Motia: un marco de desarrollo para construir rápidamente inteligencias en código

Introducción general

Motia es un marco de agentes de IA de código abierto para ingenieros de software, alojado en GitHub y desarrollado por el equipo MotiaDev. Permite a los desarrolladores escribir, probar y desplegar rápidamente agentes inteligentes en lenguajes de programación familiares (por ejemplo, Python, TypeScript, Ruby). Motia es "code-first" y "event-driven" en su núcleo, permitiendo a los desarrolladores construir sistemas de automatización listos para producción sin tener que aprender nueva sintaxis o configuraciones complejas. También ofrece Motia Workbench, una herramienta de visualización basada en navegador para ver a los agentes en acción en tiempo real. A partir de marzo de 2025, las últimas versiones son v0.1.0-beta.8, con comentarios positivos de la comunidad, es adecuado para equipos que necesitan desarrollar tareas complejas de forma eficiente.

Lista de funciones

• Desarrollo de código primero: escriba la lógica del agente directamente en Python, TypeScript, Ruby y otros lenguajes.
• Soporte multilenguaje: Puede mezclar diferentes lenguajes en el mismo agente, por ejemplo Python para el procesamiento de datos y TypeScript para la comprobación de tipos.
• Arquitectura dirigida por eventos: desencadena tareas a través de eventos, adecuada para escenarios de respuesta en tiempo real.
• Visualización en tiempo real: Motia Workbench muestra el flujo de ejecución del agente y los registros.
• Pasos modulares: el agente consta de pasos reutilizables que soportan la validación de entrada-salida.
• Despliegue con un solo clic: despliegue agentes con un solo comando, sin necesidad de experiencia en administración de servidores.
• API y Webhook: Genere automáticamente endpoints HTTP para llamadas externas.
• Herramientas de depuración integradas: registros en tiempo real y gráficos de ejecución para ayudar a solucionar problemas.
• Integración flexible de IA: admite cualquier modelo o base de datos vectorial de gran tamaño sin limitaciones.

Utilizar la ayuda

El uso de Motia se divide en tres pasos principales: instalación, desarrollo y despliegue. A continuación encontrará una guía detallada para ayudar a los usuarios a empezar rápidamente.

Proceso de instalación

1. Preparar el entorno
   Requiere Node.js (se recomienda la versión 16 o superior) y pnpm. compruebe si está instalado:

node -v
pnpm -v

Si no lo tienes, visita el sitio web oficial de Node.js para descargarlo e instalarlo, y luego ejecútalo:

npm install -g pnpm

2. Crear un proyecto
   Inicializar el proyecto con la CLI Motia:

npx motia create -n my-first-agent

Esto genera un my-first-agent con pasos de ejemplo y dependencias.

3. Entrar en el catálogo y empezar
   Corriendo:

cd my-first-agent
pnpm run dev

Tras el inicio, el navegador se abre http://localhost:3000Si quieres ver el Motia Workbench, puedes hacerlo por defecto. default Proceso.

Cómo utilizar las principales funciones

El núcleo de Motia es la escritura de la lógica del agente y la depuración en tiempo real. Así es como funciona.

Escribir lógica proxy

1. paso de definición
   existe steps Cree una carpeta en reply.js::

export default async function handler({ input }) {
return { reply: `你好，${input.name}！有什么我可以帮你的吗？` };
}

2. Proceso de creación
   existe flows Cree una carpeta en support.js::

   export default {
   name: "support",
   steps: ["reply"],
   triggers: { api: true }
   };
   

3. API de prueba
   Reinicie el servicio (pnpm run dev), y luego probarlo con rizo:

   curl -X POST http://localhost:3000/support -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "李明"}'
   

   Devuelve el resultado como:

