Rust භාෂාවේ නවතම විවෘත මූලාශ්ර පොදු-හෝස්ට් ව්යාපාරික වැඩපිළිවෙළ (workflow) එජින් ‘tinyflows’ නමෙන් හඳුන්වා දී ඇත. මෙම ලයිබ්රරිය ක්රියාකාරකම්වලට ග්රැෆ් ආකෘතියක් (WorkflowGraph) යොදා ගනිමින්, සංකීර්ණ AI‑චලිත වැඩපිළිවෙළ සකස් කිරීම, පරීක්ෂා කිරීම, සංකලනය කිරීම හා ක්රියාත්මක කිරීමේ සම්පූර්ණ පියවරන් එකම පදනමකින් කළ හැකිය.
කොහොමද මෙය ක්රියා කරනවා? වැඩපිළිවෙළක් නිර්මාණය කරන විට, ඔබට වර්ගීකෘත නෝඩ් (node) හා එම නෝඩ් අතර සම්බන්ධතා (edge) නිර්මාණය කර ග්රැෆ් එකක් සකස් කරයි. මෙම ග්රැෆ් එක validate කර පසු compile කිරීමෙන් CompiledWorkflow නමැති අඳුරු ආකාරයක් ලැබේ. ඊළඟට එය tinyagents නම් state‑graph එජින් එකට ලබා දී, engine::run මඟින් ක්රියාත්මක කරයි.
නෝඩ් කාටලොග් එකේ Entry, Agent (LLM), tool_call, http_request, CodeRunner (JavaScript/Python), output_parser, sub_workflow, condition, merge, split_out, transform වැනි විවිධ වර්ග ඇතුළත් වේ. දත්ත ප්රවාහය අයිතම (item) මට්ටමින් සිදුවීම නිසා, n8n වැනි අයිතම‑මූලික මාදිලියට සමීප වේ.
හෝස්ට්‑අග්නොස්ටික් (host‑agnostic) සැලැස්ම මෙහි මූලික ලක්ෂණයයි. LLM සපයන්නා, ToolInvoker, HttpClient, CodeRunner, StateStore යන පස්කොට් (trait) සියල්ලම එජින් භාවිතා කරන පරිසරය විසින් ක්රියාත්මක කරයි. ඒ නිසා පුස්තකාලය කුමන සපයන්නාටවත් බැඳී නොමැත, රහස්පද (credentials) කේතයේ කිසිසේත්ම පෙනෙන්නේ නැත. පරීක්ෂණ අවධියේ mock implementation එකක් භාවිතා කර, නිෂ්පාදන අවස්ථාවේ සැබෑ සපයන්නා සමඟ ඒකම workflow එක ක්රියාත්මක කළ හැකිය.
මනුෂ්ය‑ආධාරිත (human‑in‑the‑loop) නෝඩ් එකක් requires_approval ලෙස සලකුණු කළ හැකි අතර, එය පැමිණෙන විට workflow එක pending_approvals තත්ත්වයට පත් වේ. UI, Slack, Email වැනි ඕනෑම මාර්ගයකින් අනුමැතිය ලබා දී, engine::resume මඟින් වැඩපිළිවෙළ නැවත ආරම්භ කළ හැක.
දෝෂ කළමනාකරණය සඳහා on_error ප්රතිපත්තිය (stop, continue, error‑port) සහ සීමාගත retry යන විකල්ප පවතින අතර, tracing හා RunObserver හුක් (hook) මගින් නිරීක්ෂණය සහ විශ්ලේෂණය පහසු කරයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ සංවර්ධකයන්ට මෙම ලයිබ්රරිය ලබා දෙන ප්රධාන වාසියන් කිහිපයක් ඇත:
- විකල්ප‑අධාරිත AI වැඩපිළිවෙළ – සපයන්නා වෙනස් කිරීමේ අවශ්යතාව නැතිව, රැකියාවලට අදාළ LLM, API, HTTP සේවා ආදිය ඔබේ පද්ධතියේම සවි කරගත හැක.
- දත්ත රහස්යතාවය – රහස්පද කේතයේ කිසිදු ස්ථානයකින් නොයැවීම නිසා, රජයේ හෝ ආයතනික පද්ධතිවල ගුප්ත තොරතුරු ආරක්ෂා කරයි.
- වියදම් ඉතිරි කිරීම – විවෘත මූලාශ්ර නිසා ලයිසන්ස් ගාස්තු නොමැති අතර, දේශීය සර්වර් හෝ edge‑device වලට ධාවනය කර ගත හැකි නිසා ක්ලවුඩ් වියදම අඩු වේ.
- අධ්යාපන‑පර්යේෂණ අවස්ථා – විශ්වවිද්යාල, තාක්ෂණික පාසලේ සිසුන්ට Rust සහ AI automation ගැන ප්රායෝගික පළපුරුදු ලබාදීමට ඉතා සුදුසු වේ.
- ව්යාපාරික නව්යකරණය – fintech, e‑commerce, රජයේ සේවා වැනි ක්ෂේත්රවල workflow automation, human‑in‑the‑loop අනුමැතිය, සහ error‑recovery වැනි අංග භාවිතා කර, සේවා ගුණාත්මකභාවය වැඩි කරයි.
ඉතින්, tinyflows ඔබේ දේශීය තාක්ෂණික පරිසරයට අඩු‑වියදම්, විශ්වාසනීය, සහ vendor‑lock‑free AI automation විසඳුමක් ලබා දීමට සූදානම්.
අදම tinyflows GitHub සහ crates.io වෙතින් ලබාගෙන, ඔබේ පළමු workflow එක සකස් කර බලන්න.
