PilottAI: un proyecto de código abierto para crear aplicaciones empresariales de inteligencia múltiple

Introducción general

PilottAI es un framework Python de código abierto alojado en GitHub y creado por el desarrollador anuj0456. Se centra en ayudar a los usuarios a construir un sistema de inteligencia múltiple de clase empresarial , soporte para la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) , proporcionando programación de tareas , expansión dinámica y mecanismo de tolerancia a fallos y otras características.objetivo PilottAI es permitir a los desarrolladores utilizar código simple para construir aplicaciones de IA escalables , tales como el procesamiento automatizado de documentos , gestionar el servicio al cliente o analizar datos. Es completamente gratuito, con código abierto para programadores y usuarios empresariales. La documentación oficial es detallada, el framework soporta Python 3.10+ y está liberado bajo licencia MIT.

Lista de funciones

• Sistema jerárquico corporal inteligente: Apoya la división del trabajo entre las inteligencias del gestor y del trabajador y la asignación inteligente de tareas.
• Integración de grandes modelos lingüísticosCompatible con OpenAI, Anthropic, Google y muchos otros proveedores de LLM.
• expansión dinámica: Ajusta automáticamente el número de inteligencias en función de la cantidad de tareas.
• mecanismo de tolerancia de erroresRecuperación automática en caso de errores del sistema para garantizar un funcionamiento estable.
• equilibrio de cargaRacionalizar la distribución de tareas para evitar la sobrecarga.
• Programación de tareasSoporte para flujos de trabajo de varios pasos, como extracción, análisis y resumen.
• Inteligencia dedicadaInteligencia integrada para el servicio de atención al cliente, el procesamiento de documentos, la gestión del correo electrónico y la investigación y el análisis.
• Gestión avanzada de la memoria: Almacenar contextos de tareas para apoyar la recuperación semántica.
• Soporte de herramientas: Herramientas integradas de tratamiento de documentos, WebSocket y personalización.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

PilottAI requiere un entorno Python para funcionar. Aquí están los pasos detallados:

1. Comprobación de la versión de Python
   Asegúrese de que Python 3.10 o posterior está instalado. Escriba en el terminal:

python --version

Si tienes una versión inferior a la 3.10, descárgala e instálala desde el sitio web de Python.

2. Descargar código
   Clona el repositorio PilottAI con Git:

git clone https://github.com/anuj0456/pilottai.git

Vaya al catálogo de proyectos:

cd pilottai

3. Instalación de dependencias
   Se ejecuta en el terminal:

pip install pilott

Esto instalará automáticamente todas las bibliotecas necesarias. Si se requiere una instalación manual, las dependencias básicas incluyen asyncio y las bibliotecas relacionadas con LLM, como se describe en la documentación oficial.

4. Verificar la instalación
   Ejecute el código de prueba:

python -m pilott.test

Si no hay mensajes de error, la instalación se ha realizado correctamente.

Cómo utilizar las principales funciones

1. Configurar y arrancar el sistema

PilottAI necesita ser configurado con LLMs e inteligencias para funcionar. Código de ejemplo:

from pilott import Pilott
from pilott.core import AgentConfig, AgentRole, LLMConfig
# 配置 LLM
llm_config = LLMConfig(
model_name="gpt-4",
provider="openai",
api_key="your-api-key"  # 替换为你的 API 密钥
)
# 配置智能体
config = AgentConfig(
role="processor",
role_type=AgentRole.WORKER,
goal="高效处理文档",
description="文档处理工作者",
max_queue_size=100
)
async def main():
# 初始化系统
pilott = Pilott(name="DocumentProcessor")
await pilott.start()
# 添加智能体
agent = await pilott.add_agent(
agent_type="processor",
config=config,
llm_config=llm_config
)
# 停止系统
await pilott.stop()
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())

• instrucciones: Reemplazo api_key para la clave que se obtiene de plataformas como OpenAI. Cuando se ejecuta, el sistema pone en marcha una inteligencia de procesamiento de documentos.

2. Tratamiento de documentos PDF

El procesamiento de documentos de PilottAI es muy potente. Pasos de operación:

• Para convertir un archivo PDF (por ejemplo report.pdf) en el catálogo de proyectos.
• Ejecute el siguiente código:

  async def process_pdf():
  result = await pilott.execute_task({
  "type": "process_pdf",
  "file_path": "report.pdf"
  })
  print("处理结果:", result)
  

• El sistema extrae el contenido del fichero y devuelve el resultado.

3. Creación de inteligencias especializadas

PilottAI ofrece una amplia gama de inteligencias preprogramadas, como la Inteligencia Analítica de Investigación:

• Añadiendo Intelligentsia:

  researcher = await pilott.add_agent(
  agent_type="researcher",
  config=AgentConfig(
  role="researcher",
  goal="分析数据并生成报告",
  description="研究分析助手"
  ),
  llm_config=llm_config
  )
  

• Utilizar las inteligencias para realizar tareas:

  result = await pilott.execute_task({
  "type": "analyze_data",
  "data": "市场销售数据"
  })
  print("分析结果:", result)
  

4. Configurar el equilibrio de carga y la tolerancia a fallos

• equilibrio de carga: Establece el intervalo de comprobación y el umbral de sobrecarga:

  from pilott.core import LoadBalancerConfig
  config = LoadBalancerConfig(
  check_interval=30,  # 每30秒检查一次
  overload_threshold=0.8  # 80%负载视为过载
  )
  

• mecanismo de tolerancia de erroresConfigura el número de recuperaciones y el tiempo de espera del heartbeat:

  from pilott.core import FaultToleranceConfig
  config = FaultToleranceConfig(
  recovery_attempts=3,  # 尝试恢复3次
  heartbeat_timeout=60  # 60秒无响应视为故障
  )
  

advertencia

• requisitos de la red: Es necesario utilizar LLM para garantizar que la clave API es válida.
• referencia documentalPara obtener información detallada sobre la configuración, consulte documento oficial.
• ajustar los componentes durante las pruebasConsulta los registros del terminal cuando algo vaya mal o visita GitHub para enviar un problema.

escenario de aplicación

1. Procesamiento de documentos de empresa
   Analice contratos o informes con Document Processing Intelligence para extraer términos clave y mejorar la eficacia.
2. Automatización del servicio de atención al cliente
   Los servicios inteligentes de atención al cliente pueden gestionar las consultas, generar respuestas y reducir la carga manual.
3. Análisis de los datos de la investigación
   Research Analytics Intelligence recopila información, analiza tendencias y es adecuado para la investigación académica y empresarial.
4. Gestión del correo
   Email Intelligence Body clasifica automáticamente los correos electrónicos, genera plantillas y optimiza el proceso de comunicación.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Qué LLM admite PilottAI?
   Soporte para OpenAI, Anthropic, Google y muchos otros proveedores, ver documentación para modelos específicos.
2. ¿Tengo que pagar?
   El marco es gratuito, pero puede que haya que pagar una cuota de API para utilizar el servicio LLM.
3. ¿Cómo personalizo mi smartbody?
   aprobar (una factura o inspección, etc.) add_agent para configurar roles y objetivos, como se detalla en el ejemplo de la documentación.
4. ¿Qué ocurre si aparece un error de ejecución?
   Comprueba la versión de Python, las dependencias y la conexión de red, o consulta la página de incidencias de GitHub.