PilottAI：エンタープライズグレードのマルチインテリジェンス・ボディ・アプリケーションを構築するオープンソースプロジェクト

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この記事は2025-03-19 00:34に更新されました。内容の一部は一刻を争うものですので、無効な場合はメッセージを残してください！

はじめに

PilottAIはGitHubでホストされているオープンソースのPythonフレームワークで、開発者のanuj0456によって作成されました。大規模言語モデル（LLM）の統合をサポートし、タスクスケジューリング、動的拡張、フォールトトレランス機構、その他の機能を提供します。PilottAIの目標は、開発者がシンプルなコードを使用して、ドキュメントの自動処理、顧客サービスの管理、データ分析などのスケーラブルなAIアプリケーションを構築できるようにすることです。PilottAIは完全に無料で、プログラマーや企業ユーザー向けにオープンコードを提供している。公式ドキュメントは詳細で、フレームワークはPython 3.10+をサポートし、MITライセンスの下でリリースされています。

PilottAI: エンタープライズクラスのマルチインテリジェントボディアプリケーション構築のためのPythonフレームワーク-1

機能一覧

階層的インテリジェント・ボディ・システムマネージャーとワーカーの知能の分業と、知的な仕事の割り当てをサポートする。
大規模言語モデルの統合OpenAI、Anthropic、Google、その他多くのLLMプロバイダーと互換性があります。
動的拡大タスクの量に応じてインテリジェンスの数を自動的に調整します。
耐障害性メカニズムシステムエラー発生時の自動復旧により、安定した運用が可能。
負荷分散過負荷を避けるために、タスクの配分を合理化する。
タスクスケジューリング抽出、分析、要約などの複数ステップのワークフローをサポート。
専用インテリジェンス顧客サービス、文書処理、電子メール管理、調査・分析のためのインテリジェンスを内蔵。
高度なメモリー管理意味検索をサポートするためにタスクコンテキストを保存する。
ツールサポート統合されたドキュメント処理、WebSocket、カスタマイズツール。

ヘルプの使用

設置プロセス

PilottAIの実行にはPython環境が必要です。詳しい手順は以下の通りです：

Pythonバージョンの確認
Python 3.10以降がインストールされていることを確認する。ターミナルで

python --バージョン

3.10より低いバージョンを使っている場合は、Pythonのウェブサイトからダウンロードしてインストールしてください。

ダウンロードコード
PilottAIのリポジトリをGitでクローンする：

git clone https://github.com/anuj0456/pilottai.git

プロジェクト・カタログにアクセスする：

CDピロタイ

依存関係のインストール
ターミナルで実行：

pip install pilott

これで必要なライブラリーはすべて自動的にインストールされる。手動でインストールする必要がある場合、コアの依存関係には以下が含まれます。 アシンシオ およびLLM関連ライブラリについては、公式ドキュメントに記載されている。

インストールの確認
テストコードを実行する：

python -m pilott.test

エラーメッセージがなければ、インストールは成功です。

主な機能の使い方

1.システムの設定とブート

PilottAIを動作させるには、LLMとインテリジェンスを設定する必要があります。コード例

from pilott import Pilott
from pilott.core import AgentConfig, AgentRole, LLMConfig
# LLMの設定
llm_config = LLMConfig(
model_name="gpt-4"、
model_name="gpt-4", provider="openai"、
api_key="your-api-key" #あなたのAPIキーに置き換えてください。
)
# インテリジェンスを設定する
config = AgentConfig(
role="processor"、
role_type=AgentRole.WORKER、

description="Document Processing Worker"、
max_queue_size=100
)
async def main().
# システムの初期化
pilott = Pilott(name="DocumentProcessor")
await pilott.start()
# エージェントの追加
agent = await pilott.add_agent(
agent_type="processor"、
config=config、
llm_config=llm_config
)
# システムを停止する
await pilott.stop()
if __name__ == "__main__".
インポート asyncio
asyncio.run(main())

指示交換 api_key OpenAIのようなプラットフォームから得られるキーに対応する。実行すると、システムは文書処理インテリジェンスを起動する。

2.PDF文書の処理

PilottAIの文書処理は非常に強力です。操作手順

PDFファイルを変換するには（例えば 報告書.pdf)をプロジェクト・カタログに追加する。

以下のコードを実行する：

async def process_pdf(): result = await pilott.execute_task({{pdf}})
result = await pilott.execute_task({
"type": "process_pdf", "file_path": "report.pdf", "file_path": "report.pdf
"file_path": "report.pdf"
})
print("Result:", result)

システムはファイルの内容を抽出し、その結果を返す。

3.特殊知能の創造

PilottAIは、Research Analytics Intelligenceのような事前にプログラムされたインテリジェンスを幅広く提供しています：

インテリゲンチアを加える

researcher = await pilott.add_agent(
agent_type="researcher", config=AgentConfig()
config=AgentConfig(
role="研究者"、
goal="データの分析とレポートの作成"、
description="研究分析アシスタント"
),
llm_config=llm_config
)

タスクを実行するために知能を使う：

result = await pilott.execute_task({」を実行する。
"type": "analyse_data"、
"data": "市場販売データ"
})
print("分析結果:", result)

4.ロードバランシングとフォールトトレランスの設定

負荷分散チェック間隔とオーバーロードのしきい値を設定します：

from pilott.core import LoadBalancerConfig
config = LoadBalancerConfig(
check_interval=30, # 30秒ごとにチェックします。
overload_threshold=0.8 # 80% 負荷は過負荷とみなされます。
)

耐障害性メカニズム回復回数とハートビートタイムアウトを設定します：

from pilott.core import FaultToleranceConfig
config = FaultToleranceConfig(
recovery_attempts=3, # 3 回の復旧試行
heartbeat_timeout=60 # 60 秒間応答がない場合は障害とみなす
)

ほら

ネットワーク要件ネットワークは、APIキーが有効であることを確認するためにLLMを使用する必要があります。
文書参照詳細な設定方法については公文書.
テスト中にコンポーネントを調整する何か問題が発生したら端末のログをチェックするか、GitHubに問題を投稿してください。

アプリケーションシナリオ

エンタープライズ・ドキュメント・プロセッシング
ドキュメント・プロセッシング・インテリジェンスで契約書やレポートを分析し、重要な用語を抽出して効率を向上させます。
カスタマーサポートの自動化
カスタマーサービス・インテリジェンスは、問い合わせに対応し、回答を生成し、手作業の負担を軽減することができる。
研究データの分析
リサーチ・アナリティクス・インテリジェンスは、情報を集約し、トレンドを分析するため、学術研究やビジネス研究に適しています。
メール管理
Email Intelligence Bodyは、自動的にメールをソートし、テンプレートを生成し、コミュニケーションプロセスを最適化します。