AdalFlow：让大模型任务像水流一样灵活可塑
AdalFlow 是一个“PyTorch 风格”的轻量级开源框架，专为快速构建、调试并自动优化任意大语言模型（LLM）任务管道而生。它用“最少抽象、最大可控”的理念，把提示工程、模型切换、参数调优、训练可视化这些繁琐步骤浓缩成几行代码，让开发者像搭积木一样拼装聊天机器人、RAG、智能体、文本分类、NER 等应用，并在后台默默帮你把提示词调到“最优”。
核心能力一览
| 特性 | 一句话亮点 | 开发者收益 |
|---|---|---|
| 模型无关 | 统一接口一键切换 OpenAI、Anthropic、Mistral、Groq、Cohere 等主流模型，零 vendor-lock。 | 随时比价、随时换模，成本/效果自己掌控。 |
| 自动提示优化 | 把“提示”当成可训练 Parameter，丢进 Generator 就能启动 Auto-Grad 式优化，支持 0-shot 与 few-shot 场景。 | 告别手工调 Prompt，准确率提升同时节省 Token。 |
| 模块化 pipeline | 仅两个基类：Component 搭管道，DataClass 管数据，同步 / 异步调用风格一致。 | 代码复用性高，团队协作不踩坑。 |
| 可视化+调试 | 内置 repr、extra_repr、state_dict 等机制，一键打印管道结构、参数状态，训练过程可追溯。 | 定位 bug 不用翻山越岭。 |
| 轻量可扩展 | 纯 Python 实现，pip 即装；提示模板、后处理函数、评估器都能自定义。 | 研究/生产无缝切换，新 idea 即刻验证。 |
5 分钟上手（极简 Workflow）
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安装
pip install adalflow -
定义任务模板
from adalflow import Component, DataClass, Generator, Parameterclass QA(DataClass):question: stranswer: strclass RAG(Component):def __init__(self):super().__init__()self.prompt_opt = Parameter("请基于以下上下文回答问题：")self.gen = Generator(model="gpt-4o", prompt=self.prompt_opt) -
自动优化
rag = RAG() rag.gen.train() # 启动 Text-Grad 风格自动微调 -
评估 & 部署
通过内置Trainer/Evaluator快速得到指标，调优后的state_dict可直接导出到生产环境。
真实场景示例
- 聊天机器人：自动优化多轮对话提示，用户满意度提升 18%。
- RAG 知识库问答：检索 + 生成联合调优，Token 成本降 30%，准确率升 12%。
- 智能体工作流：把工具调用、反思、行动步骤写成 Component，一键训练策略。
为什么选择 AdalFlow？
“LangChain 太黑盒，手写提示又太累；AdalFlow 像 PyTorch 一样，把‘自由度’还给开发者，同时用 Auto-Grad 替你熬夜调 Prompt。”——社区用户
无论你是算法研究员、LLM 产品经理还是独立开发者，只要想把大模型快速“捏”成趁手应用，AdalFlow 都能让你专注于创意，而非重复工程。
立即体验
- 官方文档：https://adalflow.sylph.ai
- GitHub：https://github.com/SylphAI-Inc/AdalFlow