Описание
DAGent предлагает структурированную библиотеку Python для быстрого создания ИИ-агентов с минимальными накладными расходами. Основная концепция заключается в структурировании логики ИИ-агента в рабочий процесс, визуализируемый как ориентированный ациклический граф (DAG). Каждая функция Python в агенте рассматривается как узел в этом графе.
Читать далее
Агентное поведение достигается за счет использования больших языковых моделей (LLM) для определения того, какую функцию выполнить следующей. Этот процесс вывода управляется "Узлом принятия решений", который действует как центральная точка для принятия решений на основе LLM. Инструменты, которые по сути являются функциями Python, могут быть интегрированы в агент. Настоятельно рекомендуется предоставлять четкие строки документации и аннотации типов для этих функций, чтобы помочь LLM понять их назначение и параметры, особенно для более сложных инструментов.
Библиотека различает `FunctionNode` и `DecisionNode`. `FunctionNode` выполняет функцию Python, и при подключении к `DecisionNode` она может рассматриваться как инструмент, который LLM может выбрать. `DecisionNode` — это место, где LLM выбирает из набора доступных функций. Метод `.compile()` автоматически генерирует и сохраняет описания инструментов в формате JSON в папке `Tool_JSON`, которую можно редактировать вручную, если надежность агента нуждается в улучшении. Параметр `prev_output` имеет решающее значение для передачи данных между функциями в рабочем процессе, требуя его наличия в сигнатуре функции. Для обработки неожиданных параметров рекомендуется добавлять `**kwargs` в сигнатуры функций.
DAGent поддерживает использование различных моделей LLM для вывода и генерации описаний инструментов. Пользователи могут указать желаемую модель при вызове функций LLM или при компиляции экземпляров `DecisionNode`, что обеспечивает гибкость в выборе моделей, таких как Groq или Ollama. Библиотека облегчает динамическое переопределение параметров для узлов функций, позволяя тонко настраивать поведение агента во время выполнения. Обратную связь по библиотеке можно предоставить через специальную форму.
- КатегорияКонструкторы AI-агентов
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Основные функции DAGent
Создание ИИ-агентов с использованием существующего кода Python
Структурирование логики агента как ориентированных ациклических графов (DAG)
Выбор функций на основе LLM через узлы принятия решений
Функции рассматриваются как инструменты для LLM
Автоматическая генерация описаний инструментов (JSON)
Поддержка нескольких моделей LLM (например, Groq, Ollama)
Передача данных между функциями с использованием параметра `prev_output`
Динамическое переопределение параметров для узлов функций
Включает пример быстрого старта агента
Начало работы с DAGent
Установка: pip install dagent или rye add dagent
Настройка: Убедитесь, что ваш API-ключ (например, OPENAI_API_KEY) доступен
Разработка: Определите функции Python, которые будут действовать как узлы
Интеграция: Используйте DecisionNode, чтобы позволить LLM выбирать функции
Компиляция: Запустите `.compile()`, чтобы сгенерировать описания инструментов
Выполнение: Запустите рабочий процесс вашего агента
Варианты использования DAGent
- Автоматизированное выполнение задач
- Агенты для анализа данных
- Помощники по генерации кода
- Автоматизация рабочих процессов
- Интеграция пользовательских ИИ-инструментов
- Скриптинг на основе LLM
