Deskripsi
DAGent menawarkan pustaka Python yang beropini untuk pembuatan agen AI yang cepat dengan overhead minimal. Konsep intinya berkisar pada penataan logika agen AI ke dalam alur kerja, yang divisualisasikan sebagai Directed Acyclic Graph (DAG). Setiap fungsi Python dalam agen diperlakukan sebagai node dalam grafik ini.
Baca Selengkapnya
Perilaku agen dicapai dengan menggunakan Large Language Models (LLM) untuk menyimpulkan fungsi mana yang akan dieksekusi selanjutnya. Proses inferensi ini dikelola oleh "Decision Node", yang bertindak sebagai titik pusat untuk pengambilan keputusan yang digerakkan oleh LLM. Alat, yang pada dasarnya adalah fungsi Python, dapat diintegrasikan ke dalam agen. Sangat disarankan untuk memberikan docstring yang jelas dan anotasi tipe untuk fungsi-fungsi ini untuk membantu LLM memahami tujuan dan parameternya, terutama untuk alat yang lebih kompleks.
Pustaka ini membedakan antara `FunctionNode` dan `DecisionNode`. `FunctionNode` mengeksekusi fungsi Python, dan ketika dilampirkan ke `DecisionNode`, ia dapat diperlakukan sebagai alat yang dapat dipilih oleh LLM. `DecisionNode` adalah tempat LLM memilih dari sekumpulan fungsi yang tersedia. Metode `.compile()` secara otomatis menghasilkan dan menyimpan deskripsi alat dalam format JSON di bawah folder `Tool_JSON`, yang dapat diedit secara manual jika keandalan agen perlu ditingkatkan. Parameter `prev_output` sangat penting untuk meneruskan data antar fungsi dalam alur kerja, yang mengharuskan parameter tersebut ada dalam tanda tangan fungsi. Untuk menangani parameter yang tidak terduga, menambahkan `**kwargs` ke tanda tangan fungsi disarankan.
DAGent mendukung penggunaan berbagai model LLM untuk inferensi dan pembuatan deskripsi alat. Pengguna dapat menentukan model yang diinginkan saat memanggil fungsi LLM atau saat mengkompilasi instance `DecisionNode`, memungkinkan fleksibilitas dalam memilih model seperti dari Groq atau Ollama. Pustaka ini memfasilitasi penimpaan parameter dinamis untuk node fungsi, memungkinkan penyesuaian perilaku agen selama eksekusi. Umpan balik tentang pustaka dapat diberikan melalui formulir khusus.
- KategoriPembuat Agen AI
- Model HargaOpen source
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti DAGent
Membangun agen AI menggunakan kode Python yang ada
Menstrukturkan logika agen sebagai Directed Acyclic Graphs (DAGs)
Pemilihan fungsi yang digerakkan LLM melalui Decision Nodes
Fungsi diperlakukan sebagai alat untuk LLM
Pembuatan deskripsi alat otomatis (JSON)
Dukungan untuk berbagai model LLM (misalnya, Groq, Ollama)
Meneruskan data antar fungsi menggunakan parameter `prev_output`
Penimpaan parameter dinamis untuk node fungsi
Termasuk contoh agen quickstart
Memulai dengan DAGent
Instal: pip install dagent atau rye add dagent
Konfigurasi: Pastikan kunci API Anda (misalnya, OPENAI_API_KEY) tersedia
Kembangkan: Definisikan fungsi Python untuk bertindak sebagai node
Integrasikan: Gunakan DecisionNode untuk memungkinkan LLM memilih fungsi
Kompilasi: Jalankan `.compile()` untuk menghasilkan deskripsi alat
Eksekusi: Jalankan alur kerja agen Anda
Kasus Penggunaan DAGent
- Eksekusi Tugas Otomatis
- Agen Analisis Data
- Asisten Pembuatan Kode
- Otomatisasi Alur Kerja
- Integrasi Alat AI Kustom
- Skrip Berbasis LLM
