AutoAgent：自然言語によるAIインテリジェンスの迅速な作成と展開のためのフレームワーク

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はじめに

AutoAgentは、HKUデータインテリジェンス研究所（HKUDS）によって開発され、GitHubでホストされているオープンソースのAIインテリジェンスフレームワークです。ユーザーは、プログラミングの基礎なしで、純粋に自然言語で要件を記述することにより、カスタマイズされたAIインテリジェンスを迅速に作成し、展開することができます。このフレームワークは、Grok、Geminiなどの様々な大規模言語モデル（LLM）をサポートし、高性能なマルチインテリジェンス体コラボレーションシステムを備えており、GAIAベンチマークではOpenAIのDeep Researchに匹敵する好成績を収めています。AutoAgentは、操作が簡単なだけでなく、ファイルのアップロード、コマンドラインでの対話などを提供し、開発者、非技術系ユーザー、さらには研究者にも適しています。開発者、非技術系ユーザー、さらには研究者にも適している。AutoAgentは現在、ウェブ・インターフェースと統合のためのより多くのツールを開発しており、将来的に大きな可能性を秘めています。

機能一覧

自然言語による知的身体の創造テキストで要件を記述し、専用のAIインテリジェンスをコードなしで自動生成します。
マルチインテリジェンス・コラボレーション・システム複雑なタスクの分解とコラボレーションをサポートする、すぐに使えるマルチ・インテリジェンス・ボディ・モードを内蔵。
複数のLLMモデルをサポートOpenAI、Deepseek、Grok、その他多くの大規模言語モデルと互換性があり、柔軟な切り替えが可能です。
ファイルのアップロードとデータのやり取りデータ処理能力を高めるためのファイル（画像、PDFなど）のアップロードをサポート。
コマンドライン対話型インターフェイスユーザーが直接リクエストを入力し、結果を得るためのCLIモードを提供します。
高性能タスク処理GAIAベンチマークにおいて、有償のAIツールに匹敵する優れたパフォーマンスを発揮。
ワークフローエディター自然言語によるインテリジェントなボディコラボレーションプロセスを設計することで、複雑なタスク管理を簡素化します。

ヘルプの使用

設置プロセス

AutoAgentを使用するには、一定の環境設定が必要です。以下は、Windows、MacOS、またはLinuxシステムのユーザーに適した詳細なインストール手順です。

1.環境を整える

PythonのインストールPython 3.10以上がシステムにインストールされていることを確認してください。Python 3.10はPythonのウェブサイトからダウンロードしてインストールできます。
GitのインストールAutoAgentのコード・ベースをクローンするには、Gitのウェブサイトからダウンロードしてインストールしてください。
DockerのインストールAutoAgentはDockerコンテナ化されたランタイム環境を使用します。Dockerのウェブサイトにアクセスし、Docker Desktop（Windows/Mac）またはDocker Engine（Linux）をインストールしてください。

2.コードベースのクローン化

ターミナル（Windowsユーザーの場合はCMDまたはPowerShell、Mac/Linuxユーザーの場合はデフォルトのターミナル）を開き、以下のコマンドを入力してAutoAgentリポジトリをクローンします：

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

3.依存関係のインストール

AutoAgentディレクトリで以下のコマンドを実行し、必要なPython依存関係をインストールします：

pip install -e .

