使用 Plugboard 和 AI 构建复杂流程模型

Source: Dev.to

如果你正在从事仿真、数字孪生或复杂的事件驱动工作流，你可能已经体会到在数十个相互独立的组件之间管理状态和数据流的痛苦。Plugboard 是一个专为解决此类问题而设计的 Python 框架。

在本文中，我们将了解 Plugboard 的功能、实际使用案例，以及如何通过为你选择的 LLM 定制提示，将其与 AI 结合，从而为开发注入强大动力。

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什么是 Plugboard？

Plugboard 是一个为 Python 构建的事件驱动建模与编排框架。可以把它看作一种将不同 组件（可以是物理仿真，也可以是机器学习模型）连线在一起的方式，使它们能够实时通信并相互响应。

它处理繁重的工作，包括：

• State Management: 追踪每个组件的内部状态。
• Data Flow: 自动在输入和输出之间路由数据（例如，罐液位传感器的输出触发阀门控制器）。
• Orchestration: 高效运行这些模型，无论是在单台笔记本电脑上还是在云端的计算集群上扩展。

由于它基于现代 Python（asyncio、类型提示），能够无缝集成现有的数据科学和工程生态系统。使用它可以为研究或实时部署创建健壮、易维护的模型。

实际案例：过程建模的应用场景

过程建模并非只用于学术仿真。Plugboard 旨在满足实际的、数据密集型应用。以下是一些你可以构建的示例：

• 面向工业工程师的数字孪生： 创建制造工厂的数字复制品，以在实际应用前测试变更。Plugboard 能处理诸如材料循环或生产过程优化等复杂环路，其中一个阶段的反馈会影响前面的阶段。
• 基于物理的仿真： 将离散的物理模型（例如热水罐模型）与控制逻辑相连接，模拟不同使用模式下的能效。只要能够在 Plugboard 的 Python 类中调用第三方模型，就可以将其集成进来。
• 金融建模： 构建事件驱动的交易策略，例如对 tick 级别市场数据实时响应的动量交易算法。使用内置的优化算法对其性能进行微调。
• AI 流水线： 编排 LLM 工作流，其中一个组件过滤原始数据并将其输入 LLM 进行处理，形成一个稳健的 AI 代理链。

入门指南：文档与示例

The best way to dive in is through the official Plugboard Documentation. The docs are comprehensive, offering:

• [教程](https://docs.plugboard.dev/latest/usage/key-concepts/): 步骤指南，带您从 “Hello World” 模型到并行执行。
• [API 参考](https://docs.plugboard.dev/latest/api/component/component/): 详细拆解 Component、Process 和 Connector 类。
• [示例](https://docs.plugboard.dev/latest/examples/demos/fundamentals/001_simple_model/simple-model/): 可直接运行的代码片段，涵盖常见模式，如构建自定义组件或设置本地进程。

Source: https://example.com/your-original-article

使用 AI 超级加速开发

使用 Plugboard 的最强大方式之一是将其与 AI 编码助手（如 GitHub Copilot 或 Claude Code）一起使用。然而，通用 AI 模型并不总是了解新框架的特定语法和生命周期方法。

为了解决这个问题，Plugboard 团队提供了一个 自定义指令文件，专门用于教会 AI 模型如何编写 Plugboard 模型。

使用自定义 Copilot 提示

您可以在此处找到提示文件：👉 models.instructions.md

如何有效使用

1. 上下文是关键 – 当您让 AI 助手（Copilot、Cursor 等）生成新组件时，请引用此文件。

   • 如果您使用 GitHub Copilot，当您在 examples 文件夹中创建文件时，系统会自动读取该文件。
   • GitHub 提供了文档说明如何为您自己的仓库设置此功能。

2. 提供明确指令 – 详细说明您希望模型执行的任务，并在可能的情况下列出它将需要的各个组件。

   创建一个简单工作过程仿真的示例提示：

   Create a Plugboard model of a bathtub filling with water.
   It should contain the following components:
   * A tap, with a parameter for the inlet flow rate in litres per second,
   * A bathtub with a parameter for the size in litres, and
   * An overflow, which outputs the overflow rate in litres per second.
   The simulation should run for 60 minutes at a resolution of 1 minute each step.
   Log the bathtub level and overflow amount to a CSV using the DataWriter component.

AI 将快速生成一个类似下面的模型，您可以在此基础上进行迭代和扩展。

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祝建模愉快！

e on and refine.

所有 Plugboard 模型都可以导出为简单的 YAML 格式，便于您保存/版本控制，并在需求变化时将其迁移到不同的计算环境。

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