Treffer: Simpliflow: A Lightweight Open-Source Framework for Rapid Creation and Deployment of Generative Agentic AI Workflows

Generative Agentic AI systems are emerging as a powerful paradigm for automating complex, multi-step tasks. However, many existing frameworks for building these systems introduce significant complexity, a steep learning curve, and substantial boilerplate code, hindering rapid prototyping and deployment. This paper introduces simpliflow, a lightweight, open-source Python framework designed to address these challenges. simpliflow enables the rapid development and orchestration of linear, deterministic agentic workflows through a declarative, JSON-based configuration. Its modular architecture decouples agent management, workflow execution, and postprocessing, promoting ease of use and extensibility. By integrating with LiteLLM, it supports over 100 Large Language Models (LLMs) out-of-the-box. We present the architecture, operational flow, and core features of simpliflow, demonstrating its utility through diverse use cases ranging from software development simulation to real-time system interaction. A comparative analysis with prominent frameworks like LangChain and AutoGen highlights simpliflow's unique position as a tool optimized for simplicity, control, and speed in deterministic workflow environments.
Les systèmes d'IA agentique générative s'imposent comme un paradigme puissant pour l'automatisation de tâches complexes en plusieurs étapes. Cependant, de nombreux frameworks existants pour la création de ces systèmes introduisent une complexité importante, une courbe d'apprentissage abrupte et un code passe-partout conséquent, ce qui freine le prototypage et le déploiement rapides. Cet article présente simpliflow, un framework Python open source et léger conçu pour relever ces défis. simpliflow permet le développement et l'orchestration rapides de workflows agentiques linéaires et déterministes grâce à une configuration déclarative basée sur JSON. Son architecture modulaire dissocie la gestion des agents, l'exécution des workflows et le post-traitement, favorisant ainsi la simplicité d'utilisation et l'extensibilité. Grâce à l'intégration avec LiteLLM, il prend en charge plus de 100 grands modèles de langage (LLM) prêts à l'emploi. Nous présentons l'architecture, le flux opérationnel et les fonctionnalités clés de simpliflow, démontrant son utilité à travers divers cas d'utilisation allant de la simulation de développement logiciel à l'interaction système en temps réel. Une analyse comparative avec des frameworks de premier plan comme LangChain et AutoGen met en évidence la position unique de simpliflow en tant qu'outil optimisé pour la simplicité, le contrôle et la rapidité dans les environnements de flux de travail déterministes.