これにより、AutoAgentに必要なライブラリがすべてインストールされます。ダウンロードを完了するために、ネットワークに問題がないことを確認してください。

4.環境変数の設定

を作成する。環境ファイルをコピーし、リポジトリ.env.テンプレートと名前を変更する。環境.
コンパイラ環境ファイルに必要なAPIキーを入力する。例
```
GITHUB_AI_TOKEN=あなたのgithub_token
OPENAI_API_KEY=your_openai_key
XAI_API_KEY=あなたの_xai_key
```
- github_ai_tokenは必須で、GitHubの個人設定で生成できます。
- その他のAPIキーは、使用したいモデル（OpenAI、Deepseekなど）に応じてオプションで記入する。

5.Dockerイメージを起動する

以下のコマンドを実行して、ビルド済みのDockerイメージを取り出します：

docker pull tjbtech1/AutoAgent:latest

イメージは自動的にシステム・アーキテクチャ（AMD64またはARM）に適合します。

6.AutoAgentの起動

ターミナルで以下のコマンドを実行し、CLIモードを開始する：

オートメイン

起動すると、AutoAgentのコマンドラインインターフェイスが表示され、使用を開始できます。

主な機能

機能1：自然言語によるインテリジェンスの創造

手続き::
1. CLIを起動したらエージェント・エディタースマートボディの編集モードに入る。
2. 要件の説明を入力します。たとえば、「PDF 文書を分析して内容を要約するインテリジェンスを作成する」などです。
3. システムは自動的にスマートボディ設定ファイルを生成し、調整ツール（ファイル読み取りツールなど）が必要かどうかを尋ねます。
4. 輸入作成する作成を確認すれば、スマートボディの使用準備は完了だ。
典型例販売データのPDFを分析し、レポートを生成するのを手伝ってください」と入力すると、AutoAgentはPDFの解析とレポート生成をサポートするインテリジェンスを自動的に構成します。

機能2：マルチインテリジェンス協調タスク

手続き::
1. 起動後ユーザーモードマルチ・インテリジェンサー・モードに入る。
2. ある製品の市場動向を調査し、推奨する」といったタスクを入力する。
3. システムはタスクを分解し、複数の知能（検索、分析、要約など）に自動的に割り当て、結果を出力する。
典型例AI Trends 2025を分析する」と入力すると、AutoAgentは検索インテリジェンスからデータを収集し、分析インテリジェンスから情報を照合し、完全なレポートを作成します。

機能3：ファイルのアップロードと処理

手続き::
1. CLIでアップロードファイルパス例アップロード ./販売.pdf.
2. このPDFの内容を要約する」などのタスクを入力する。
3. スマート・ボディはファイルを読み込み、要約結果を返す。
銘記する複数のフォーマット（PDF、画像、テキストなど）に対応し、ファイル名にスペースを含んではいけません。

機能4：デザインのワークフロー

手続き::
1. 輸入ワークフローエディタワークフロー編集モードに入る。
2. 例えば、"情報を検索し、データを分析し、最後にチャートを作成する "というように、プロセスの説明を入力してください。
3. システムはワークフロー設定を生成します。走るミッションを遂行するために
典型例AI論文検索、ポイント抽出、可視化チャート作成」と入力すると、AutoAgentが順を追って結果を出力する。

注目の機能

高性能タスク処理

AutoAgentはGAIAベンチマークで優れた性能を発揮し、複雑な調査タスクに適しています。

使用方法でユーザーモード"量子コンピューティングの最新の進歩は何か？"の下にリサーチクエスチョンを入力する。システムはマルチインテリジェンスシステムを呼び出し、効率的に検索と分析を完了する。
ゆうせいAutoAgent独自のデータベースは、従来のツールよりも効率的で反応が速い。

コマンドライン・インタラクション

使用方法CLIモードでタスクを直接入力する。auto deep-research "ブロックチェーン技術の分析"詳細な結果を得ることができる。
注意を引くの使用エージェント名特定のインテリジェンスを指定する。検索最新のAIニュースを探す.

使用上の注意

デバッグモードで環境セットアップDEBUG=真また、トラブルシューティングを容易にするために、詳細なログを見ることができる。
モデルの選択を修正することによって環境正鵠を得る完了モデル例えば、LLMを切り替える。グロッグ2もしかしたらクロード-3.5-ソネット.
地域支援AutoAgent の Slack または Discord コミュニティに参加して、ヘルプを得たり、アイデアを共有したりできます。