AutoAgent : un cadre pour la création et le déploiement rapides d'intelligences IA par le biais du langage naturel

Introduction générale

AutoAgent est un cadre d'intelligence artificielle open source développé par le HKU Data Intelligence Laboratory (HKUDS) et hébergé sur GitHub, qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer rapidement des intelligences artificielles personnalisées en décrivant leurs besoins en langage purement naturel, sans aucune base de programmation. Le cadre prend en charge une variété de grands modèles de langage (LLM), tels que Grok, Gemini, etc., et dispose d'un système de collaboration multi-intelligence très performant, qui obtient de bons résultats dans les benchmarks GAIA, comparables à ceux de Deep Research d'OpenAI.AutoAgent est non seulement facile à utiliser, mais il permet également de télécharger des fichiers, d'interagir avec la ligne de commande, etc. Il convient donc aux développeurs, aux utilisateurs non techniques et même aux chercheurs. AutoAgent développe actuellement une interface web et d'autres outils d'intégration, avec un grand potentiel pour l'avenir.

Liste des fonctions

• Création de corps intelligents en langage naturelLa solution de l'intelligence artificielle : Décrire les exigences par le biais d'un texte et générer automatiquement des intelligences artificielles exclusives sans code.
• Système de collaboration multi-intelligenceLe mode multi-intelligence intégré, prêt à l'emploi, prend en charge la décomposition des tâches complexes et la collaboration.
• Prise en charge de plusieurs modèles LLMCompatible avec OpenAI, Deepseek, Grok et de nombreux autres grands modèles linguistiques, la commutation est flexible.
• Téléchargement de fichiers et interaction avec les donnéesLes données de l'enquête peuvent être téléchargées (images, fichiers PDF, etc.) afin d'améliorer les capacités de traitement des données.
• Interface interactive de la ligne de commandeLe mode CLI permet aux utilisateurs de saisir directement des requêtes et d'obtenir des résultats.
• Traitement performant des tâchesLes performances sont excellentes dans les benchmarks GAIA, avec une efficacité comparable à celle des outils d'intelligence artificielle payants.
• Éditeur de flux de travailSimplifier la gestion des tâches complexes en concevant des processus de collaboration intelligents par le biais du langage naturel.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

L'utilisation d'AutoAgent nécessite une certaine configuration de l'environnement. Voici les étapes détaillées de l'installation, qui conviennent aux utilisateurs des systèmes Windows, MacOS ou Linux.

1. préparer l'environnement

• Installation de PythonPour ce faire, vous devez vous assurer que Python 3.10 ou supérieur est installé sur votre système. Vous pouvez le télécharger et l'installer à partir du site web de Python.
• Installation de GitPour cloner la base de code d'AutoAgent, visitez le site web de Git pour le télécharger et l'installer.
• Installation de DockerAutoAgent utilise l'environnement d'exécution conteneurisé Docker. Rendez-vous sur le site web de Docker et installez Docker Desktop (Windows/Mac) ou Docker Engine (Linux).

2. clonage de la base de code

Ouvrez un terminal (CMD ou PowerShell pour les utilisateurs de Windows, terminal par défaut pour les utilisateurs de Mac/Linux) et entrez la commande suivante pour cloner le référentiel AutoAgent :

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

3. installation des dépendances

Dans le répertoire AutoAgent, exécutez la commande suivante pour installer les dépendances Python nécessaires :

pip install -e .

Ceci installera toutes les bibliothèques requises par AutoAgent, assurez-vous que le réseau est libre pour terminer le téléchargement.

4. configuration des variables d'environnement

• Créer un.envcopier le référentiel.env.templateet le renommer.env.
• compilateur.envremplissez les clés API nécessaires. Exemple :

  GITHUB_AI_TOKEN=your_github_token  
  OPENAI_API_KEY=your_openai_key  
  XAI_API_KEY=your_xai_key
  

  • GITHUB_AI_TOKENest nécessaire et peut être généré dans vos paramètres personnels GitHub.
  • D'autres clés API sont facultativement remplies en fonction du modèle que vous souhaitez utiliser (par exemple, OpenAI, Deepseek, etc.).

