تخطَّ إلى المحتوى الرئيسي
ToolPotion

DAGent

DAGent هي مكتبة Python مصممة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة. تقوم بتنظيم سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي في سير عمل باستخدام الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية (DAGs)، حيث تكون الدوال هي العقد. تستنتج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أي دالة يجب تنفيذها بعد ذلك من خلال "عقدة القرار"، مما يمكّن الوكلاء من الاستفادة من كود Python الحالي كأدوات.

زيارة الرابط

الوصف

تقدم DAGent مكتبة Python ذات رأي لإنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة بأقل قدر من الحمل الزائد. يدور المفهوم الأساسي حول تنظيم منطق وكيل الذكاء الاصطناعي في سير عمل، يتم تصوره كرسم بياني موجه غير دوري (DAG). يتم التعامل مع كل دالة Python داخل الوكيل كعقدة في هذا الرسم البياني.

يتم تحقيق السلوك الوكيل من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لاستنتاج الدالة التي يجب تنفيذها بعد ذلك. تتم إدارة عملية الاستنتاج هذه بواسطة "عقدة القرار"، التي تعمل كنقطة مركزية لاتخاذ القرارات المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة. يمكن دمج الأدوات، وهي في الأساس دوال Python، في الوكيل. يوصى بشدة بتوفير سلاسل توثيق واضحة وتعليقات توضيحية للنوع لهذه الدوال لمساعدة نموذج اللغة الكبير على فهم الغرض والمعلمات الخاصة بها، خاصة بالنسبة للأدوات الأكثر تعقيدًا.

تميز المكتبة بين `FunctionNode` و `DecisionNode`. تقوم `FunctionNode` بتنفيذ دالة Python، وعند ربطها بـ `DecisionNode`، يمكن التعامل معها كأداة يمكن لنموذج اللغة الكبير تحديدها. `DecisionNode` هو المكان الذي يختار فيه نموذج اللغة الكبير من بين مجموعة من الدوال المتاحة. يقوم التابع `.compile()` تلقائيًا بإنشاء وحفظ أوصاف الأدوات بتنسيق JSON ضمن مجلد `Tool_JSON`، والذي يمكن تعديله يدويًا إذا احتاج موثوقية الوكيل إلى تحسين. يعد المعامل `prev_output` أمرًا بالغ الأهمية لتمرير البيانات بين الدوال في سير العمل، ويتطلب وجوده في توقيع الدالة. للتعامل مع المعلمات غير المتوقعة، يُنصح بإضافة `**kwargs` إلى توقيعات الدوال.

تدعم DAGent استخدام نماذج LLM مختلفة للاستنتاج وإنشاء أوصاف الأدوات. يمكن للمستخدمين تحديد النموذج المطلوب عند استدعاء دوال LLM أو عند تجميع مثيلات `DecisionNode`، مما يسمح بالمرونة في اختيار النماذج مثل تلك من Groq أو Ollama. تسهل المكتبة تجاوز المعلمات ديناميكيًا لعقد الدوال، مما يتيح الضبط الدقيق لسلوك الوكيل أثناء التنفيذ. يمكن تقديم ملاحظات حول المكتبة من خلال نموذج مخصص.

الميزات الأساسية لـ DAGent

  • بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام كود Python الحالي

  • تنظيم منطق الوكيل كرسم بياني موجه غير دوري (DAGs)

  • اختيار الدوال المدفوع بنماذج اللغة الكبيرة عبر عقد القرار

  • الدوال تُعامل كأدوات لنماذج اللغة الكبيرة

  • إنشاء تلقائي لأوصاف الأدوات (JSON)

  • دعم نماذج LLM متعددة (مثل Groq، Ollama)

  • تمرير البيانات بين الدوال باستخدام المعامل `prev_output`

  • تجاوز المعلمات ديناميكيًا لعقد الدوال

  • يتضمن وكيل سريع التشغيل كمثال

البدء مع DAGent

  1. التثبيت: pip install dagent أو rye add dagent

  2. التكوين: تأكد من توفر مفتاح API الخاص بك (مثل OPENAI_API_KEY)

  3. التطوير: حدد دوال Python لتعمل كعقد

  4. التكامل: استخدم DecisionNode للسماح لنماذج اللغة الكبيرة باختيار الدوال

  5. التجميع: قم بتشغيل `.compile()` لإنشاء أوصاف الأدوات

  6. التنفيذ: قم بتشغيل سير عمل الوكيل الخاص بك

حالات استخدام DAGent

  • تنفيذ المهام الآلي
  • وكلاء تحليل البيانات
  • مساعدو توليد الكود
  • أتمتة سير العمل
  • تكامل أدوات الذكاء الاصطناعي المخصصة
  • البرمجة النصية المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة

الأسئلة الشائعة من DAGent

تقييمات DAGent

جاري التحميل...

أدوات ذكاء اصطناعي شائعة مثل DAGent

مستودعات GitHub للذكاء الاصطناعي

Gwenflow هو إطار عمل Python لتنسيق التطبيقات التي تعمل بالوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs). إنه يبسط دمج نماذج LLMs والوكلاء في حلول قابلة للتطوير،…

أدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

مستودعات GitHub للذكاء الاصطناعي

Dify هي منصة مفتوحة المصدر لتطوير تطبيقات LLM. توفر لوحة مرئية لبناء تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي، وخطوط أنابيب RAG، وقدرات الوكيل. مع دعم شامل للنماذج وميزات LLMOps، تتيح النماذج…

مميزةأدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

مستودعات GitHub للذكاء الاصطناعي

magentic تدمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بسلاسة كوظائف Python. تسمح للمطورين بإنشاء وظائف تُرجع مخرجات منظمة من نماذج LLMs باستخدام مُزخرفات مثل @prompt و @chatprompt. هذا يُمكّن…

أدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

مستودعات GitHub للذكاء الاصطناعي

Apache Burr هو إطار عمل Python مفتوح المصدر لبناء تطبيقات اتخاذ القرار مثل روبوتات الدردشة والوكلاء والمحاكاة. يوفر أدوات لمراقبة وتتبع وتخزين وتنفيذ هذه التطبيقات على البنية…

أدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

مستودعات GitHub للذكاء الاصطناعي

UFO³ هو إطار عمل لتنسيق الأجهزة المتعددة، يُعرف أيضًا باسم مجرة العميل الرقمي، مصمم لتنسيق العملاء الأذكياء عبر منصات مختلفة. يتيح التعاون عبر الأجهزة، والأتمتة المعقدة، وتنسيق…

أدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

مستودعات GitHub للذكاء الاصطناعي

BeeAI Framework هو مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنظمة الوكلاء المتعددين الجاهزة للإنتاج. يدعم التطوير في كل من Python و TypeScript، ويقدم ميزات للتفكير…

أدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

مستودعات GitHub للذكاء الاصطناعي

Langroid هو إطار عمل Python لبناء تطبيقات مدعومة بـ LLM باستخدام نموذج برمجة متعدد الوكلاء. يسمح للمطورين بإنشاء وكلاء، وتزويدهم بالأدوات و LLMs، وتنسيق تعاونهم لحل المشكلات…

أدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

مستودعات GitHub للذكاء الاصطناعي

توفر حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Anthropic لـ Python للمطورين وصولاً مباشراً إلى واجهة برمجة تطبيقات Claude. تسهل هذه المكتبة مفتوحة المصدر دمج إمكانيات الذكاء الاصطناعي…

نماذج الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة