原子エージェント：AIエージェントを構(gòu)築するための軽量でモジュラーフレームワーク

AIエージェントは、タスクを自律的に実行することにより、産業(yè)に革命をもたらしています。彼らの人気が高まるにつれて、効率的な開発フレームワークの必要性も高まっています。 Atomic Agentsは、軽量、モジュール式、ユーザーフレンドリーなAIエージェントの作成用に設(shè)計された新參者です。その透明で実踐的なアプローチにより、開発者は個々のコンポーネントと直接対話することができ、高度にカスタマイズ可能で簡単に理解できるAIシステムを構(gòu)築するのに最適です。この記事では、Atomic Agentsの機能とそのミニマリストの設(shè)計上の利點について説明します。

目次

• 原子薬の機能方法
• 基本エージェントの作成
  • 前提條件
  • エージェント構(gòu)造
  • メモリを組み込む
  • システムプロンプトの変更
• 継続的なエージェントチャットの実裝
• ストリーミングチャット出力
• カスタム出力スキーマ統(tǒng)合
• よくある質(zhì)問

原子薬の機能方法

不可分を意味する原子は、原子薬剤を完全に説明しています。各エージェントは、基本的な獨立したコンポーネントから構(gòu)築されています。高レベルの抽象化を使用するAutogenやCrew AIなどのフレームワークとは異なり、Atomic Agentsは低レベルのモジュラー設(shè)計を採用しています。これにより、開発者は、入力/出力、ツール統(tǒng)合、メモリ管理などのコンポーネントを直接制御するため、高度にカスタマイズ可能で予測可能なエージェントが得られます。コードベースの実裝により、完全な可視性が保証され、入力処理から応答生成まで、あらゆる段階を細かく制御できます。

基本エージェントの作成

前提條件

エージェントを構(gòu)築する前に、選択したLLMに必要なAPIキーを保護します。 .envファイルを使用してこれらのキーをロードします。

 dotenvインポートload_dotenvから
load_dotenv（ './ env'）

必須ライブラリ：

• アトミックエージェント - 1.0.9
• インストラクター - 1.6.4（LLMSからの構(gòu)造化データ用）
• リッチ - 13.9.4（テキストのフォーマット用）

エージェント構(gòu)造

シンプルなエージェントを構(gòu)築しましょう：

ステップ1：必要なライブラリをインポートします。

 OSをインポートします
インポートインストラクター
Openaiをインポートします
Rich.Consoleインポートコンソールから
Rich.Panelインポートパネルから
rich.textインポートテキストから
rich.live Import liveから
Atomic_agents.agent.base_agent Import baseagent、BaseagentConfig、Baseagentinputschema、BaseagentOutputschemaから

ステップ2：LLMを初期化します。

 client = instructor.from_openai（openai.openai（））

ステップ3：エージェントをセットアップします。

 agent = baseagent（config = baseagentconfig（client = client、model = "gpt-4o-mini"、heett = 0.2））

エージェントを?qū)g行します：

 result = agent.run（baseagentinputschema（chat_message = 'なぜ水銀液が室溫であるのか？'）
print（result.chat_message）

これにより、コードが最小限の基本エージェントが作成されます。エージェントを再開始すると、コンテキストが失われます。メモリを追加しましょう。

メモリを組み込む

ステップ1： AgentMemoryをインポートし、初期化。

 atomic_agents.lib.components.agent_memoryインポートエージェントメモリーから
メモリ= agentmemory（max_messages = 50）

ステップ2：メモリでエージェントを構(gòu)築します。

 agent = baseagent（config = baseagentconfig（client = client、model = "gpt-4o-mini"、溫度= 0.2、メモリ=メモリ））

これで、エージェントは複數(shù)の相互作用にわたってコンテキストを保持します。

システムプロンプトの変更

ステップ1： SystemPromptGeneratorをインポートし、デフォルトのプロンプトを調(diào)べます。

 atomic_agents.lib.components.system_prompt_generator Import SystemPromptGeneratorから
print（agent.system_plompt_generator.generate_prompt（））
agent.system_prompt_generator.background

ステップ2：カスタムプロンプトを定義します。

 System_prompt_generator = systempromptgenerator（
    背景= ["このアシスタントは、親切でフレンドリーになるように設(shè)計された専門の物理學の専門家です?！筣、
    手順= [「ユーザーの入力を理解し、関連する応答を提供します?！?、「ユーザーに応答します?！筣、
    output_instructions = ["ユーザーを支援するために役立つ関連情報を提供します?！埂ⅰ袱工伽皮蜗嗷プ饔盲擞押玫膜蔷匆猡驋Bってください?！埂ⅰ赋￥隧崵蛱い嘣姢谴黏à蓼?。」]]]]]]
））

メモリに個別にメッセージを追加することもできます。

ステップ3および4：メモリとカスタムプロンプトでエージェントを構(gòu)築します。 （以前の手順と同様に、 memoryとsystem_prompt_generatorをBaseAgentConfigに統(tǒng)合します）

出力は、カスタムプロンプトの仕様を反映します。

継続的なエージェントチャットの実裝、ストリーミングチャット出力、カスタム出力スキーマ統(tǒng)合（これらのセクションは、上記と同様のコードの例と説明のパターンに従い、継続的なチャット、ストリーミング、およびカスタムスキーマ出力を達成するためにコードを適応させます。これらのセクションの詳細なコードは省略されていますが、原則は測定されています。

よくある質(zhì)問

（これらは、元のコンテンツを反映してここで説明します。）

結(jié)論

Atomic Agentsは、開発者がAIエージェントを完全に制御できる合理化されたモジュラーフレームワークを提供します。そのシンプルさと透明性は、高レベルの抽象化の複雑さなしに高度にカスタマイズ可能なソリューションを促進します。これにより、適応可能なAI開発に最適な選択肢になります。フレームワークが進化するにつれて、より多くの機能を期待して、明確でカスタマイズされたAIエージェントを構(gòu)築するためのミニマリストのアプローチを維持します。

以上が原子剤とは何ですか？の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。