchenspezifische MerkmaleZum Beispiel im Bereich der Medizin:
- Prüfung auf Buchungskonflikte
- Bearbeitung von Versicherungsansprüchen
- Erstellung von Berichten über die Einhaltung der Vorschriften - Erweitertes Monitoring::
- Hinzufügen von Slack-Benachrichtigungshaken
- Integrierte Überwachung der Prometheus-Metriken
- Implementierung eines benutzerdefinierten Protokollierungssystems
Vorgeschlagene Erweiterungen: siehe den Abschnitt "Erweiterte Anpassung" der offiziellen Dokumentation, und die Community bietet auch eine Fülle von Beispielprojekten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPortia AI: Ein Python-Toolkit zur Erstellung intelligenter automatisierter ArbeitsabläufeDie































