الوصف
تقدم Mirascope نهجًا مبتكرًا لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتضع نفسها كـ "إطار عمل مضاد لـ LLM". تؤكد هذه الفلسفة على المرونة والتحكم المباشر لمهندسي الذكاء الاصطناعي، مبتعدة عن الأطر الجامدة والمتحيزة. الوعد الأساسي لـ Mirascope هو تمكين المطورين من "البناء. المراقبة. التكرار. الشحن." لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بكفاءة أكبر.
في جوهرها، توفر Mirascope مجموعة أدوات قوية تتكامل بسلاسة مع مزودي LLM المشهورين مثل OpenAI و Anthropic و Google. تسهل المنصة إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي معقدين من خلال تمكين المطورين من تعريف الأدوات واستدعاءات LLM داخل التعليمات البرمجية الخاصة بهم. تتمثل إحدى الميزات الرئيسية المعروضة في القدرة على تعريف أدوات مخصصة، مثل وظيفة `library` للبحث عن الكتب حسب النوع، والتي يمكن بعد ذلك استخدامها من قبل وكلاء LLM.
يتضمن النظام ميزات مراقبة متقدمة، بما في ذلك الإصدار التلقائي والتتبع وتتبع التكاليف لكل تفاعل LLM. يتضح هذا من خلال المُزين `@ops.version()`، الذي يسجل ويراقب تشغيلات الوكيل تلقائيًا. توضح مقتطفات التعليمات البرمجية المقدمة وكيلًا يسمى `librarian` يستخدم أداة `library` ويتفاعل مع LLM. تدفق تنفيذ الوكيل، بما في ذلك استدعاءات الأدوات ومخرجات الأدوات والاستجابة النصية النهائية، يمكن تتبعه بوضوح.
تسمح آلية حلقة الوكيل في Mirascope بالتفاعل الديناميكي، حيث يمكن للوكيل تنفيذ الأدوات، وتلقي مخرجاتها، ثم استئناف عملية التفكير بناءً على المعلومات الجديدة. هذه القدرة التكرارية ضرورية لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي متطورين يمكنهم إجراء استدلالات وإجراءات متعددة الخطوات. تهدف المنصة إلى تبسيط العملية المعقدة لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر سهولة وقابلية للإدارة للمهندسين.
يشمل الجمهور المستهدف لـ Mirascope مهندسي الذكاء الاصطناعي، وممارسي التعلم الآلي، والمطورين الذين يعملون على تطبيقات تستفيد من نماذج اللغة الكبيرة. إنه مفيد بشكل خاص لأولئك الذين يحتاجون إلى تحكم دقيق في سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بهم، ويتطلبون رؤى مفصلة حول أداء وكيلهم، ويريدون التحسين من حيث التكلفة والكفاءة. من خلال تجريد الكثير من التعليمات البرمجية الأساسية وتوفير المراقبة المضمنة، تسرع Mirascope دورة حياة التطوير.
الميزات الأساسية لـ Mirascope
إطار عمل مضاد لـ LLM لتطوير وكلاء ذكاء اصطناعي مرن
يتكامل مع نماذج LLM من OpenAI و Anthropic و Google
تعريف واستخدام أدوات مخصصة داخل وكلاء الذكاء الاصطناعي
إصدار تلقائي لتشغيلات الوكيل
تتبع شامل لتفاعلات LLM واستدعاءات الأدوات
تتبع تكاليف مدمج لاستخدام LLM
حلقة وكيل تكرارية للتنفيذ والاستجابة الديناميكية
ميزات مراقبة لدورات البناء والمراقبة والتكرار والشحن
تطوير مبسط من التجريب إلى النشر
كيفية استخدام Mirascope؟
تعريف أدوات LLM: إنشاء وظائف Python لمهام محددة.
تزيين استدعاءات LLM: استخدم `@llm.call` لتحديد النموذج والأدوات.
تنفيذ منطق الوكيل: هيكلة تدفق التفاعل لوكيلك.
تنفيذ حلقة الوكيل: تشغيل الوكيل ومعالجة استدعاءات الأدوات بشكل تكراري.
المراقبة والتكرار: استخدم التتبع والإصدار لتحسين سلوك الوكيل.
شحن تطبيقات الذكاء الاصطناعي: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المطورة والمحسنة.
حالات استخدام Mirascope
- تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي
- مراقبة LLM
- تصميم الذكاء الاصطناعي التكراري
- تكامل الأدوات
- تحسين التكاليف
- الإصدار الآلي
