VoltAgent : un framework TypeScript open source pour construire rapidement des intelligences IA

Introduction générale

VoltAgent est un framework TypeScript open source conçu pour les développeurs afin de les aider à construire et orchestrer rapidement des intelligences IA. Il fournit des outils modulaires et un modèle de développement standardisé qui simplifie la complexité de l'interaction avec les grands modèles de langage (LLM), la gestion de l'état et l'intégration d'outils externes. Les développeurs peuvent l'utiliser pour créer des chatbots, des assistants virtuels ou des systèmes multi-intelligence complexes. VoltAgent évite le fastidieux développement à partir de zéro et s'affranchit des limites des plateformes sans code. Il prend en charge une variété de modèles LLM tels que OpenAI, Google et Anthropic, et fournit une console de débogage locale permettant aux développeurs de surveiller facilement l'état de leurs intelligences. Le projet est open-source et dirigé par la communauté via GitHub, et convient aux développeurs qui souhaitent développer rapidement des applications d'IA évolutives.

Liste des fonctions

• Le moteur principal (@voltagent/core) : fournit des capacités de définition des renseignements, de gestion des outils et d'acheminement des messages.
• Système de corps multi-intelligent : permet de coordonner plusieurs sous-intelligences par l'intermédiaire d'un corps intelligent superviseur afin de gérer des flux de travail complexes.
• Intégration d'outils : aide à la connexion à des API, des bases de données et des services externes où les intelligences peuvent effectuer des tâches réalistes.
• Prise en charge flexible du LLM : compatible avec OpenAI, Anthropic, Google et d'autres modèles, facile à changer.
• Gestion de la mémoire : les intelligences peuvent enregistrer des contextes d'interaction pour un dialogue naturel.
• Console de débogage locale : surveillance en temps réel de l'état du corps intelligent, des journaux et des appels d'outils.
• Récupération de données et RAG : soutient la génération de l'amélioration de la récupération pour une acquisition et un traitement efficaces de l'information.
• Interaction vocale : via @voltagent/voice Le logiciel prend en charge la reconnaissance et la synthèse vocales.
• Outils CLI : via create-voltagent-app Construire des projets rapidement.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

VoltAgent est basé sur un environnement Node.js et vous devez vous assurer que Node.js est installé en premier (la version LTS est recommandée). Voici les étapes détaillées de l'installation :

1. Projet d'initialisation
   Utilisez l'outil CLI fourni par VoltAgent pour créer rapidement un projet. Ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante :

   npm create voltagent-app@latest my-voltagent-app
   

Vous serez invité à sélectionner un gestionnaire de paquets (npm, yarn ou pnpm) et à saisir le nom du projet. Lorsque vous avez terminé, entrez le répertoire du projet :

cd my-voltagent-app

2. Environnement de configuration
   Une fois le projet créé, vous devez configurer la clé API pour le fournisseur LLM. Par exemple, pour utiliser le modèle OpenAI, créez le fichier .env Fichier, ajouter :

   OPENAI_API_KEY=sk-proj-你的密钥
   

   l'interchangeabilité sk-proj-你的密钥 pour la clé API OpenAI actuelle. D'autres modèles (par exemple Anthropic, Google) ont des configurations similaires, voir la documentation officielle pour plus de détails. voltagent.dev/docs.

3. Lancement de projets
   Exécutez la commande suivante pour démarrer le serveur de développement :

   npm run dev
   

   Soutien au serveur de développement tsx watchLe VoltAgent est automatiquement redémarré après un changement de code. Une fois démarrée, la console VoltAgent est accessible via un navigateur (généralement le navigateur http://localhost:3000) en interaction avec les intelligences.

Principales fonctions

1. créer et exploiter les intelligences

La définition des intelligences est au cœur de VoltAgent. Après l'initialisation du projet, l'équipe desrc/index.ts Un exemple simple de corps intelligent est inclus. Vous trouverez ci-dessous le code permettant de créer un corps intelligent de base :

import { VoltAgent, Agent } from "@voltagent/core";
import { VercelAIProvider } from "@voltagent/vercel-ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
const agent = new Agent({
name: "my-voltagent-app",
description: "回答用户问题的助手",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});
const voltagent = new VoltAgent({ agents: { agent } });

Après avoir lancé le projet, vous pouvez envoyer un message via la console, tel que "Expliquer l'informatique quantique", et le corps intelligent générera une réponse.

2. les systèmes multi-intelligence

VoltAgent prend en charge la collaboration multi-intelligence. Par exemple, construisez un système d'analyse de référentiel GitHub qui contient les intelligences suivantes :

• Chercheur d'étoiles: Obtenir le nombre d'étoiles de l'entrepôt.
• ContributeursFetcher: Obtenir la liste des contributeurs.
• RepoAnalyzerLes services d'assistance technique : Analyser les données et produire des rapports.
• SuperviseurLa coordination des intelligences susmentionnées : coordonner les intelligences susmentionnées.

