Sim Studio: конструктор рабочих процессов для агентов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом

Общее введение

Sim Studio - это платформа для создания рабочих процессов AI-агентов с открытым исходным кодом, помогающая пользователям быстро разрабатывать, тестировать и развертывать крупномасштабные рабочие процессы языковых моделей (LLM) с помощью легкого и интуитивно понятного визуального интерфейса. Пользователи могут создавать сложные мультиагентные приложения с помощью drag-and-drop без глубокого программирования. Sim Studio поддерживает как локальные, так и облачные модели и совместим с широким спектром интеграций инструментов, таких как Slack и базы данных. Sim Studio имеет модульный дизайн и подходит для разработчиков, исследователей и корпоративных пользователей. Для удовлетворения различных потребностей доступны официальная облачная версия (https://simstudio.ai) и самостоятельные варианты.

Фреймворки для создания агентов искусственного интеллекта в наше время очень популярны, почему я рекомендую именно Sim Studio? Я составил список возможностей нескольких основных фреймворков AI-агентов с открытым исходным кодом, которые доступны в настоящее время:

На сегодняшний день на рынке существует довольно много платформ для создания AI-агентов с низким уровнем кодирования и без кодирования, и я составил список того, как они сравниваются с Sim Studio:

Как видите, Sim Studio, будучи проектом с открытым исходным кодом, не уступает ему в функциональности и гибкости, и нет никакого финансового давления, чтобы использовать его.

Список функций

• Визуальный редактор рабочих процессов : Разработка рабочих процессов агентов ИИ с помощью интерфейса drag-and-drop, поддерживающего условную логику и многоэтапные задачи.
• Поддержка нескольких моделей : Совместимость с облачными и локальными LLM, например, через Оллама Запуск локальных моделей.
• интеграция инструментов : Поддержка подключения к внешним инструментам, таким как Slack, базы данных, и расширенная функциональность прокси.
• Развертывание API : Создавайте API-интерфейсы рабочих процессов одним щелчком мыши для простой интеграции в другие системы.
• локальное развертывание : Поддержка самостоятельного хостинга с помощью Docker или вручную для сценариев, чувствительных к конфиденциальности.
• Модульные расширения : Повышает гибкость, позволяя пользователям настраивать функциональные блоки и инструменты.
• Ведение журнала и отладка : Предоставление подробных журналов для оптимизации рабочего процесса и устранения ошибок.
• Поддержка контейнеров для разработки : Упростите создание локальных сред разработки с помощью контейнеров разработки VS Code.

Использование помощи

Основу Sim Studio составляют легкие и интуитивно понятные возможности построения рабочих процессов. Ниже приводится подробное описание процесса установки, работы основных функций и использования специальных возможностей, чтобы пользователи могли быстро приступить к работе.

Процесс установки

Sim Studio предлагает три варианта самостоятельной установки: Docker (рекомендуется), контейнеры для разработки и ручная установка. Ниже описаны в основном Docker и ручная установка, а контейнер разработки подходит для разработчиков, знакомых с VS Code.

Способ 1: Установка Docker (рекомендуется)

Docker обеспечивает согласованную среду выполнения, которая подходит для большинства пользователей. Сначала необходимо установить Docker и Docker Compose.

1. Клонирование кодовой базы
   Запускается в терминале:

   git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
   cd sim
   

2. Настройка переменных среды
   Скопируйте и отредактируйте файл окружения:

   cp sim/.env.example sim/.env
   

   настроен в файле .env:

   • BETTER_AUTH_SECRET: генерация случайного ключа для аутентификации.
   • RESEND_API_KEY: используется для проверки почтового ящика, если не задано, код проверки будет выведен на консоль.
   • Настройки базы данных: по умолчанию используется PostgreSQL, вам необходимо убедиться, что служба базы данных запущена.
   • OLLAMA_HOST: Установите значение http://host.docker.internal:11434, если используется локальная модель.
3. Начальные услуги
   Выполните следующую команду:

   docker compose up -d --build
   

   или использовать скрипт:

   ./start_simstudio_docker.sh
   

   После запуска службы посетите сайт http://localhost:3000/w/, чтобы получить доступ к интерфейсу рабочего процесса.

4. Управленческие услуги
   • Посмотреть журнал:

     docker compose logs -f simstudio
     

   • Прекращение предоставления услуг:

     docker compose down
     

   • Перезапустите службу (после обновления кода):

     docker compose up -d --build
     

5. Использование локальных моделей
   Если требуется локальный LLM (например, LLaMA), извлеките модель:

   ./sim/scripts/ollama_docker.sh pull <model_name>
   

   Создайте службы, поддерживающие местные модели:

   ./start_simstudio_docker.sh --local
   

   Или выберите в соответствии с оборудованием:

   # 有 NVIDIA GPU
   docker compose up --profile local-gpu -d --build
   # 无 GPU
   docker compose up --profile local-cpu -d --build
   

   Если у вас уже есть экземпляр Ollama, измените файл docker-compose.yml, чтобы добавить его:

   extra_hosts:
   - "host.docker.internal:host-gateway"
   environment:
   - OLLAMA_HOST=http://host.docker.internal:11434
   

Режим 2: Ручная установка

Для разработчиков, которым требуется пользовательское окружение с установленными Node.js, npm и PostgreSQL.

