Agents atomiques : un cadre pour la construction d'intelligences IA modulaires et légères

Introduction générale

Atomic Agents est un cadre extrêmement léger et modulaire conçu autour du concept d'atomicité pour construire des pipelines et des applications d'intelligence artificielle. Le cadre fournit un ensemble d'outils et d'agents qui peuvent être combinés pour créer des applications puissantes. Il est basé sur Instructeur Atomic Agents est construit avec Pydantic pour la validation et la sérialisation des données et des modèles. Toute la logique et le flux de contrôle sont écrits en Python, ce qui permet aux développeurs d'appliquer les meilleures pratiques et les flux de travail du développement logiciel traditionnel sans sacrifier la flexibilité ou la clarté.Atomic Agents est conçu pour répondre aux besoins des organisations en matière de résultats cohérents et fiables grâce à la modularité, la prévisibilité, l'évolutivité et le contrôle.

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Liste des fonctions

• modularisationLes applications d'intelligence artificielle : Créez des applications d'intelligence artificielle en combinant de petits composants réutilisables.
• prévisibilitéLes systèmes de gestion des ressources humaines : Définir des schémas d'entrée et de sortie clairs afin de garantir un comportement cohérent.
• évolutivitéLes composants sont faciles à remplacer ou à intégrer sans détruire l'ensemble du système.
• contrôleLes outils d'aide à la décision : Réglez avec précision chaque partie du système, des conseils à l'intégration de l'outil.
• Validation des données: Validation et sérialisation des données et des modèles à l'aide de Pydantic.
• Développement PythonLa logique et le flux de contrôle sont écrits en Python pour faciliter l'utilisation par les développeurs.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Assurez-vous que Python 3.11 ou une version ultérieure est installé.
2. Utilisez pip pour installer Atomic Agents :

   pip install atomic-agents

3. Installer les fournisseurs tels que OpenAI et Groq si nécessaire :

   pip install openai groq

Lignes directrices pour l'utilisation

Création d'un proxy

1. Définir les invites du systèmeDéterminer l'acte et l'objectif de l'agent.
2. Définition des modes d'entrée: Spécifie la structure et les règles de validation de l'entrée de l'agent.
3. Définition du mode de sortie: Spécifie la structure et les règles de validation de la sortie de l'agent.
4. mémoire stockéeSauvegarder l'historique du dialogue ou d'autres données pertinentes.
5. fournisseur de contexte (informatique)Injecter un contexte dynamique dans l'invite système de l'agent au moment de l'exécution.

exemple de code (informatique)

from atomic_agents import Agent, SystemPrompt, InputSchema, OutputSchema
# 定义系统提示
system_prompt = SystemPrompt("你是一个帮助用户解决问题的AI助手。")
# 定义输入和输出模式
input_schema = InputSchema({"type": "object", "properties": {"question": {"type": "string"}}})
output_schema = OutputSchema({"type": "object", "properties": {"answer": {"type": "string"}}})
# 创建代理
agent = Agent(system_prompt=system_prompt, input_schema=input_schema, output_schema=output_schema)
# 使用代理
response = agent.run({"question": "今天的天气怎么样？"})
print(response["answer"])

Processus de développement

1. Création d'une nouvelle brancheCréer des branches pour les nouvelles fonctionnalités ou les correctifs.

   git checkout -b feature-branch

2. Modifier le codeLes modifications doivent être effectuées dans le répertoire approprié du projet.
3. Code de formatage: Utiliser le code de formatage noir.

   black atomic_agents

4. inspection du code: Vérification du code avec Flake8.

   flake8 atomic_agents

5. test opérationnelLes tests d'évaluation : S'assurer que tous les tests ont été passés avec succès.

   pytest --cov atomic_agents

6. Soumettre des modifications: Commit et push vers un référentiel distant.

   git commit -m 'Add some feature'
git push origin feature-branch

7. Création d'une demande d'extractionCréer une demande d'extraction sur GitHub décrivant les changements et les liens vers les problèmes connexes.