AutoAgent: ein Rahmen für die schnelle Entwicklung und den Einsatz von KI-Intelligenzen durch natürliche Sprache

Allgemeine Einführung

AutoAgent ist ein Open-Source-Framework für KI-Intelligenzen, das vom HKU Data Intelligence Laboratory (HKUDS) entwickelt wurde und auf GitHub gehostet wird. Es ermöglicht Nutzern die schnelle Erstellung und den Einsatz maßgeschneiderter KI-Intelligenzen durch die Beschreibung von Anforderungen in rein natürlicher Sprache, ohne jegliche Programmiergrundlage. Das Framework unterstützt eine Vielzahl von Large Language Models (LLMs) wie Grok, Gemini usw. und verfügt über ein hochleistungsfähiges Multi-Intelligenz-Kollaborationssystem, das in GAIA-Benchmarks gut abschneidet und mit Deep Research von OpenAI vergleichbar ist.AutoAgent ist nicht nur einfach zu bedienen, sondern bietet auch Datei-Uploads, Befehlszeileninteraktionen usw., wodurch es sich für Entwickler, nicht-technische Benutzer und sogar Forscher eignet. Es eignet sich für Entwickler, nicht-technische Benutzer und sogar Forscher. AutoAgent entwickelt derzeit eine Weboberfläche und weitere Tools für die Integration, die ein großes Potenzial für die Zukunft haben.

Funktionsliste

• Erstellung von intelligenten Körpern in natürlicher SpracheBeschreiben Sie die Anforderungen durch Text und generieren Sie automatisch exklusive KI-Intelligenzen ohne Code.
• Multi-Intelligenz-KollaborationssystemEingebauter, sofort einsatzbereiter Multi-Intelligenz-Körper-Modus zur Unterstützung komplexer Aufgabenzerlegung und Zusammenarbeit.
• Unterstützt mehrere LLM-ModelleKompatibel mit OpenAI, Deepseek, Grok und vielen anderen großen Sprachmodellen, flexible Umschaltung.
• Datei-Upload und Daten-InteraktionUnterstützung für das Hochladen von Dateien (z. B. Bilder, PDF-Dateien usw.) zur Verbesserung der Datenverarbeitungsmöglichkeiten.
• Interaktive BefehlszeilenschnittstelleBietet einen CLI-Modus, in dem Benutzer Anfragen direkt eingeben und Ergebnisse abrufen können.
• Leistungsstarke AufgabenverarbeitungAusgezeichnete Leistung in GAIA-Benchmarks, mit einer Effizienz, die mit kostenpflichtigen KI-Tools vergleichbar ist.
• Workflow-EditorVereinfachen Sie die Verwaltung komplexer Aufgaben durch die Entwicklung intelligenter Prozesse für die Zusammenarbeit im Körper durch natürliche Sprache.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

Die Verwendung von AutoAgent erfordert eine bestimmte Umgebungskonfiguration. Nachfolgend finden Sie die detaillierten Installationsschritte, die für Benutzer von Windows-, MacOS- oder Linux-Systemen geeignet sind.

1. die Umwelt vorbereiten

• Installation von PythonVergewissern Sie sich, dass Python 3.10 oder höher auf Ihrem System installiert ist. Sie können es von der Python-Website herunterladen und installieren.
• Installation von GitKlonen der AutoAgent-Codebasis: Besuchen Sie die Git-Website, um das Programm herunterzuladen und zu installieren.
• Installation von DockerAutoAgent verwendet die Container-Laufzeitumgebung von Docker. Besuchen Sie die Docker-Website und installieren Sie Docker Desktop (Windows/Mac) oder Docker Engine (Linux).

2. das Klonen der Codebasis

Öffnen Sie ein Terminal (CMD oder PowerShell für Windows-Benutzer, Standardterminal für Mac/Linux-Benutzer) und geben Sie den folgenden Befehl ein, um das AutoAgent-Repository zu klonen:

git clone https://github.com/HKUDS/AutoAgent.git
cd AutoAgent

3. die Installation von Abhängigkeiten

Führen Sie im AutoAgent-Verzeichnis den folgenden Befehl aus, um die erforderlichen Python-Abhängigkeiten zu installieren:

pip install -e .

Dadurch werden alle von AutoAgent benötigten Bibliotheken installiert. Stellen Sie sicher, dass das Netzwerk frei ist, damit der Download abgeschlossen werden kann.

4. die Umgebungsvariablen konfigurieren

• Erstellen einer.envDatei, kopieren Sie das Repository.env.templateund benennen Sie es um.env.
• Compiler.envgeben Sie die erforderlichen API-Schlüssel ein. Beispiel:

  GITHUB_AI_TOKEN=Ihr_github_token
  OPENAI_API_KEY=Ihr_openai_key
  XAI_API_KEY=Ihr_xai_key
  

  • GITHUB_AI_TOKENist erforderlich und kann in Ihren persönlichen GitHub-Einstellungen generiert werden.
  • Andere API-Schlüssel werden je nach dem Modell, das Sie verwenden möchten (z. B. OpenAI, Deepseek usw.), optional ausgefüllt.