1. Клонирование и установка зависимостей

   git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
   cd sim/sim
   npm install
   

2. Конфигурационная среда
   Скопируйте и отредактируйте файл окружения:

   cp .env.example .env
   

   Настройте BETTER_AUTH_SECRET, соединения с базой данных и т.д.

3. Инициализация базы данных
   Архитектура базы данных Push:

   npx drizzle-kit push
   

4. Запуск сервера разработки

   npm run dev
   

   Посетите сайт http://localhost:3000.

Подход 3: Разработка контейнеров

1. Установите расширение Remote - Containers в VS Code.
2. Откройте каталог проекта и нажмите "Открыть в контейнере".
3. Запустите npm run dev или sim-start, чтобы запустить сервис.

Основные функции

Сердцем Sim Studio является визуальный редактор рабочих процессов, который описан ниже:

Создание рабочих процессов

1. Войдите в Sim Studio (http://localhost:3000/w/).
2. Нажмите кнопку "Новый рабочий процесс", чтобы войти в редактор.
3. Перетащите узел Agent и выберите LLM (Cloud or Local Model).
4. Добавьте узел Tools (например, Slack или Database) и настройте параметры.
5. Используйте узел Conditional Logic, чтобы задать логику ветвления.
6. Соединяйте узлы и сохраняйте рабочие процессы.

Рабочий процесс тестирования

1. Нажмите "Тест" и введите данные примера.
2. Просмотрите выходные данные и журналы, чтобы проверить выполнение узла.
3. При необходимости отрегулируйте узлы или логику и проведите повторное тестирование.

Рабочий процесс развертывания

1. Нажмите Deploy и выберите Generate API.
2. Получите конечную точку API (например, http://localhost:3000/api/workflow/).
3. Протестируйте API:

   curl -X POST http://localhost:3000/api/workflow/<id> -d '{"input": "示例数据"}'
   

Рабочий процесс отладки

1. Проверьте входы и выходы узла, просмотрев "Журнал" в редакторе.
2. Используйте систему контроля версий для сохранения снимков рабочего процесса, чтобы легко откатиться назад.

Функциональное управление

• Поддержка местных моделей : Запуск локальной модели через Ollama подходит для сценариев, чувствительных к конфиденциальности. После настройки выберите модель на узле агента и проверьте ее работу.
• интеграция инструментов Возьмем для примера Slack, введем API-токен в узле инструментов, зададим цель сообщения и протестируем функцию отправки сообщения.
• Контейнеры для разработки : Контейнерная разработка через VS Code с автоматической настройкой окружения для быстрой итерации.

предостережение

• При установке Docker необходимо убедиться, что порт 3000 не занят.
• Локальные модели требуют высокой аппаратной конфигурации (рекомендуется 16 ГБ RAM, GPU опционально).
• В производственных средах необходимо настроить RESEND_API_KEY и HTTPS.
• Регулярно обновляйте код:

  git pull origin main
  docker compose up -d --build
  

стек технологий

Sim Studio использует современный стек технологий для обеспечения производительности и эффективности разработки:

• рисунок : Next.js (App Router)
• всеобъемлющая база данных : PostgreSQL + Drizzle ORM
• аккредитация : Better Auth
• интерфейсы : Shadcn, Tailwind CSS
• Управление состоянием : Zustand
• Редактор процессов : ReactFlow
• (компьютерный) файл : Fumadocs

сценарий применения

1. Автоматизированное обслуживание клиентов
   Разработка мультиагентных рабочих процессов, интеграция базы данных и Slack, автоматизация ответов на вопросы клиентов и уведомление человеческой службы поддержки, подходит для платформ электронной коммерции.
2. анализ данных
   Построение рабочих процессов для извлечения данных из баз данных, вызов LLM для генерации отчетов, развертывание в виде API, подходящих для финансовой аналитики.
3. Образовательные инструменты
   Создание интерактивных обучающих агентов, объединение локальных моделей для ответов на вопросы и интеграция средств генерации тестовых вопросов для онлайн-образования.

QA

1. Поддерживает ли Sim Studio операционную систему Windows?
   Поддерживается Windows, но для этого требуется Docker Desktop или Node.js. Рекомендуется использовать подход Docker для обеспечения согласованной среды.
2. Как подключиться к существующему экземпляру Ollama?
   Измените docker-compose.yml, добавьте отображение host.docker.internal, установите OLLAMA_HOST.
3. Какое оборудование требуется для локальной модели?
   Рекомендуется 16 Гб ОЗУ, GPU для повышения производительности, может медленно работать на устройствах низкого класса.
4. Как внести свой код?
   См. https://github.com/simstudioai/sim/blob/main/.github/CONTRIBUTING.md.