描述
BeeBot 是一个托管在 GitHub 上的自主 AI 代理，旨在自主执行各种实际任务。该项目目前处于暂停状态，因为开发者认为当前的 LLM 尚未具备通用自主 AI 的能力。如果 LLM 得到显着改进、开发了自定义模型或确定了特定的任务子集，该项目可能会被重启。
BeeBot 的核心功能包括通过 AutoPack 进行工具选择、在任务执行期间获取更多工具的能力、内置持久性和符合 e2b 标准的 REST API。它还具有用于事件发布的 websocket 服务器、可交换的文件系统仿真和 Web UI（即将推出）。该项目强调功能性、灵活性和可靠性，优先考虑这些方面而不是开发人员的便利性。开发过程以特定的理念为指导，侧重于工具选择、LLM 专业化和非正统方法，以提高开发速度。
BeeBot 的架构和未来计划在 docs/ 目录中有详细说明。该项目使用 AutoPack 作为其工具的包管理器，并利用各种 LLM。该项目的优先事项是功能性、灵活性、可靠性、效率和便利性。该项目使用端到端测试而不是单元测试。该项目是开源的，欢迎社区的贡献和反馈。该项目主要用 Python 编写。
要开始使用，用户可以克隆存储库并使用 poetry 安装依赖项。需要持久性，建议使用 Docker 的 Postgres。可以使用 `poetry run beebot API` 运行 CLI。可以使用 `uvicorn` 启动服务器。可以使用 curl 命令调用 API。websocket 连接可在 /notifications 端点使用。该项目积极寻求贡献和反馈。
GitHub的核心功能
自主任务执行
通过 AutoPack 进行工具选择
内置持久性
符合 e2b 标准的 REST API
用于事件发布的 Websocket 服务器
可交换的文件系统仿真
Web UI（即将推出）
动态历史操作
使用 Helicone 的内置缓存
侧重于功能性和灵活性
使用端到端测试
开源项目
GitHub入门
开发者：使用 git clone https://github.com/AutoPackAI/beebot.git 克隆存储库
开发者：使用 cd beebot 导航到项目目录
开发者：使用 poetry install 安装依赖项
开发者：配置持久性（推荐使用 Docker 的 Postgres）
开发者：使用 poetry run beebot API 运行 CLI
开发者：使用 uvicorn beebot.initiator.api:create_app --factory --timeout-keep-alive=300 启动服务器
开发者：使用 curl 命令与 API 交互以创建和执行任务
GitHub的使用案例
- 自动化任务执行
- AI 助手开发
- 工具集成
- API 交互
- Websocket 通知
- AI 实验
- 工作流程自动化
- 研发
