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.
قراءة المزيد
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.
- الفئةأدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرسحابي
- المنصاتالويب
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
التثبيت: pip install dagent أو rye add dagent
التكوين: تأكد من توفر مفتاح API الخاص بك (مثل OPENAI_API_KEY)
التطوير: حدد دوال Python لتعمل كعقد
التكامل: استخدم DecisionNode للسماح لنماذج اللغة الكبيرة باختيار الدوال
التجميع: قم بتشغيل `.compile()` لإنشاء أوصاف الأدوات
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