Exemple de code :

const supervisorAgent = new Agent({
name: "Supervisor",
description: "协调 GitHub 仓库分析任务",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
subAgents: [starsFetcherAgent, contributorsFetcherAgent, analyzerAgent],
});

Envoyez un message tel que "analyse voltagent/voltagent" et l'intelligence superviseur appellera les sous-intelligences afin de générer les résultats de l'analyse.

3. l'intégration des outils

Intelligentsia peut interagir avec des systèmes externes par le biais d'outils. Par exemple, ajouter un outil pour obtenir des étoiles GitHub :

const fetchRepoStarsTool = createTool({
name: "fetchRepoStars",
description: "获取 GitHub 仓库星标数",
execute: async ({ repo }) => {
// 调用 GitHub API
const response = await fetch(`https://api.github.com/repos/${repo}`);
const data = await response.json();
return { stars: data.stargazers_count };
},
});

Lier les outils aux intelligences :

const starsFetcherAgent = new Agent({
name: "StarsFetcher",
tools: [fetchRepoStarsTool],
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});

4. la mise en service et le suivi

VoltAgent fournit une console de débogage locale (console.voltagent.dev) pour surveiller le fonctionnement du smartbody sans serveur externe. Après avoir démarré le projet, accédez à la console et visualisez :

• Flux de messages du corps intelligent et invocation d'outils.
• Enregistrement et statut en temps réel.
• Mesures de performance telles que le temps de réponse.
  La console prend en charge des flux de travail visuels, similaires à ceux de n8n, pour le débogage de systèmes multi-intelligents complexes.

5. l'interaction vocale

faire passer (un projet de loi, une inspection, etc.) @voltagent/voice le corps intelligent prend en charge l'entrée et la sortie vocales. Kit d'installation :

npm install @voltagent/voice

Activer la fonction vocale dans la configuration du smartbody :

const voiceAgent = new Agent({
name: "VoiceAgent",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
voice: true,
});

L'utilisateur peut parler au corps intelligent par l'intermédiaire du microphone, ce qui convient aux scénarios d'assistant virtuel.

Fonction en vedette Fonctionnement

Recherche de données et RAG

VoltAgent prend en charge la Génération Augmentée de Récupération (RAG), qui obtient des informations à partir de sources de données externes par le biais d'intelligences de récupération dédiées. Exemple de configuration :

const retrieverAgent = new Agent({
name: "Retriever",
description: "从知识库检索信息",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
tools: [vectorSearchTool],
});

Combinées à des outils de recherche vectorielle, les intelligences peuvent extraire des informations pertinentes de bases de données ou de documents afin d'améliorer la précision des réponses.

gestion de la mémoire

Intelligentsia peut enregistrer le contexte du dialogue. La mémoire est activée :

const agent = new Agent({
name: "MemoryAgent",
memory: { provider: "default", maxHistory: 10 },
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});

Lorsque les utilisateurs posent des questions consécutives, l'intelligence génère des réponses plus naturelles basées sur l'historique.

scénario d'application

1. Service client automatisé
   VoltAgent construit des systèmes de service à la clientèle intelligents pour répondre aux demandes des utilisateurs. Les intelligences vocales prennent en charge les interactions téléphoniques, la gestion de la mémoire garantit un dialogue cohérent et des outils sont intégrés pour interroger les commandes ou les stocks.
2. Assistant d'analyse de données
   Les développeurs peuvent créer des intelligences qui analysent les dépôts GitHub, en extrayant automatiquement les étoiles, les données sur les contributeurs et en générant des rapports sur les tendances.
3. Assistant virtuel
   VoltAgent est adapté au développement d'assistants personnels chargés de tâches telles que la gestion de l'emploi du temps, les réponses aux courriels, etc. L'outil intègre une API de calendrier connectable et la fonction vocale prend en charge les commandes verbales.
4. Outils pédagogiques
   Des corps intelligents peuvent être utilisés comme assistants d'apprentissage pour répondre aux questions des étudiants et récupérer les supports de cours. La gestion de la mémoire permet un tutorat à long terme et l'enregistrement des progrès de l'élève.

QA

1. Quels sont les modèles de LLM pris en charge par VoltAgent ?
   Prise en charge d'OpenAI, d'Anthropic, de Google et d'autres modèles courants. Les développeurs peuvent changer de modèle par le biais de la configuration, sans modifier le code de base.
2. Comment déboguer un système multi-intelligence ?
   La console VoltAgent permet de visualiser en temps réel les interactions avec le corps intelligent, les appels d'outils et les journaux. La console prend en charge les flux de travail visuels pour une localisation plus intuitive des problèmes.
3. Quel est le niveau de programmation requis ?
   Les développeurs familiarisés avec TypeScript et Node.js peuvent démarrer rapidement, et les outils CLI et la documentation réduisent la barrière pour les débutants.
4. VoltAgent est-il gratuit ?
   VoltAgent est un cadre open source dont l'utilisation est gratuite. Cependant, vous devez payer les frais d'API du fournisseur correspondant pour utiliser le modèle LLM.