5. starten Sie das Docker-Image

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das vorgefertigte Docker-Image zu beziehen:

docker pull tjbtech1/AutoAgent:latest

Das Image wird automatisch an Ihre Systemarchitektur (AMD64 oder ARM) angepasst.

6 Starten von AutoAgent

Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus, um den CLI-Modus zu starten:

Hauptautomatik

Nach dem Start befinden Sie sich in der Befehlszeilenschnittstelle von AutoAgent und können es verwenden.

Hauptfunktionen

Funktion 1: Schaffung von Intelligenz durch natürliche Sprache

• Verfahren::
  1. Geben Sie nach dem Starten der CLI Folgendes einAgent-RedakteurRufen Sie den Smartbody-Bearbeitungsmodus auf.
  2. Geben Sie eine Beschreibung der Anforderung ein, z. B. "Erstellen Sie eine Intelligenz, die PDF-Dokumente analysiert und den Inhalt zusammenfasst."
  3. Das System generiert automatisch die Smartbody-Konfigurationsdatei und fragt, ob ein Anpassungswerkzeug (z. B. ein Dateileseprogramm) erforderlich ist.
  4. Einfuhrerstellen.Bestätigen Sie die Erstellung und der Smart Body ist einsatzbereit.
• typisches BeispielGeben Sie "Helfen Sie mir, PDFs meiner Verkaufsdaten zu analysieren und Berichte zu erstellen" ein, und AutoAgent wird automatisch eine Intelligenz konfigurieren, die PDF-Parsing und die Erstellung von Berichten unterstützt.

Funktion 2: Multi-intelligente kollaborative Aufgaben

• Verfahren::
  1. Geben Sie nach dem StartBenutzermodusrufen Sie den Multi-Intelligencer-Modus auf.
  2. Geben Sie Aufgaben ein wie: "Recherchieren Sie Markttrends für ein Produkt und geben Sie Empfehlungen ab".
  3. Das System zerlegt die Aufgabe, ordnet sie automatisch mehreren Intelligenzen zu (suchen, analysieren, zusammenfassen usw.) und gibt die Ergebnisse aus.
• typisches BeispielGeben Sie "Analyse der KI-Trends 2025" ein, und AutoAgent wird Daten von suchenden Intelligenzen sammeln, Informationen von analysierenden Intelligenzen zusammenstellen und einen vollständigen Bericht erstellen.

Funktion 3: Upload und Verarbeitung von Dateien

• Verfahren::
  1. Geben Sie in der CLI Folgendes einDateipfad hochladenz.B..hochladen . /verkäufe.pdf.
  2. Geben Sie Aufgaben wie "Fassen Sie den Inhalt dieses PDFs zusammen" ein.
  3. Der Smart Body liest die Datei und gibt das Ergebnis der Zusammenfassung zurück.
• zur Kenntnis nehmenEs werden mehrere Formate unterstützt (PDF, Bild, Text usw.) und die Dateinamen sollten keine Leerzeichen enthalten.

Funktion 4: Entwurfsablauf

• Verfahren::
  1. EinfuhrWorkflow-EditorRufen Sie den Workflow-Bearbeitungsmodus auf.
  2. Geben Sie eine Beschreibung des Prozesses ein, z. B. "Suche nach Informationen, dann Analyse der Daten und schließlich Erstellung eines Diagramms".
  3. Das System generiert eine Workflow-Konfiguration, geben Sielaufen.Die Durchführung des Auftrags.
• typisches BeispielGeben Sie "Suche nach AI-Papieren, Extraktion der wichtigsten Punkte, Erstellung von Visualisierungsdiagrammen" ein, und AutoAgent wird die Ergebnisse Schritt für Schritt vervollständigen und ausgeben.

Ausgewählte Funktionen

Leistungsstarke Aufgabenverarbeitung

AutoAgent schneidet in GAIA-Benchmarks gut ab und eignet sich für komplexe Forschungsaufgaben.

• Wie zu verwenden: inBenutzermodusGeben Sie eine Forschungsfrage unter "Was sind die neuesten Fortschritte im Quantencomputing?" ein. Das System ruft das Multi-Intelligenz-System auf, um die Suche und Analyse effizient durchzuführen.
• SchneidkanteDie eigene Datenbank von AutoAgent ist effizienter und reaktionsschneller als herkömmliche Tools.

Interaktion mit der Befehlszeile

• Wie zu verwenden: Geben Sie die Aufgabe direkt im CLI-Modus ein, z. B.auto deep-research "Analyse der Blockchain-Technologie"Sie können detaillierte Ergebnisse erhalten.
• auf etw. aufmerksam machen: Verwendung von@agent_nameGeben Sie eine bestimmte Intelligenz an, z. B.@search Finden Sie die neuesten AI-Nachrichten.

Tipps für die Verwendung

• Debug-Modus: in.envaufstellenDEBUG=Truekönnen detaillierte Protokolle zur einfachen Fehlersuche eingesehen werden.
• Modellauswahl: durch Änderung der.envden Nagel auf den Kopf treffenABSCHLUSS_MODELLWechseln Sie den LLM, z. B.grok-2vielleichtclaude-3.5-sonnet.
• Unterstützung der Gemeinschaft: Treten Sie den Slack- oder Discord-Communities von AutoAgent bei, um Hilfe zu erhalten oder Ideen auszutauschen.