Mahilo: интегрированная платформа для объединения различных систем искусственного интеллекта для совместной работы в режиме реального времени

Последние ресурсы по искусственному интеллектуОпубликовано 6 месяцев назад Круг обмена ИИ

8.6K 00

Общее введение

Mahilo - это платформа интеграции мультиинтеллектов с открытым исходным кодом, опубликованная на GitHub разработчиком Джайешем Шармой (Jayesh Sharma), призванная помочь пользователям объединить ИИ-интеллекты из различных фреймворков для поддержки общения в реальном времени, взаимодействия человека и компьютера и интеллектуального сотрудничества. Платформа предоставляет общий интерфейс для интеграции интеллектов из таких фреймворков, как LangGraph, Pydantic AI, или добавления интеллектов через пользовательские API. Она поддерживает голосовое и текстовое взаимодействие и позволяет нескольким пользователям сотрудничать с интеллектами в общем пространстве. Имея 50+ звезд на GitHub и более 500 загрузок PyPI в месяц по состоянию на март 2025 года, Mahilo подходит для различных сценариев, таких как создание контента, реагирование на чрезвычайные ситуации, подбор недвижимости и т. д. Mahilo упрощает разработку мультиинтеллектуальных систем с помощью гибких инструментов и модулей, которые позволяют легко создавать решения для сложных автоматизированных задач.

Список функций

Интеграция общей разведки: Поддержка подключения к интеллектам из таких фреймворков, как LangGraph, Pydantic AI, или пользовательских интеллектов через интерфейс BaseAgent.
связь в реальном времени: Обеспечивает соединение WebSocket для мгновенного голосового и текстового взаимодействия между интеллектами.
Интеллектуальное сотрудничествоИнтеллекты могут автономно обмениваться контекстом и информацией через AgentManager, чтобы повысить эффективность выполнения задач.
многопользовательская поддержка: Позволяет нескольким пользователям сотрудничать с интеллектами в режиме реального времени в общем интеллектуальном пространстве.
голосовая функция: Поддержка голосового ввода и вывода требует дополнительной установки PyAudio.
Стратегия на уровне организацииОбеспечьте единообразное применение политик поведения и безопасности для всех интеллектов, чтобы обеспечить согласованность.
Гибкая архитектура: Поддерживают создание сложных мультиинтеллектуальных систем организма и адаптируются к многочисленным способам коммуникации.

Использование помощи

Процесс установки

Чтобы использовать Mahilo локально, необходимо выполнить следующие шаги по установке:

Экологические требования
- Установите Python 3.8 или более позднюю версию.
- Установите Git для клонирования репозиториев GitHub.
- Если вам нужна голосовая функциональность, подготовьте PyAudio (об установке см. ниже).
склад клонов
Выполните следующую команду в терминале, чтобы получить код Mahilo:

git clone https://github.com/wjayesh/mahilo.git
cd mahilo

Установка зависимостей
Перейдите в каталог проекта и установите основные зависимости:

pip install -r requirements.txt

Если требуется голосовая поддержка, запустите ее:

pip install "mahilo[voice]"

Установите PyAudio (зависимости для работы с голосом).

Windows (компьютер): Беги pip install pyaudioЕсли это не удается, вы можете загрузить соответствующую версию .whl Установка файлов.
MacOS: Сначала установите Homebrew (brew install portaudio), затем выполните pip install pyaudio.
Linux: Установите системные зависимости (sudo apt-get install portaudio19-dev), затем выполните pip install pyaudio.

Запустите сервер
После завершения установки выполните следующую команду, чтобы запустить сервер WebSocket:

python -m mahilo.server

По умолчанию запускается в http://localhost:8000Адрес и порт можно изменить через конфигурационный файл.

Как использовать

Использование Mahilo делится на три основных этапа: определение интеллекта, работа с сервером и взаимодействие с клиентом. Ниже представлено подробное руководство по работе:

1. Определение и управление интеллектом

Создание базового интеллекта: Использование BaseAgent Определите простой интеллект, например, интеллект продаж:

from mahilo.agent import BaseAgent
from mahilo.agent_manager import AgentManager
sales_agent = BaseAgent(
type="sales_agent",
description="负责处理销售任务的智能体",
tools=["crm_tool"]
)
manager = AgentManager()
manager.register_agent(sales_agent)

Интеграция внешних фреймовых интеллектов: по LangGraph В качестве примера:

from mahilo.integrations.langgraph.agent import LangGraphAgent
marketing_agent = LangGraphAgent(
langgraph_agent=graph_builder,
name="MarketingAgent",
description="营销策略智能体",
can_contact=["sales_agent"]
)
manager.register_agent(marketing_agent)

2. Запустите сервер WebSocket

Инициализируйте и запустите сервер в сценарии:

from mahilo.server import ServerManager
server = ServerManager(manager)
server.run()

После запуска сервера смарт может принимать клиентские соединения через WebSocket.

3. подключение и взаимодействие с клиентами

текстовое взаимодействие: Выполните следующую команду, чтобы соединить интеллекты:
```
python client.py --agent-name sales_agent
```
После успешного соединения вы можете ввести текст для диалога с умным телом, например, "Как я могу увеличить свои продажи?".
голосовое взаимодействие: Добавить --voice параметр, чтобы включить голосовую функцию:
```
python client.py --agent-name sales_agent --voice
```
Система прослушивает микрофонный сигнал и выдает голосовой ответ через динамик.

4. Сотрудничество нескольких разведок

совместное использование контекстаМножественные интеллекты проходят AgentManager Управление контекстом диалога. Например, специалист по продажам может спросить у специалиста по маркетингу:
```
[sales_agent] 如何提高销量？
[marketing_agent] 建议增加社交媒体广告投放。
```
многопользовательская совместная работа: Несколько клиентов могут подключаться одновременно, например:
```
python client.py --agent-name buyer_agent
python client.py --agent-name seller_agent
```
Пользователи и интеллекты могут взаимодействовать в реальном времени в общем пространстве для моделирования сценариев совместной работы нескольких человек.

5. Примеры практического применения

Ткач историй: Запуск приложений для совместного создания контента:
```
story_agent = BaseAgent(type="story_agent", description="故事创作助手")
manager.register_agent(story_agent)
server.run()
```
После подключения введите "Начать историю приключений", и интеллект начнет генерировать контент и сотрудничать с другими пользователями.
Координация действий в чрезвычайных ситуациях: Создайте несколько интеллектов, чтобы обрабатывать информацию и распределять задачи, например:
```
emergency_agent = BaseAgent(type="emergency_agent", description="紧急响应协调")
```
Подбор недвижимости: Интеллектуальные органы могут подбирать свойства и предоставлять предложения в зависимости от потребностей пользователя.

6. Отладка и расширения

Просмотр журнала: Журналы общения, такие как вопросы и ответы между интеллектами, отображаются во время работы сервера, чтобы облегчить отладку.
Поддержка большего количества фреймворковВ настоящее время поддерживаются LangGraph и Pydantic AI, а также AutoGen и CrewAI Интеграция будет доступна в ближайшее время, а пользователи могут отправлять запросы через GitHub.
Пользовательские расширения: Справочник examples Образец кода в каталоге для быстрой персонализации.

предостережение

Обеспечьте стабильное сетевое соединение, WebSocket чувствителен к задержкам.
Перед использованием голосовой функции проверьте работоспособность микрофона и динамика.
Для начинающих пользователей рекомендуется запустить examples примеры из каталога, чтобы ознакомиться с основными функциями.