Pipeline构建实战
pass (a bill or inspection etc)from lazyllm import pipeline导入后，开发者可以：
- 定义lambda函数构成处理链：
flow = pipeline(step1=lambda x: x.upper(), step2=lambda x: f"Result: {x}") - 测试执行效果：
print(flow("hello"))将输出”Result: HELLO”
多智能体协作模式
结合Parallel模块实现：
- 任务并行分发：
par = parallel(task1=lambda x: x*2, task2=lambda x: x+3) - 结果自动聚合：执行
par(5)返回[10,8]的列表形式结果
生产级配置技巧
在config.yaml中可声明：
- name: llm_agent1 type: gpt_service url: http://10.0.0.1:5000 - name: visual_agent2 type: clip_model url: http://10.0.0.2:6000
通过这种配置，不同AI代理可以组成服务网格，网关会自动处理通信路由。
This answer comes from the articleLazyLLM: Shangtang's open source low-code development tool for building multi-intelligence body applicationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to build a multi-intelligent body Pipeline application using LazyLLM?