   {"reply": "你好，李明！有什么我可以帮你的吗？"}
   

Utilización de Motia Workbench

1. Ver el proceso
   existe http://localhost:3000 Abra Workbench y seleccione supportLa interfaz muestra el diagrama de conexión paso a paso.
2. pruebas en tiempo real
   Pulse el botón "Prueba" y escriba {"name": "张伟"}Tras la ejecución, el gráfico se actualiza y la ventana de registro muestra los detalles de la ejecución.
3. Registro de depuración
   Los registros se actualizan en tiempo real. Si hay errores, se resaltan en rojo y puedes hacer clic en los pasos para ver el problema concreto.

desarrollo multilingüe

1. Añadir pasos de Python
   existe steps Creación de carpetas calc.py::

   def handler(input):
   return {"result": input["number"] + 10}
   

2. Proceso de actualización
   modificaciones support.js::

   export default {
   name: "support",
   steps: ["reply", "calc"],
   triggers: { api: true }
   };
   

3. Probar lenguajes híbridos
   Prueba con rizo:

   curl -X POST http://localhost:3000/support -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "王芳", "number": 5}'
   

   Vuelve:

   {"reply": "你好，王芳！有什么我可以帮你的吗？", "result": 15}
   

tarea basada en eventos

1. Configuración de eventos
   modificaciones support.js::

   export default {
   name: "support",
   steps: ["reply"],
   triggers: { event: "messageReceived" }
   };
   

2. evento desencadenante
   Enviar eventos utilizando la CLI:

   npx motia emit --topic messageReceived --message '{"name": "赵强"}'
   

   Workbench muestra los resultados de la ejecución.

Agente de despliegue

1. Proyecto de envasado
   Corriendo:

   pnpm build
   

2. despliegues
   Sube el archivo al servidor y ejecútalo:

   pnpm run start
   

   Una vez desplegado, el agente puede invocarse a través de la API o de un evento.

Función destacada Operación

Integración con API externas

1. Añadir OpenAI
   existe steps establecer analyze.js::

   import { OpenAI } from 'openai';
   const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
   export default async function handler({ input }) {
   const response = await openai.chat.completions.create({
   model: "gpt-4o",
   messages: [{ role: "user", content: input.text }]
   });
   return { result: response.choices[0].message.content };
   }
   

2. Proceso de actualización y prueba
   Añadir al proceso analyzeEl texto de entrada se analiza mediante la prueba API.

Personalización visual

existe steps Añada configuraciones de interfaz de usuario a los pasos en Workbench, y Workbench mostrará una interfaz personalizada para mejorar la experiencia de visualización.

escenario de aplicación

1. Agente de análisis financiero
   Escuche las actualizaciones de los datos del mercado y combine la búsqueda en la web y el análisis de IA para generar recomendaciones de inversión. Ideal para que los equipos financieros tomen decisiones en tiempo real.
2. Agente de gestión de GitHub
   Clasifica automáticamente las incidencias y pull requests de GitHub, asigna etiquetas y revisores y mejora la colaboración en equipo.
3. Automatización del buzón
   Supervisa tu bandeja de entrada de Gmail, analiza el contenido de tus correos electrónicos y responde automáticamente a ellos, perfecto para el servicio de atención al cliente o la eficiencia personal.
4. Optimización de la gestión de tareas
   Mueve automáticamente las fichas de tareas en Trello, genera resúmenes y notifica a Slack para simplificar la gestión de proyectos.
5. Sistema de cuestionarios de conocimientos
   gasto o desembolso RAG La tecnología extrae contenidos web y construye un agente de preguntas y respuestas, adecuado para escenarios educativos o de atención al cliente.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Qué problema resuelve Motia?
   Simplifica el proceso de construcción de agentes complejos de IA, proporcionando herramientas de control de código y visualización que evitan las limitaciones de las herramientas tradicionales.
2. ¿Qué modelos de IA son compatibles?
   Motia no limita los modelos y puede utilizarse con OpenAI, Hugging Face u otros servicios.
3. ¿Cómo amplío la funcionalidad?
   Admite cualquier idioma y la integración de API externas añadiendo nuevos pasos y procesos.