syftr

这段文本介绍了 syftr，一个用于为给定的预算找到最佳代理工作流的代理优化器。以下是 syftr 的中文总结和使用场景：

总结:

• syftr 是什么？ syftr 是一种代理优化器，帮助用户在特定预算下找到最佳的代理工作流程。它利用多目标贝叶斯优化和特定领域的“帕累托剪枝”技术，高效地搜索代理和非代理流程空间，以估计准确性与成本、延迟、吞吐量等相互竞争的目标之间的帕累托前沿（最佳权衡曲线）。
• 核心功能: 在给定预算下，优化 Agentic Workflow，寻找准确性和成本（或其他目标，如延迟和吞吐量）之间的最佳平衡。
• 关键技术: 多目标贝叶斯优化和领域特定的"帕累托剪枝"。
• 依赖库: Ray（分布式计算）, Optuna（优化）, LlamaIndex（构建 RAG 工作流）, HuggingFace Datasets, Trace（优化文本组件）。
• 使用方式: 用户提供数据集，定义由模型和组件组成的搜索空间，syftr 负责寻找最佳参数组合。
• 输出结果: 返回帕累托最优流程列表，包含每个流程的指标（如准确率、LLM 成本）和参数。
• 自定义 LLM: 用户可以在配置文件中添加自定义的 OpenAI API 兼容的模型。
• 自定义数据集: 支持自定义数据集。

使用场景:

• 优化 RAG（检索增强生成）流程: syftr 可以用于优化基于 LlamaIndex 构建的复杂的 RAG 工作流，自动找到最佳的检索和生成模型组合以及参数配置，从而在成本和准确性之间取得最佳平衡。
• 构建和优化 Agentic Workflow: 寻找最佳的 Agentic Workflow，例如针对特定任务，自动探索和选择最合适的工具和模型，从而提升任务完成效率和准确性。
• 资源受限的 AI 项目: 在预算有限的情况下，syftr 可以帮助开发者找到在性能和成本之间最佳的解决方案。
• 需要权衡多个目标的 AI 项目: 当需要同时考虑准确率、延迟、成本等多个目标时，syftr 可以帮助开发者找到帕累托最优的解决方案。
• 自动 Prompt Engineering: 结合 Trace 库，可以优化工作流中的文本组件，例如自动优化 prompts。

快速开始:

1. 克隆 syftr 代码库。
2. 安装必要的依赖。
3. 配置 API 密钥和数据库连接。
4. 运行示例 Jupyter Notebook 或使用用户 API 运行研究。

总之，syftr 是一个强大的工具，可以帮助开发者高效地探索和优化 Agentic Workflow，特别是在需要权衡多个目标和资源有限的情况下。