Atomwirkstoffe: Ein leichter, modularer Rahmen für den Bau von KI -Agenten

KI -Agenten revolutionieren Industrien, indem sie autonom Aufgaben ausführen. Mit zunehmender Popularit?t w?chst auch die Notwendigkeit effizienter Entwicklungsrahmen. Atomic Agents ist ein Newcomer, der für die Erstellung von Leichtgewicht, modularer und benutzerfreundlicher AI-Agenten entwickelt wurde. Mit seinem transparenten, praktischen Ansatz k?nnen Entwickler direkt mit einzelnen Komponenten interagieren, ideal zum Aufbau von hoch anpassbaren, leicht verst?ndlichen KI-Systemen. In diesem Artikel wird die Funktionalit?t von Atomagenten und die minimalistischen Designvorteile untersucht.

Inhaltsverzeichnis

• Wie Atomagenten funktionieren
• Erstellen eines grundlegenden Agenten
  • Voraussetzungen
  • Agentenkonstruktion
  • Speicher einbeziehen
  • ?ndern der Systemaufforderung
• Kontinuierliche Agenten -Chat -Implementierung
• Streaming -Chatausgabe
• Integration des benutzerdefinierten Ausgangsschemas
• H?ufig gestellte Fragen

Wie Atomagenten funktionieren

Atomic, bedeutet unteilbar, beschreibt die Atomwirkstoffe perfekt. Jeder Agent ist aus grundlegenden, unabh?ngigen Komponenten gebaut. Im Gegensatz zu Rahmenbedingungen wie Autogen und Crew AI, die Abstraktionen auf hoher Ebene verwenden, verwenden Atomwirkstoffe ein modulares, modulares Design auf niedrigem Niveau. Dies gew?hrt den Entwicklern die direkte Kontrolle über Komponenten wie Eingabe/Ausgabe, Werkzeugintegration und Speicherverwaltung, was zu hoch anpassbaren und vorhersehbaren Wirkstoffen führt. Die codebasierte Implementierung sorgt für eine vollst?ndige Sichtbarkeit und erm?glicht die feink?rnige Kontrolle über jede Phase von der Eingabeverarbeitung bis zur Reaktionserzeugung.

Erstellen eines grundlegenden Agenten

Voraussetzungen

Sichern Sie sich vor dem Bau von Agenten die notwendigen API -Schlüssel für Ihre ausgew?hlten LLMs. Laden Sie diese Schlüssel mit einer .env -Datei:

 aus dotenv import load_dotenv
load_dotenv ('./ env')

Wesentliche Bibliotheken:

• Atomic-Agents-1.0.9
• Ausbilder - 1,6,4 (für strukturierte Daten aus LLMs)
• Rich - 13.9.4 (für Textformatierung)

Agentenkonstruktion

Lassen Sie uns einen einfachen Agenten bauen:

Schritt 1: Importieren die notwendigen Bibliotheken.

 OS importieren
Importlehrer
Openai importieren
von Rich.Console Importkonsole
Aus Rich.Panel Import Panel
Aus Rich.text -Importtext
von Rich.live Import Live
von atomic_agents.agents.base_agent Import BaseAgent, BaseAgentConfig, BaseAgentInputschema, BaseAgentoutputSchema

Schritt 2: Initialisieren Sie die LLM.

 Client = Instructor.from_openai (openai.openai ())

Schritt 3: Richten Sie den Agenten ein.

 Agent = BaseAgent (config = BaseAgentConfig (Client = Client, Modell = "GPT-4O-mini", Temperatur = 0,2))

Führen Sie den Agenten aus:

 result = Agent.run (BaseAgentInputSchema (CHAT_MESSAGE = 'Warum ist Quecksilberflüssigkeit bei Raumtemperatur?'))
print (result.chat_message)

Dadurch wird ein grundlegender Agent mit minimalem Code erstellt. Die Neuinitialisierung des Agenten führt zu einem Kontextverlust. Fügen wir Speicher hinzu.

Speicher einbeziehen

Schritt 1: Import AgentMemory und initialisieren.

 von atomic_agents.lib.comPonents.agent_Memory Import AgentMemory
memory = AgentMemory (max_messages = 50)

Schritt 2: Erstellen Sie den Agenten mit Speicher.

 Agent = BaseAgent (config = BaseAgentConfig (Client = Client, Modell = "GPT-4O-mini", Temperatur = 0,2, Speicher = Speicher))

Jetzt beh?lt der Agent den Kontext über mehrere Interaktionen hinweg.

?ndern der Systemaufforderung

Schritt 1: SystemPromptGenerator importieren und die Standardaufforderung untersuchen.

 von atomic_agents.lib.components.system_prompt_generator import SystemPromptGenerator
print (Agent.System_prompt_generator.generate_prompt ())
Agent.System_prompt_generator.background

Schritt 2: Definieren Sie eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung.

 System_prompt_generator = SystemPromptGenerator (
    Hintergrund = ["Dieser Assistent ist ein Fachphysiksextexperte, der hilfreich und freundlich ist."],
    Schritte = ["Verstehen Sie die Eingabe des Benutzers und geben Sie eine relevante Antwort an.", "Auf den Benutzer reagieren."],
    output_instructions = ["Hilfreiche und relevante Informationen bereitstellen, um den Benutzer zu unterstützen.", "Seien Sie in allen Interaktionen freundlich und respektvoll.", "Antworten Sie immer in den Reimversen."]
)

Sie k?nnen auch unabh?ngig voneinander Nachrichten zum Speicher hinzufügen.

Schritt 3 & 4: Erstellen Sie den Agenten mit Speicher und benutzerdefinierter Eingabeaufforderung. (?hnlich wie bei früheren Schritten, integrieren Sie memory und system_prompt_generator in BaseAgentConfig ))

Die Ausgabe spiegelt nun die Spezifikationen der benutzerdefinierten Eingabeaufforderung wider.

Continuous Agent Chat -Implementierung, Streaming -Chat -Ausgabe, benutzerdefinierte Ausgangsschema -Integration (diese Abschnitte würden ein ?hnliches Muster von Code -Beispielen und -erkl?rungen wie oben folgen und den Code anpassen, um kontinuierliche Chat, Streaming und benutzerdefinierte Schemaausgabe zu erreichen. Aufgrund von L?ngenbeschr?nkungen wird detaillierter Code für diese Abschnitte weggelassen, aber die Prinzipien bleiben mit dem modifizierten und transparenten Ansatz der Atom -Egrose überein.)

H?ufig gestellte Fragen

(Diese würden hier angesprochen und den ursprünglichen Inhalt widerspiegeln.)

Abschluss

Atomic Agents bietet einen optimierten, modularen Rahmen an, das Entwicklern die vollst?ndige Kontrolle über ihre KI -Agenten bietet. Seine Einfachheit und Transparenz erleichtern hoch anpassbare L?sungen ohne die Komplexit?t hochrangiger Abstraktionen. Dies macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für die anpassbare KI -Entwicklung. Wenn sich das Rahmen weiterentwickelt, erwarten Sie mehr Merkmale und behalten seinen minimalistischen Ansatz für den Aufbau klarer, ma?geschneiderter AI -Agenten bei.

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