Unterschiede zu Langflow¶
Agentlab baut auf Langflow auf und bleibt vollständig kompatibel zu dessen Kern. Diese Seite fasst zusammen, was Agentlab hinzufügt oder verändert.
Zusätzliche Komponenten¶
| Komponente | Beschreibung |
|---|---|
| Context Input | Konfigurierbarer Quellenauswähler für Agenten, die kontextbezogene Abfragen durchführen. Die Auswahl des Nutzers wird aus dem Karli-Studio-Chat an den Flow übergeben. |
| Identity Input | Liefert Identitätsinformationen des ausführenden Nutzers, dekodiert aus dem vom KARLI-Proxy eingefügten Session-JWT. |
| Web Search Confirmation | Pausiert den Flow und fragt den Nutzer im Chat, ob der Agent eine Websuche durchführen darf; leitet die Ausführung in einen confirm- oder deny-Zweig. |
Erweiterte Komponenten¶
| Komponente | Erweiterung |
|---|---|
| Read File | Neuer Extraktions-Backend-Selector (docling oder karli); bei karli erscheint zusätzlich ein Modell-Selector, und Uploads werden an den KARLI-Datenextraktions-Dienst delegiert. Außerdem gibt es einen „Upload-Target"-Modus, der die Komponente als nutzerseitigen Upload-Slot im Karli-Studio-Chat verfügbar macht. |
| Chat Input | Erweitert um eine konfigurierbare Liste von Chips, die im Karli-Studio-Chat als interaktive Bedienelemente erscheinen. Jeder Chip erhält einen eigenen Output auf der Komponente und ermöglicht so eine Chip-spezifische Routing-Logik. |
Modelle¶
KARLI ist als Modell-Provider neben den übrigen Anbietern (OpenAI, Anthropic usw.) registriert und stellt Modelle in drei Kategorien bereit:
- LLMs — Chat-Modelle, auswählbar in jeder modell-fähigen Komponente (Language Model, Agent usw.).
- Embeddings — auswählbar in der Standard-Komponente Embedding Model.
- Datenextraktion — verwendet vom Read-File-Komponenten-Backend
karli. KARLI ist derzeit der einzige Anbieter in dieser Kategorie, womit die modellbasierte Dokumenten- und Audioextraktion ein Agentlab-Alleinstellungsmerkmal ist.
Die vollständige Liste der verfügbaren KARLI-Modelle findet sich in der Sektion Modelle.
Plattform-Integration¶
Agentlab integriert sich mit Karli Studio für:
- Chat-Interaktionen — Kontext-Auswahlen, Chip-Auswahlen und Datei-Uploads fließen zwischen Karli-Studio-Frontend und Agentlab.
- Dokumentextraktion — die Read-File-Komponente kann die Extraktion an den KARLI-Dienst delegieren.
- Identität — Komponenten wie Identity Input und der KARLI-Extraktionsaufruf nutzen das vom KARLI-Proxy eingefügte JWT.
- Observability — Flow-Ausführung wird über Langfuse getraced.
Namespace¶
Agentlab verwendet den Import-Namespace lfx (z. B. from lfx.components import ...), um den Fork-Code vom Langflow-Namespace langflow abzugrenzen. Das hält den Fork beim Rebase gegen Upstream-Releases sauber.