Motia: система разработки для быстрого создания интеллекта в коде

Общее введение

Motia - это фреймворк AI-агентов с открытым исходным кодом для инженеров-программистов, размещенный на GitHub и разработанный командой MotiaDev. Он позволяет разработчикам быстро писать, тестировать и внедрять интеллектуальные агенты на знакомых языках программирования (например, Python, TypeScript, Ruby). В основе Motia лежит принцип "code-first" и "event-driven", что позволяет разработчикам создавать готовые к производству системы автоматизации без необходимости изучать новый синтаксис или сложные конфигурации. Кроме того, Motia Workbench - это браузерный инструмент визуализации, позволяющий видеть агентов в действии в режиме реального времени. По состоянию на март 2025 года последними версиями являются v0.1.0-beta.8Имея положительные отзывы сообщества, он подходит для команд, которым необходимо эффективно разрабатывать сложные задачи.

Список функций

• Разработка с использованием первого кода: пишите логику агента непосредственно на Python, TypeScript, Ruby и других языках.
• Поддержка нескольких языков: вы можете смешивать разные языки в одном агенте, например, Python для обработки данных и TypeScript для проверки типов.
• Архитектура, управляемая событиями: запуск задач через события, подходит для сценариев реагирования в реальном времени.
• Визуализация в реальном времени: Motia Workbench отображает поток выполнения агентов и журналы.
• Модульные шаги: агент состоит из многократно используемых шагов, которые поддерживают проверку ввода-вывода.
• Развертывание одним щелчком мыши: развертывание агентов с помощью одной команды, не требующей опыта администрирования сервера.
• API и Webhook: автоматическая генерация конечных точек HTTP для внешних вызовов.
• Встроенные средства отладки: журналы в реальном времени и графики выполнения, помогающие устранить неполадки.
• Гибкая интеграция с искусственным интеллектом: поддержка любой большой базы данных моделей или векторов без ограничений.

Использование помощи

Использование Motia делится на три основных этапа: установка, разработка и развертывание. Ниже представлено подробное руководство, которое поможет пользователям быстро начать работу.

Процесс установки

1. Подготовка среды
   Требуется Node.js (рекомендуется версия 16 или выше) и pnpm. Проверьте, установлен ли он:

node -v
pnpm -v

Если у вас его нет, посетите официальный сайт Node.js, чтобы загрузить и установить его, а затем запустите:

npm install -g pnpm

2. Создать проект
   Инициализируйте проект с помощью Motia CLI:

npx motia create -n my-first-agent

При этом создается my-first-agent папку с примерами шагов и зависимостями.

3. Войдите в каталог и начните
   Бег:

cd my-first-agent
pnpm run dev

После запуска браузер открывается http://localhost:3000Если вы хотите увидеть Motia Workbench, вы можете сделать это по умолчанию. default Процесс.

Как использовать основные функции

Основа Motia - написание логики агента и отладка в реальном времени. Вот как это работает.

Написание логики прокси-сервера

1. шаг определения
   существовать steps Создайте папку в reply.js::

export default async function handler({ input }) {
return { reply: `你好，${input.name}！有什么我可以帮你的吗？` };
}

2. Процесс создания
   существовать flows Создайте папку в support.js::

   export default {
   name: "support",
   steps: ["reply"],
   triggers: { api: true }
   };
   

3. Тестовый API
   Перезапустите службу (pnpm run dev), а затем протестируйте его с помощью curl:

   curl -X POST http://localhost:3000/support -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "李明"}'
   

   Возвращает результат в виде:

   {"reply": "你好，李明！有什么我可以帮你的吗？"}
   

Использование Motia Workbench

1. Процесс просмотра
   существовать http://localhost:3000 Откройте Workbench и выберите supportВ интерфейсе отображается пошаговая схема подключения.
2. тестирование в реальном времени
   Нажмите на кнопку "Тест" и введите {"name": "张伟"}После выполнения график обновляется, а в окне журнала отображаются подробности выполнения.
3. Журнал отладки
   Журналы обновляются в режиме реального времени. Если есть ошибки, они выделяются красным цветом, и вы можете щелкнуть по шагам, чтобы увидеть конкретную проблему.

многоязычная разработка

1. Добавление шагов Python
   существовать steps Создание папок calc.py::

   def handler(input):
   return {"result": input["number"] + 10}
   

2. Процесс обновления
   модификации support.js::

   export default {
   name: "support",
   steps: ["reply", "calc"],
   triggers: { api: true }
   };
   

3. Тестирование гибридных языков
   Испытание с помощью скручивания:

   curl -X POST http://localhost:3000/support -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "王芳", "number": 5}'
   

   Возвращение:

   {"reply": "你好，王芳！有什么我可以帮你的吗？", "result": 15}
   

событийно-ориентированная задача

1. Настройка событий
   модификации support.js::

   export default {
   name: "support",
   steps: ["reply"],
   triggers: { event: "messageReceived" }
   };
   

2. триггерное событие
   Отправляйте события с помощью CLI:

   npx motia emit --topic messageReceived --message '{"name": "赵强"}'
   

   Workbench отображает результаты выполнения.

Агент развертывания

1. Проект упаковки
   Бег:

   pnpm build
   

2. развертывания
   Загрузите файл на сервер и запустите его:

   pnpm run start
   

   После развертывания агент может быть вызван через API или события.

Функциональное управление

Интеграция с внешними API

1. Добавить OpenAI
   существовать steps создать analyze.js::

   import { OpenAI } from 'openai';
   const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });
   export default async function handler({ input }) {
   const response = await openai.chat.completions.create({
   model: "gpt-4o",
   messages: [{ role: "user", content: input.text }]
   });
   return { result: response.choices[0].message.content };
   }
   

2. Процесс обновления и тестирования
   Добавить к процессу analyzeВводимый текст анализируется с помощью API-теста.

Визуальная настройка

существовать steps Добавьте конфигурации пользовательского интерфейса к шагам в Workbench, и Workbench отобразит настроенный интерфейс для улучшения визуализации.

сценарий применения

1. Агент по финансовому анализу
   Слушайте обновления рыночных данных и комбинируйте веб-поиск и анализ искусственного интеллекта для создания инвестиционных рекомендаций. Идеально подходит для принятия решений финансовыми командами в режиме реального времени.
2. Агент управления GitHub
   Автоматически классифицируйте проблемы и запросы на GitHub, назначайте теги и рецензентов и улучшайте совместную работу команды.
3. Автоматизация почтовых ящиков
   Следите за почтовым ящиком Gmail, анализируйте содержимое писем и автоматически отвечайте на них - идеальное решение для обслуживания клиентов и повышения личной эффективности.
4. Оптимизация управления задачами
   Автоматическое перемещение карточек задач в Trello, создание сводок и уведомлений в Slack упрощает управление проектами.
5. Система викторины знаний
   расход или издержки RAG Технология извлекает веб-контент и создает агента вопросов и ответов, подходящего для обучения или обслуживания клиентов.

QA

1. Какую проблему решает Мотиа?
   Он упрощает процесс создания сложных агентов ИИ, предоставляя средства управления кодом и визуализации, которые позволяют избежать ограничений традиционных инструментов.
2. Какие модели ИИ поддерживаются?
   Motia не ограничивает модели и может использоваться с OpenAI, Hugging Face и другими сервисами.
3. Как расширить функциональность?
   Поддерживайте любые языки и внешние API-интеграции, добавляя новые шаги и процессы.