agno v2.4.7发布!新增Else条件分支、AWS Bedrock重排器、HITL等重大升级全

agno v2.4.7发布!新增Else条件分支、AWS Bedrock重排器、HITL等重大升级全解析

1. Workflow Condition Step 全新支持 Else 分支
工作流条件步骤(Workflow Condition Step)新增了 Else path 支持,允许用户定义备用执行路径(else_steps)。
以前,当条件不满足时系统会跳过执行;现在,用户可以在条件为False时指定另一条执行路径,实现更灵活的业务流程控制。

典型场景:

• 技术支持系统的多分支路由:
• 技术类问题 → 诊断 + 工程处理
• 非技术性咨询 → 一般客服处理
• 统一进入后续总结步骤
示例代码中,Condition 对象新增了 else_steps 参数,可同步与异步执行。
官方示例脚本:

• condition_with_else_steps.py(同步与异步版本)
展示了完整的if-else工作流结构及执行逻辑。
2. AwsBedrockReranker 全新上线
新增 AwsBedrockReranker 类,支持:

• Cohere Rerank 3.5
• Amazon Rerank 1.0
该功能基于 Bedrock Agent Runtime API 的统一接口,让开发者可直接利用亚马逊云上的大模型能力实现高精度文档重排(Reranking)。

支持的模型:

• cohere.rerank-v3-5:0
• amazon.rerank-v1:0
主要优势:

• 支持统一Bedrock API调用
• 支持top_n自定义返回数量
• 兼容Knowledge与PgVector向量数据库
额外支持:

• CohereBedrockReranker及AmazonReranker便捷类
• 自定义additional_model_request_fields选项
#大模型# #福大大架构师每日一题#
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
牛客41664080...:切片粒度问得好
面试官拷打AI项目都会问...
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