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Bambo: 軽量で柔軟なインテリジェント・ボディのためのフレームワーク。役割とツールをシンプルに構成し、複数の負荷タスクを処理する。

はじめに

Bamboは新しいタイプのプロキシフレームワークで、主流のフレームワークよりも軽量で柔軟性があり、幅広い負荷タスクを処理することができます。Bamboは、ツールカタログにすべてのツールを定義し、非同期のカスタム関数を使用することで、効率的なプロキシ機能を実現します。ユーザーはllm_client.pyファイルで呼び出す必要のあるモデルとクライアントパラメータを定義し、examplesフォルダで独自のテストスクリプトを作成することができます。Bamboの目標は、様々なアプリケーションシナリオのための効率的で柔軟なプロキシソリューションを提供することです。

伝統的なエージェントのフレームワークは、各ロールが独立したエージェントであり、仕事を調整するための "スーパーバイザー "の必要性、複雑なハンドオーバープロセスを通過する役割の切り替えは、LLMの呼び出しの数が比較的多く、応答速度と滑らかさの悪い結果になります。

Bamboはこの問題をロールプレイで解決する。Bamboをベースに、notebooklmの同様のエフェクトが実装されています。 このエフェクトにはTTSは含まれていませんので、必要に応じてテストスクリプトに対応するコードを追加してください。

Bambo:轻量灵活的智能体框架,简单配置角色和工具,处理多种负载任务-1


 

Bambo:轻量灵活的代理框架,处理多种负载任务-1

 

機能一覧

  • 軽量で柔軟なプロキシフレームワーク
  • 様々な荷物を扱う
  • 非同期カスタム関数のサポート
  • 必要なモデルとクライアントのパラメータを定義し、呼び出す。
  • テストスクリプトの作成と実行
  • マルチキャラクターシナリオのサポート
  • コード実行・解析機能

 

ヘルプの使用

設置プロセス

  1. クローン倉庫
    git clone https://github.com/LB-Young/Bambo.git
    cd Bambo
    
  2. 依存関係をインストールします:
    pip install -r requirements.txt
    
  3. PyTorchを手動でインストールする(必要な場合):
    pip3 install torch torchvision torchaudio
    

セットアップと設定

  1. ツールカタログですべてのツールを定義し、カスタム関数が非同期であることを確認する。
  2. llm_client.pyファイルで、必要な呼び出しのモデルとクライアントパラメータを定義します。
  3. 必要な役割とツールを定義して、examples フォルダに独自のテストスクリプトを作成します。
  4. Bamboオブジェクトを初期化し、必要なパラメータを渡す:
    from src.bambo import Bambo
    from src.llm_client import client, model
    from src.tools.code_execute import code_execute
    roles = {
    "finance_expert": "金融专家",
    "law_expert": "法律专家",
    "medical_expert": "医疗专家",
    "computer_expert": "计算机专家",
    }
    tools = {}
    bambo = Bambo(client=client, bambo_role=None, roles=roles, tools=tools, agents=None, model=model)
    query = "我是高考生,现在想要选专业,但是不知道选什么专业。请你介绍一下金融、法律和计算机三个专业分别有什么优点和缺点。"
    async for item in bambo.execute(query=query):
    print(item, end="", flush=True)
    

バンボの使用

  1. バンボインターフェースを実行する:
    python examples/notebooklm.py
    
  2. またはバックグラウンドでエージェントを実行する:
    nohup python examples/multi_roles.py &> multi_roles.log &
    
  3. インタラクティブなメニューは、以下のオプションを案内します:
    • トレーニングデータセットの作成/更新
    • トレーニングモデル
    • ランニング・エージェント
    • 完全なワークフローの実行
    • アボート

コンフィグ

config.py を編集してカスタマイズします:

  • モデルの選択
  • トレーニングハイパーパラメータ
  • プロキシ設定
  • レスポンシブテンプレート
  • タスクフィルタリング

バンボは、処理するタスクをフィルタリングするさまざまな方法を提供する:

  1. ラベリング(自動)
  2. ブラックリスト(手動)
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