模块化扩展技术方案
LazyLLM提供三种集成现有算法的方式：
- 函数注册机制: By
@register装饰器将Python函数转化为可调用的智能体模块 - Bash命令封装：支持直接调用命令行工具，适合集成非Python实现的算法
- API服务接入：通过config.yaml配置外部服务的URL端点
Specific operational steps:
- 对Python函数添加装饰器：
@register(name='my_alg')
def custom_algorithm(input):
return input * 2 - 在Flow中调用注册名：
flow = pipeline(my_alg, other_modules) - 或通过部署配置文件引用
Caveats:
- 输入输出需兼容JSON序列化
- 复杂依赖建议打包Docker镜像
- 性能关键模块可启用
@register(parallel=True)
该方法可使既有算法集成时间从数天缩短至2小时。
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 " 怎样通过LazyLLM实现既有算法与多智能体系统的快速集成？
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