百度SEO网站营销策划的六个步骤
1. 概述
BaseFlow 是一个抽象基类，用于支持多个Agent的执行流程管理。它提供了Agent集合的管理、主要Agent的指定以及流程执行的基础框架。子类必须实现 execute 方法来定义具体的流程执行逻辑。
2. Class 参数
BaseAgent 见文档 xxxx
| 参数名称 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| agents | Dict[str, BaseAgent] | 必填 | Agent映射字典，键为Agent标识符，值为Agent实例 |
| tools | Optional[List] | None | 可选的工具列表，可供流程中的Agent使用 |
| primary_agent_key | Optional[str] | None | 主要Agent的标识符，如果未指定则使用第一个Agent |
类配置 (Config)
| 配置项 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| arbitrary_types_allowed | True | 允许任意类型的字段，用于支持复杂对象如Agent实例 |
3. 枚举类型
3.1. FlowType
class FlowType(str, Enum):PLANNING = "planning"
功能：定义流程类型的枚举，目前只有规划（PLANNING）类型。
3.2. PlanStepStatus
class PlanStepStatus(str, Enum):NOT_STARTED = "not_started"IN_PROGRESS = "in_progress"COMPLETED = "completed"BLOCKED = "blocked"
功能：定义计划步骤状态的枚举，用于跟踪计划执行进度。
| 状态 | 描述 |
|---|---|
| NOT_STARTED | 步骤尚未开始 |
| IN_PROGRESS | 步骤正在执行中 |
| COMPLETED | 步骤已完成 |
| BLOCKED | 步骤被阻塞 |
4. Code trace
4.1. init
def __init__(self, agents: Union[BaseAgent, List[BaseAgent], Dict[str, BaseAgent]], **data
):
功能：初始化流程，处理不同方式提供的Agent。
实现细节：
- 支持三种方式提供Agent：单个Agent、Agent列表或Agent字典
- 如果提供单个Agent，将其添加为key为 “default” 的字典项
- 如果提供Agent列表，为每个Agent生成键名 “agent_0”, “agent_1” 等
- 如果未指定主要Agent，使用字典中的第一个Agent作为主要Agent
4.2. primary_agent
@property
def primary_agent(self) -> Optional[BaseAgent]:
功能：获取流程的主要Agent。
返回值：
- Optional[BaseAgent] - 主要Agent实例，如果未设置则返回 None
4.3. get_agent
def get_agent(self, key: str) -> Optional[BaseAgent]:
功能：根据键获取特定的Agent。
参数：
key: str - Agent的标识符
返回值：
- Optional[BaseAgent] - 指定的Agent实例，如果不存在则返回 None
4.4. add_agent
def add_agent(self, key: str, agent: BaseAgent) -> None:
功能：向流程中添加新Agent。
参数：
key: str - 新Agent的标识符agent: BaseAgent - 要添加的Agent实例
4.5. execute
@abstractmethod
async def execute(self, input_text: str) -> str:
功能：执行流程，处理 prompt。
参数：
input_text: str - 要处理的prompt
返回值：
- str - 流程执行的结果
设计理念：
- 使用抽象方法强制子类实现具体的执行逻辑
- 提供统一的执行接口，简化调用
- 支持异步执行，提高性能
5. PlanStepStatus 辅助方法
5.1. get_all_statuses
@classmethod
def get_all_statuses(cls) -> list[str]:
功能：返回所有可能的步骤状态值列表。
返回值：
- list[str] - 所有状态的值列表
5.2. get_active_statuses
@classmethod
def get_active_statuses(cls) -> list[str]:
功能：返回表示活动状态（未开始或进行中）的值列表。
返回值：
- list[str] - 活动状态的值列表
5.3. get_status_marks
@classmethod
def get_status_marks(cls) -> Dict[str, str]:
功能：返回状态到其标记符号的映射。
返回值：
- Dict[str, str] - 状态值到标记符号的映射字典
| 状态 | 标记 |
|---|---|
| completed | [✓] |
| in_progress | [→] |
| blocked | [!] |
| not_started | [ ] |
6. 设计理念分析
6.1. 多Agent协作框架
BaseFlow 的核心设计理念是提供一个框架，使多个Agent能够协同工作：
- Agent集合管理：通过字典结构管理多个Agent，支持按名称访问
- 主要Agent概念：定义主要Agent作为流程的主控制点
- 灵活的Agent配置：支持多种方式提供和配置Agent
这种设计允许创建复杂的工作流，其中不同的Agent可以负责不同的任务或步骤。
6.2. 流程抽象与扩展
BaseFlow 提供了流程的抽象基础，同时支持灵活扩展：
- 抽象执行方法：通过抽象的
execute方法定义流程接口 - 状态跟踪：通过 PlanStepStatus 枚举支持计划执行状态的跟踪
- 类型安全：使用 Pydantic 模型确保类型安全和数据验证
这种设计使得可以创建各种类型的流程，从简单的顺序执行到复杂的条件分支和并行处理。
6.3. 计划执行支持
BaseFlow 特别支持计划执行类型的流程：
- 计划步骤状态：定义了完整的计划步骤状态集
- 状态可视化：提供状态标记映射，支持计划状态的可视化
- 活动状态识别：支持识别需要处理的活动状态
这种设计使得 BaseFlow 特别适合实现基于计划的任务执行，如 PlanningAgent 所需的流程。
6.4. 与 BaseAgent 的关系
BaseFlow 与 BaseAgent 形成互补关系：
- BaseAgent 负责单个Agent的行为：定义了Agent的状态管理、内存存储和执行循环
- BaseFlow 负责多Agent的协调：管理多个Agent的集合，协调它们的执行
- 共享的抽象模式：两者都使用抽象方法定义核心功能，强制子类实现具体逻辑
这种设计允许在保持单个Agent自主性的同时，实现复杂的多Agent协作流程。
7. 使用示例
class MyFlow(BaseFlow):async def execute(self, input_text: str) -> str:# 获取主要Agentagent = self.primary_agentif not agent:return "No primary agent available"# 执行主要Agentresult = await agent.run(input_text)# 根据结果决定是否使用其他Agentif "complex task" in result.lower():specialist_agent = self.get_agent("specialist")if specialist_agent:return await specialist_agent.run(result)return result# 创建并使用流程
flow = MyFlow(agents={"main": MainAgent(),"specialist": SpecialistAgent()
})
result = await flow.execute("Solve this problem")
8. Flow 工厂
返回BaseFlow类
class FlowFactory:"""Factory for creating different types of flows with support for multiple agents"""@staticmethoddef create_flow(flow_type: FlowType,agents: Union[BaseAgent, List[BaseAgent], Dict[str, BaseAgent]],**kwargs,) -> BaseFlow:flows = {FlowType.PLANNING: PlanningFlow,}flow_class = flows.get(flow_type)if not flow_class:raise ValueError(f"Unknown flow type: {flow_type}")return flow_class(agents, **kwargs)
9. 总结
BaseFlow 提供了一个强大而灵活的框架，用于管理多个Agent的协作执行。它的设计支持各种流程类型，特别是基于计划的执行流程。通过继承 BaseFlow 并实现 execute 方法，可以创建自定义的流程，协调多个Agent共同完成复杂任务。
BaseFlow 与 BaseAgent 共同构成了 OpenManus 系统的核心架构，前者管理多Agent协作，后者定义单个Agent行为，两者结合提供了构建复杂 AI 系统的坚实基础。