원자 에이전트: 경량 모듈식 AI 인텔리전스를 구축하기 위한 프레임워크

일반 소개

원자 에이전트는 에이전트 AI 파이프라인 및 애플리케이션 구축을 위해 원자 개념을 기반으로 설계된 매우 가벼운 모듈식 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 강력한 애플리케이션을 만들기 위해 결합할 수 있는 일련의 도구와 에이전트를 제공합니다. 이 프레임워크는 다음을 기반으로 합니다. 강사 데이터 및 패턴 유효성 검사, 직렬화를 위해 Pydantic으로 구축되었습니다. 모든 로직과 제어 흐름은 Python으로 작성되어 개발자가 유연성이나 명확성을 희생하지 않고 기존 소프트웨어 개발의 모범 사례와 워크플로를 적용할 수 있으며, Atomic Agents는 모듈성, 예측 가능성, 확장성 및 제어를 통해 일관되고 안정적인 결과물에 대한 조직의 요구를 충족하도록 설계되었습니다.

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기능 목록

• 모듈화재사용 가능한 작은 구성 요소를 결합하여 AI 애플리케이션을 구축하세요.
• 예측 가능성일관된 동작을 보장하기 위해 명확한 입력 및 출력 패턴을 정의합니다.
• 확장성전체 시스템을 파괴하지 않고도 구성 요소를 쉽게 교체하거나 새 구성 요소를 통합할 수 있습니다.
• 제어시스템 팁부터 도구 통합까지 시스템의 각 부분을 개별적으로 미세 조정할 수 있습니다.
• 데이터 유효성 검사Pydantic을 사용한 데이터 및 패턴 유효성 검사 및 직렬화.
• Python 개발모든 로직과 제어 흐름은 개발자가 쉽게 사용할 수 있도록 Python으로 작성되었습니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. Python 3.11 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. pip를 사용하여 아토믹 에이전트를 설치합니다:

   pip install atomic-agents

3. 필요에 따라 OpenAI 및 Groq와 같은 공급자를 설치합니다:

   pip install openai groq

사용 가이드라인

프록시 만들기

1. 시스템 프롬프트 정의상담원의 행위와 목적을 결정합니다.
2. 입력 모드 정의: 상담원 입력의 구조와 유효성 검사 규칙을 지정합니다.
3. 출력 모드 정의하기: 상담원 출력의 구조 및 유효성 검사 규칙을 지정합니다.
4. 저장된 메모리대화 기록 또는 기타 관련 데이터를 저장합니다.
5. 컨텍스트 공급자(컴퓨팅)런타임 시 상담원의 시스템 프롬프트에 동적 컨텍스트를 삽입합니다.

샘플 코드(컴퓨팅)

from atomic_agents import Agent, SystemPrompt, InputSchema, OutputSchema
# 定义系统提示
system_prompt = SystemPrompt("你是一个帮助用户解决问题的AI助手。")
# 定义输入和输出模式
input_schema = InputSchema({"type": "object", "properties": {"question": {"type": "string"}}})
output_schema = OutputSchema({"type": "object", "properties": {"answer": {"type": "string"}}})
# 创建代理
agent = Agent(system_prompt=system_prompt, input_schema=input_schema, output_schema=output_schema)
# 使用代理
response = agent.run({"question": "今天的天气怎么样？"})
print(response["answer"])

개발 워크플로

1. 새 브랜치 만들기새로운 기능이나 수정 사항에 대한 브랜치를 만듭니다.

   git checkout -b feature-branch

2. 코드 변경하기: 해당 프로젝트 디렉터리에서 변경합니다.
3. 서식 지정 코드: 검은색 서식 코드를 사용합니다.

   black atomic_agents

4. 코드 검사Flake8로 코드 검사.

   flake8 atomic_agents

5. 운영 테스트모든 테스트가 통과되었는지 확인합니다.

   pytest --cov atomic_agents

6. 변경 사항 제출원격 리포지토리에 커밋하고 푸시합니다.

   git commit -m 'Add some feature'
git push origin feature-branch

7. 풀 리퀘스트 만들기변경 사항을 설명하고 관련 이슈를 링크하는 풀 리퀘스트를 GitHub에 만듭니다.