O Portia AI oferece um mecanismo para ampliar a funcionalidade em vários níveis:
Abordagem básica de extensão::
- Ferramentas de personalizaçãoHerdar a implementação da classe base
__call__registrado no métodoDefaultToolRegistryclass CustomTool(Tool): def __call__(self, task): # 实现自定义逻辑 return result - Ganchos de implementação: através de
ExecutionHookAs subclasses injetam lógica em estágios específicosclass AuditHook(ExecutionHook): def before_payment(self, amount): return audit_approval(amount) - processador de estado: Realização
StateHandlerInterface para personalizar a persistência do estado
Cenários típicos de extensão::
- Integração de ERP empresarialInterface com SAP/Oracle e outras implementações de sistema:
- Processamento automatizado de pedidos
- Sincronização do status do inventário
- Processo de reconciliação financeira - Recursos específicos do setorPor exemplo, na área médica:
- Verificação de conflitos de reserva
- Processamento de sinistros de seguros
- Gerar relatórios de conformidade - Monitoramento aprimorado::
- Adição de ganchos de notificação do Slack
- Monitoramento integrado das métricas do Prometheus
- Implementação de um sistema de registro personalizado
Extensões sugeridas: consulte a seção "Personalização avançada" da documentação oficial, e a comunidade também oferece uma grande variedade de projetos de amostra.
Essa resposta foi extraída do artigoPortia AI: um kit de ferramentas Python para criar fluxos de trabalho automatizados inteligentesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como os desenvolvedores podem ampliar a funcionalidade personalizada com o Portia AI? Quais são alguns cenários típicos de extensão?