5. démarrer l'image Docker

Exécutez la commande suivante pour extraire l'image Docker préconstruite :

docker pull tjbtech1/AutoAgent:latest

L'image est automatiquement adaptée à l'architecture de votre système (AMD64 ou ARM).

6) Lancement d'AutoAgent

Exécutez la commande suivante dans un terminal pour lancer le mode CLI :

auto main

Une fois lancé, vous serez dans l'interface de ligne de commande d'AutoAgent et pourrez commencer à l'utiliser.

Principales fonctions

Fonction 1 : Créer une intelligentsia grâce au langage naturel

• procédure: :
  1. Après avoir démarré le CLI, tapezagent editorEntrez dans le mode d'édition Smartbody.
  2. Saisissez une description de l'exigence, par exemple "Créer une intelligence qui analyse les documents PDF et en résume le contenu".
  3. Le système génère automatiquement le fichier de configuration du smartbody et demande si un outil de réglage (par exemple un outil de lecture de fichiers) est nécessaire.
  4. importationcreateConfirmez la création et le corps intelligent est prêt à être utilisé.
• exemple typiqueSaisissez "Aidez-moi à analyser les PDF de mes données de vente et à générer des rapports" et AutoAgent configurera automatiquement une intelligence qui prend en charge l'analyse des PDF et la génération de rapports.

Fonction 2 : Tâches de collaboration multi-intelligence

• procédure: :
  1. Après le démarrage, tapezuser modepour entrer dans le mode Multi-Intelligencer.
  2. Saisissez des tâches telles que "Étudier les tendances du marché pour un produit et formuler des recommandations".
  3. Le système décompose la tâche, l'attribue automatiquement à des intelligences multiples (recherche, analyse, synthèse, etc.) et produit les résultats.
• exemple typiqueSaisissez "Analyser les tendances de l'IA en 2025" et AutoAgent recueillera les données des intelligences de recherche, rassemblera les informations des intelligences d'analyse et générera un rapport complet.

Fonction 3 : Téléchargement et traitement des fichiers

• procédure: :
  1. Dans le CLI, tapezupload 文件路径par exempleupload ./sales.pdf.
  2. Saisissez des tâches telles que "Résumez le contenu de ce PDF".
  3. Le corps intelligent lira le fichier et renverra le résultat du résumé.
• prendre noteLes formats sont multiples (PDF, image, texte, etc.) et les noms de fichiers ne doivent pas contenir d'espaces.

Fonction 4 : flux de travail de la conception

• procédure: :
  1. importationworkflow editorEntrez dans le mode d'édition du flux de travail.
  2. Saisissez une description du processus, par exemple "Recherche d'informations, puis analyse des données et enfin création d'un graphique".
  3. Le système génère une configuration de flux de travail.runPour mener à bien la mission.
• exemple typiqueSaisissez "Rechercher des articles sur l'IA, extraire les points clés, générer des graphiques de visualisation", AutoAgent complètera et produira les résultats étape par étape.

Fonctions vedettes

Traitement performant des tâches

AutoAgent obtient de bons résultats dans les tests GAIA et convient aux tâches de recherche complexes.

• Comment l'utiliser: enuser modeSaisissez une question de recherche sous "Quelles sont les dernières avancées en matière d'informatique quantique ?" Le système appellera le système multi-intelligence pour effectuer la recherche et l'analyse de manière efficace.
• tranchantLa base de données d'AutoAgent est plus efficace et plus réactive que les outils traditionnels.

Interaction avec la ligne de commande

• Comment l'utiliser: Entrer directement dans la tâche en mode CLI, par exempleauto deep-research “分析区块链技术”Vous pouvez obtenir des résultats détaillés.
• attirer l'attention sur qqch.Utilisation de la@agent_nameSpécifier un renseignement particulier, tel que@search 查找最新AI新闻.

Conseils d'utilisation

• mode débogage: en.envmettre en placeDEBUG=TrueDes journaux détaillés peuvent être consultés pour faciliter le dépannage.
• Sélection du modèle: en modifiant le.enva fait moucheCOMPLETION_MODELPasser au LLM, par exemplegrok-2peut-êtreclaude-3.5-sonnet.
• Soutien communautaireLes communautés d'AutoAgent : Rejoignez les communautés Slack ou Discord d'AutoAgent pour obtenir de l'aide ou partager des idées.