Framework de Python para programar modelos de lenguaje con código modular y algoritmos que optimizan prompts y pesos, en lugar de escribir prompts a mano.
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SylphAI-Inc/AdalFlow
Una biblioteca de Python al estilo de PyTorch para crear flujos de trabajo con LLM, como chatbots, RAG y agentes, y optimizar prompts automáticamente.
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¿Qué es?
AdalFlow es una biblioteca de Python para crear aplicaciones con LLM, como chatbots, generación aumentada por recuperación (RAG) y agentes. Su API sigue las convenciones de PyTorch: los pipelines se componen de componentes y los proveedores de modelos se pueden cambiar mediante la configuración, sin modificar el código.
La biblioteca incluye una capa de optimización que trata los prompts y las demostraciones few-shot como parámetros entrenables. Los desarrolladores definen un Parameter y se lo pasan a un Generator; luego lo entrenan mediante descenso de gradiente textual para las instrucciones o mediante optimización few-shot por bootstrap para las demostraciones. Un Trainer con una interfaz AdalComponent se encarga del ciclo de entrenamiento y validación.
AdalFlow también ofrece un ejecutor de agentes con modos de llamada síncronos, asíncronos y en streaming, llamadas a herramientas e historial de pasos. La documentación cubre la interacción con intervención humana y el trazado, y la biblioteca se integra con MLflow para el trazado.
Funciones clave
- 01Componentes al estilo de PyTorch para componer pipelines con LLM.
- 02Optimización automática de prompts mediante gradientes textuales y demostraciones few-shot.
- 03Configuración independiente del modelo para cambiar entre proveedores de LLM.
- 04Ejecutor de agentes con modos de llamada síncronos, asíncronos y en streaming, además de llamadas a herramientas.
- 05Integración con MLflow para el trazado.
Casos de uso
- Crear sistemas de preguntas y respuestas con RAG sobre tus propios documentos.
- Crear agentes que usan herramientas, llaman funciones y transmiten su progreso.
- Ajustar prompts automáticamente para una tarea de clasificación en lugar de editarlos manualmente.
- Prototipar pipelines con LLM que luego puedan cambiar de proveedor de modelos mediante la configuración.
Inicio rápido
- 1
Instala AdalFlow con pip
pip install adalflow - 2
Configura la variable de entorno OPENAI_API_KEY
- 3
Ejecuta el ejemplo Hello World Agent del README
Antes de usarlo
- Para ejecutar los ejemplos Hello World, necesitas una clave de API de OpenAI.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es AdalFlow?
- Una biblioteca de Python al estilo de PyTorch para crear flujos de trabajo con LLM, como chatbots, RAG y agentes, y optimizar prompts automáticamente. AdalFlow es una biblioteca de Python para crear aplicaciones con LLM, como chatbots, generación aumentada por recuperación (RAG) y agentes. Su API sigue las convenciones de PyTorch: los pipelines se componen de componentes y los proveedores de modelos se pueden cambiar mediante la configuración, sin modificar el código.
- ¿AdalFlow es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- AdalFlow es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿AdalFlow sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de AdalFlow fue el 1 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar AdalFlow?
- Crear sistemas de preguntas y respuestas con RAG sobre tus propios documentos. Crear agentes que usan herramientas, llaman funciones y transmiten su progreso. Ajustar prompts automáticamente para una tarea de clasificación en lugar de editarlos manualmente. Prototipar pipelines con LLM que luego puedan cambiar de proveedor de modelos mediante la configuración.
- ¿Cómo se instala AdalFlow?
- Instala AdalFlow con pip: pip install adalflow Configura la variable de entorno OPENAI_API_KEY Ejecuta el ejemplo Hello World Agent del README
- ¿Dónde consigo AdalFlow?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/SylphAI-Inc/AdalFlow
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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