ANUS：タスク自動化とマルチエージェント・コラボレーションのためのオープンソースAIフレームワーク

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はじめに

ANUS（Advanced Neural Understanding System）は、GitHubでホストされているオープンソースのAIエージェントフレームワークです。マヌス AI完全生成。ANUSは、タスクの自動化とマルチエージェント・コラボレーションをサポートする柔軟なツールを開発者、研究者、AI愛好家に提供することを目的としている。ANUSのハイライトは、タスクの複雑さに応じてシングルエージェントとマルチエージェントのモードを切り替えることができ、OpenAIモデルやオープンソースモデルなど複数のAIモデルの統合をサポートするハイブリッドアーキテクチャである。ウェブ自動化、文書処理、クロスプラットフォーム環境でのコード実行など、豊富なツールのエコシステムを提供する。コミュニティからのフィードバックによると、コードは明確に構造化されており、AI技術を探求するユーザーに適した強力なものです。

ANUS: タスク自動化とマルチエージェント・コラボレーションのためのオープンソースAIフレームワーク-1

機能一覧

タスクの自動化簡単なコマンドやスクリプトで、情報検索やデータ分析などの作業を自動化。
マルチエージェントコラボレーション複数の専門エージェント（研究者、アナリスト、ライターなど）を作り、複雑なタスクを共同で行うことをサポートします。
ウェブオートメーションブラウザツールを使ってウェブサイトにアクセスし、データを抽出してサマリーを作成する。
ファイル処理PDF、Wordなどのドキュメントを解析し、要約を生成したり、重要な情報を抽出することができます。
コードの生成と実行Pythonスクリプトを生成し、実行することができます。
柔軟なモデルサポートOpenAI、オープンソースモデル、ユーザー定義モデルに対応し、幅広いAIニーズに対応。
クロスプラットフォーム動作Windows、Linux、macOS、その他のオペレーティングシステムに対応しています。
コミュニティの拡大ユーザーが新しい機能を開発したり、既存のコードを最適化したりすることを奨励するために、貢献のガイドラインを提供する。

ヘルプの使用

設置プロセス

ANUSは、さまざまな技術的背景を持つユーザーのために、さまざまなインストール方法をサポートしています。以下はその詳細な手順です：

方法1：Gitクローンによるインストール（開発者に推奨）

環境を整えるPython 3.11以上がインストールされ、Gitが設定されていることを確認してください。
- Windowsユーザーは、公式ウェブサイトからPythonをダウンロードするか、Chocolateyのようなパッケージマネージャーを使ってインストールすることができる。
- macOSユーザーは brew install python@3.11 インストール。
- Linuxユーザーは、システムパッケージマネージャー（例えば apt install python3.11).
クローン倉庫ターミナルを開き、以下のコマンドを入力する：

git clone https://github.com/nikmcfly/ANUS.git
cd ANUS

仮想環境の構築依存関係の衝突を避けるために、仮想環境を使用することをお勧めします：

python -m venv venv
ソース venv/bin/activate # Linux/macOS
venv/bin/activate # Windows

依存関係のインストール仮想環境で動作します：

pip install -e .

インストールの確認バージョン番号を確認し、インストールが成功したことを確認してください：

anus --バージョン

方法2：Dockerによるインストール（迅速なデプロイに適している）

DockerのインストールDockerがシステムにインストールされていることを確認する（Dockerのウェブサイトを参照）。
プルミラー以下のコマンドを実行する：

docker pull anusai/anus:latest

実行中のコンテナANUSを開始する：

docker run -it anusai/anus:latest

方法3：Conda経由でのインストール（研究ユーザー向け）

コンダのインストールMinicondaまたはAnacondaをダウンロードし、インストールを完了する。
環境づくり以下のコマンドを実行する：

conda create -n anus python=3.11
conda は肛門をアクティブにする

ANUSのインストール::

pip install anus-ai

使用方法

インストール後、ユーザーはコマンドラインまたはPythonスクリプトからANUSを操作することができます：

1.単純作業の実行

コマンドライン方式ターミナルに入力してください：

anus run "人工知能の最新ニュースを探す"

検索結果の要約が出力される。

対話モードインタラクティブ・インターフェースを起動します：

アヌスインタラクティブ

一度入力すれば、タスクの指示を一行ずつ入力することができる。

2.マルチエージェントコラボレーション

Pythonスクリプトの例研究者、アナリスト、ライターの協力体制を作り、タスクを完了させる：

from anus import 社会, エージェント
# エージェントを作成する
リサーチャー = エージェント(role="リサーチャー")
アナリスト = エージェント(role="アナリスト")
ライター = エージェント(役割="ライター")
# 共同社会の作成
社会 = 社会(エージェント=[研究者, 分析者, 作家])
# タスクの実行
response = society.run("AIが医療に与える影響を調査し、結果を分析してレポートを書く")
print(response)

調査データと分析結論を含む完全なレポートが出力される。

3.ウェブページの自動化

コマンドライン操作ニューヨークの天気をチェックしてください：

anus run "weather.comで今後5日間のニューヨークの天気予報を閲覧し、サマリー表を作成する"

スクリプト::

from anus import エージェント
from anus.tools import BrowserTool
agent = Agent(tools=[BrowserTool()])
response = agent.run("weather.comにアクセスして、今後5日間のニューヨークの天気予報を確認し、サマリーテーブルを生成する")
print(response)

出力は気象データの表形式の要約である。

4.文書処理

PDFファイルの処理::
```
anus run "このPDFを要約する：/path/to/document.pdf"
```
システムは文書を解析し、要約を生成する。

5.コード生成

視覚化スクリプトの生成::
```
anus run "matplotlibを使ってフラクタルツリーの視覚化を生成するPythonスクリプトを作成する"
```
出力は、ユーザーが直接実行できる実行可能なPythonコードである。

作業工程詳細

スタートアップと設定インストール後 --設定 パラメータでコンフィギュレーション・ファイル（例えば anus run --config custom_config.yaml "タスクの説明")、カスタムモデルまたはツール。
タスク入力自然言語入力をサポートし、ANUSが解析してエージェントにタスクを割り当てます。
結果表示結果はテキスト形式で出力され、詳細なロギングをサポートする（プラス）。 --verbose (パラメータ）。
拡張機能新しいツールを追加するには、GitHubのCONTRIBUTING.mdファイルを参照してコードを投稿してください。