Ejen Atom: Rangka Kerja Ringan, Modular untuk Membina Ejen AI

Ejen AI merevolusi industri dengan melakukan tugas secara autonomi. Apabila populariti mereka berkembang, begitu juga keperluan untuk kerangka pembangunan yang cekap. Ejen Atom adalah pendatang baru yang direka untuk penciptaan ejen AI yang ringan, modular, dan mesra pengguna. Pendekatan telus, tangannya membolehkan pemaju secara langsung berinteraksi dengan komponen individu, sesuai untuk membina sistem AI yang sangat disesuaikan, mudah difahami. Artikel ini meneroka fungsi agen atom dan manfaat reka bentuk minimalisnya.

Jadual Kandungan

• Bagaimana agen atom berfungsi
• Membuat ejen asas
  • Prasyarat
  • Pembinaan ejen
  • Menggabungkan memori
  • Mengubah suai sistem
• Pelaksanaan sembang ejen yang berterusan
• Output sembang streaming
• Integrasi skema output tersuai
• Soalan yang sering ditanya

Bagaimana agen atom berfungsi

Atom, yang bermaksud tidak dapat dipisahkan, dengan sempurna menggambarkan agen atom. Setiap ejen dibina dari komponen asas, bebas. Tidak seperti rangka kerja seperti Autogen dan Crew AI, yang menggunakan abstraksi peringkat tinggi, agen atom menggunakan reka bentuk modular yang rendah. Ini memberi pemaju kawalan langsung ke atas komponen seperti input/output, integrasi alat, dan pengurusan memori, menghasilkan agen yang sangat disesuaikan dan boleh diramal. Pelaksanaan berasaskan kod memastikan penglihatan lengkap, yang membolehkan kawalan halus ke atas setiap peringkat, dari pemprosesan input ke penjanaan tindak balas.

Membuat ejen asas

Prasyarat

Sebelum ejen bangunan, kunci API yang diperlukan untuk LLM yang anda pilih. Muatkan kunci ini menggunakan fail .env :

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

Perpustakaan Penting:

• Atom-agen-1.0.9
• Pengajar - 1.6.4 (untuk data berstruktur dari LLMS)
• Kaya - 13.9.4 (untuk pemformatan teks)

Pembinaan ejen

Mari buat ejen mudah:

Langkah 1: Import perpustakaan yang diperlukan.

 Import OS
Pengajar Import
Import Openai
dari Rich.Console Import Console
dari panel import rich.panel
dari Rich.Text Import Text
dari Rich.Live Import Live
dari atomic_agents.agents.base_agent import baseagent, baseagentconfig, baseagentinputschema, baseagentoutputschema

Langkah 2: Inisialisasi LLM.

 pelanggan = instruktur.from_openai (openai.openai ())

Langkah 3: Sediakan ejen.

 Agent = Baseagent (config = BaseagentConfig (client = client, model = "GPT-4O-Mini", suhu = 0.2))

Jalankan ejen:

 hasil = agen.run (baseagentInputschema (chat_message = 'mengapa cecair merkuri pada suhu bilik?'))
cetak (result.chat_message)

Ini mewujudkan ejen asas dengan kod minimum. Menghidupkan semula ejen akan mengakibatkan kehilangan konteks. Mari tambahkan ingatan.

Menggabungkan memori

Langkah 1: Import AgentMemory dan Inisialisasi.

 dari atomic_agents.lib.components.agent_memory import AgentMemory
Memory = AgentMemory (max_messages = 50)

Langkah 2: Bina ejen dengan ingatan.

 Agent = BaseAgent (config = BaseagentConfig (client = client, model = "gpt-4o-mini", suhu = 0.2, memori = memori))

Sekarang, ejen mengekalkan konteks merentasi pelbagai interaksi.

Mengubah suai sistem

Langkah 1: Import SystemPromptGenerator dan periksa prompt lalai.

 dari atomic_agents.lib.components.system_prompt_generator import SystemPromptGenerator
cetak (agen.system_prompt_generator.generate_prompt ())
agen.system_prompt_generator.background

Langkah 2: Tentukan prompt adat.

 System_Prompt_Generator = SystemPromptGenerator (
    latar belakang = ["Pembantu ini adalah pakar fizik khusus yang direka untuk membantu dan mesra."],
    langkah = ["Memahami input pengguna dan memberikan respons yang relevan.", "Balas pengguna."],
    output_instructions = ["Menyediakan maklumat yang berguna dan relevan untuk membantu pengguna.", "Bersahabat dan menghormati semua interaksi.", "Sentiasa jawab dalam ayat berima."]
)

Anda juga boleh menambah mesej ke ingatan secara bebas.

Langkah 3 & 4: Bina ejen dengan memori dan custom prompt. (Sama dengan langkah -langkah sebelumnya, mengintegrasikan memory dan system_prompt_generator ke BaseAgentConfig )

Output kini akan mencerminkan spesifikasi Prompt Custom.

Pelaksanaan sembang ejen yang berterusan, output sembang streaming, integrasi skema output tersuai (bahagian -bahagian ini akan mengikuti corak contoh kod dan penjelasan yang sama seperti di atas, menyesuaikan kod untuk mencapai chat berterusan, streaming, dan output skema tersuai.

Soalan yang sering ditanya

(Ini akan ditangani di sini, mencerminkan kandungan asal.)

Kesimpulan

Ejen Atom menawarkan rangka kerja yang diselaraskan dan modular yang menyediakan pemaju kawalan lengkap ke atas agen AI mereka. Kesederhanaan dan ketelusannya memudahkan penyelesaian yang sangat disesuaikan tanpa kerumitan abstraksi peringkat tinggi. Ini menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk pembangunan AI yang boleh disesuaikan. Apabila rangka kerja berkembang, mengharapkan lebih banyak ciri, mengekalkan pendekatan minimalisnya untuk membina agen AI yang jelas dan disesuaikan.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah ejen atom?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!