本发明涉及人工智能开发平台，尤其涉及一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法。
背景技术：
1、目前存在的问题为，循环逻辑处理缺失：传统dag架构难以直接支持循环迭代过程，如react流程中的核心需求，导致大模型应用编排或agent编排流程设计受限，无法充分表达复杂业务逻辑；
2、排错与理解难度高：现有方法下，组件与模块执行逻辑不够清晰，pipeline执行器需处理众多边edge情况，导致pipeline结构复杂且难以阅读，极大地增加了排错和维护的难度；
3、开发体验不佳：在包含环的pipeline中，核心逻辑(如条件判断和循环)被过度分散到图的边上，增加了定义难度，同时处理可选值和默认值的逻辑也变得异常复杂。此外，大模型应用编排或agent编排的开发人员被迫采用不直观的方式定义节点间的通信，降低了开发效率；
4、系统复杂性与依赖性增强：随着pipeline复杂度的提升，pipeline执行器的实现难度急剧增加，需应对更多边缘情况，系统整体的复杂性和组件间的依赖性也随之上升。
技术实现思路
1、本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供了一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法，引入事件驱动模式，彻底改变了图流程的调度方式，将焦点从图的边转移到组件如何订阅和处理事件上。不仅简化了组件间的交互逻辑，还极大地降低了系统的复杂度和依赖关系。
2、为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法，包括以下步骤：
4、s1、解析结构化配置文件，校验合法性；
5、s2、将解析合法的内容转化为抽象语法树；
6、s3、执行引擎根据抽象语法树执行流程，并对流程进行观测；
7、s4、获取运行结果，返回给使用方；
8、s5、根据反馈，编排优化大模型应用或者agent。
9、进一步，所述s1具体为：
10、s101、设计高效且健壮的配置文件解析模块；
11、s102、解析过程开始于读取配置文件内容，随后利用专门的库进行语法解析；
12、s103、实施自定义规则校验，以确保数据结构的合法性和完整性。
13、进一步，所述s2具体为：根据配置文件的内容动态构建抽象语法树ast，每个节点代表一个操作或条件判断，节点之间的连接关系则反映了操作或条件的执行顺序和依赖关系。
14、进一步，所述s3具体为：
15、s301、设计一个灵活的执行引擎，以负责根据抽象语法树ast定义的流程以及每次运行的具体参数来执行相应的操作；
16、s302、解析抽象语法树ast，确定操作的执行顺序和条件判断的逻辑；
17、s303、根据当前运行的参数值，动态地决定哪些操作需要执行，哪些条件判断为真或假。
18、进一步，所述s4具体为：
19、s401、当所述执行引擎完成所有定义的操作后，会收集并整理运行结果；
20、s402、所述执行引擎会将结果封装成易于理解和使用的格式，并通过适当的通信协议返回给使用方，在返回结果之前，所述执行引擎还会进行必要的验证和清理工作，以确保返回的数据是完整、准确且安全的。
21、进一步，所述s5具体为：
22、s501、涉及一个闭环的反馈与调制机制；
23、s502、收到运行结果后，根据实际需求对结果进行评估，并给出相应的反馈意见；
24、s503、接收到反馈后，进行详细的评估和分析，以确定问题的根源和解决方案，并根据评估结果对配置文件的编排进行调整和优化
25、本发明的有益效果为：在于保证支持大模型应用编排和agent编排的前提下，针对当前agent流程设计中标准有向无环图(dag)在处理复杂逻辑，尤其是循环逻辑时的局限性，旨在通过重塑流程执行模式，优化agent流程的定义、执行与管理，从而显著提升基于llm(大型语言模型)应用的开发效率、可扩展性和运行稳定性。
1.一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法，其特征在于，所述s1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法，其特征在于，所述s2具体为：根据配置文件的内容动态构建抽象语法树ast，每个节点代表一个操作或条件判断，节点之间的连接关系则反映了操作或条件的执行顺序和依赖关系。
4.根据权利要求3所述的一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法，其特征在于，所述s3具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法，其特征在于，所述s4具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于结构化配置文件编排大模型应用的方法，其特征在于，所述s5具体为：
