Airflow

示例

下面的 Agent 会使用 Airflow 来保存和读取 DAG 文件。

cookbook/tools/airflow_tools.py

from agno.agent import Agent
from agno.tools.airflow import AirflowTools

agent = Agent(
    tools=[AirflowTools(dags_dir="dags", save_dag=True, read_dag=True)], show_tool_calls=True, markdown=True
)

dag_content = """
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
# Using 'schedule' instead of deprecated 'schedule_interval'
with DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple example DAG',
    schedule='@daily',  # Changed from schedule_interval
    catchup=False
) as dag:
    def print_hello():
        print("Hello from Airflow!")
        return "Hello task completed"
    task = PythonOperator(
        task_id='hello_task',
        python_callable=print_hello,
        dag=dag,
    )
"""

agent.run(f"Save this DAG file as 'example_dag.py': {dag_content}")

agent.print_response("Read the contents of 'example_dag.py'")

工具包参数

参数	类型	默认值	描述
dags_dir	Path 或 str	Path.cwd()	DAG 文件的目录
save_dag	bool	True	是否注册 save_dag_file 函数
read_dag	bool	True	是否注册 read_dag_file 函数
name	str	"AirflowTools"	工具的名称

工具包函数

函数	描述
save_dag_file	将 Airflow DAG 的 Python 代码保存到文件
read_dag_file	读取 Airflow DAG 文件并返回其内容

开发者资源

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