Construire des systèmes multi-agents évolutifs (MAS) utilisant Griptape

GRIPTAPAPE: Un cadre Python modulaire pour la construction d'applications de l'IA puissantes

Les systèmes multi-agents (MAS) révolutionnent l'intelligence artificielle, permettant à plusieurs agents autonomes de collaborer à des problèmes complexes. Griptape simplifie le développement MAS, offrant un cadre robuste pour la conception, la gestion et la mise à l'échelle des applications basées sur des agents. Cela rend la communication et la coordination transparentes entre les agents, ce qui le rend idéal pour diverses applications, du trading automatisé à la robotique.

Objectifs d'apprentissage clés

Ce guide couvre:

• L'architecture modulaire de Griptape, les composants de base et les caractéristiques clés, avec une comparaison avec Langchain.
• Une démonstration pratique de l'automatisation de la distribution de blogs aux acheteurs immobiliers de Gurgaon à l'aide d'un système multi-agent intégré à GripTapave.
• Une mise en œuvre python d'un système de génération (RAG) (RAG) de récupération, présentant la facilité d'intégration de Griptape pour l'automatisation.

Table des matières

• La modularité supérieure de Griptape
• Core Griptape Composants
• Les caractéristiques clés de GripTapape
• GRIPTAPAPE contre Langchain: une comparaison
• pratique: système multi-agent avec grriptape (python)
• pratique: Système de chiffon avec Griptape (Python)
• Conclusion
• Les questions fréquemment posées

La modularité supérieure de Griptape

GRIPTAPAPAPAPE est un framework Python modulaire conçu pour les applications AI tirant parti des modèles de grandes langues (LLM). Son architecture se concentre sur des composants principaux qui créent des workflows flexibles et évolutifs. Griptape se distingue par sa conception modulaire, sa technologie Off-PROMPT ™ innovante, son intégration Robust LLM, sa documentation complète, son soutien communautaire et son adaptabilité dans divers cas d'utilisation.

Les agents AI dans GRIPTAPE sont des programmes ou des modèles spécialisés utilisant des LLM pour effectuer des tâches de manière autonome. Ils imitent la prise de décision humaine, apprennent des données et s'adaptent à de nouvelles informations. Griptape rationalise la création de systèmes multi-agents.

Core Griptape Composants

Les composants principaux de Griptape créent un environnement de développement puissant:

Structures:

• Agents: Unités indépendantes effectuant des tâches spécifiques.
• Pipelines: Organisez des tâches séquentielles, permettant le flux de données entre eux.
• workflows: Gérer l'exécution de la tâche parallèle.
• Tâches: Unités fondamentales interagissant avec les moteurs, les outils et autres composants GripTape.
• Outils: Fournir des LLM avec des capacités d'interaction de données et de service. Griptape propose la création d'outils intégrés et personnalisés.

Mémoire:

• Mémoire de conversation: stocke et récupère des informations entre les interactions.
• Mémoire de tâche: stocke séparément les sorties grandes ou sensibles des invites LLM.
• Mémoire de méta: ajoute des métadonnées pour améliorer le contexte.

Moteurs et moteurs: Les pilotes gèrent les interactions avec les ressources externes (pilotes rapides, pilotes d'intégration, pilotes SQL, pilotes de recherche Web), tandis que les moteurs offrent des fonctionnalités spécifiques à des cas (par exemple, le moteur de chiffon).

Fonctionnalités de Griptape Key

1. Architecture modulaire: Applications très flexibles et évolutives à travers des composants modulaires (agents, pipelines, flux de travail).
2. Tâches et outils: Les tâches sont les blocs de construction, l'interaction avec les moteurs et les outils (outils de grattoir Web, les outils de gestionnaire de fichiers, les outils de résumé invite et les outils personnalisés).
3. Gestion de la mémoire: La gestion avancée de la mémoire (conversation, tâche et mémoire de méta) améliore les interactions utilisateur et empêche le débordement de jeton.
4. Moteurs et moteurs: Les pilotes interagissent avec les ressources externes, et les moteurs (comme le moteur RAG) fournissent une fonctionnalité spécifique à des cas pour la génération auprès de la récupération.

GRIPTAPAPE contre Langchain

Griptape et Langchain construisent des pipelines de chiffon, mais leurs philosophies de conception diffèrent:

• Architecture: GRIPTAPAPAPE PRIMATE la modularité pour une création de workflow personnalisée facile. Langchain offre une modularité mais se concentre sur le chaînage de composants linéaires.
• Gestion de la mémoire: La mémoire de la tâche de Griptape sépare les grandes sorties des invites LLM, contrairement à l'approche de Langchain.
• outillage: Griptape fournit une gamme plus large d'outils intégrés et prend en charge la création d'outils personnalisés plus facilement que Langchain.

pratique: système multi-agent avec grriptape (python)

Cet exemple automatise la distribution de blog aux acheteurs immobiliers potentiels de Gurgaon:

Étape 1: Installez les bibliothèques

!pip install "griptape[all]" -U

Étape 2: Importez des bibliothèques et définissez la clé Openai

from duckduckgo_search import DDGS
from griptape.artifacts import TextArtifact
from griptape.drivers import LocalStructureRunDriver
from griptape.rules import Rule
from griptape.structures import Agent, Pipeline, Workflow
from griptape.tasks import CodeExecutionTask, PromptTask, StructureRunTask

from griptape.drivers import GoogleWebSearchDriver, LocalStructureRunDriver
from griptape.rules import Rule, Ruleset
from griptape.structures import Agent, Workflow
from griptape.tasks import PromptTask, StructureRunTask
from griptape.tools import (
    PromptSummaryTool,
    WebScraperTool,
    WebSearchTool,
)
from griptape.drivers import DuckDuckGoWebSearchDriver
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"]='' # Replace with your actual key

(Étapes 3-5: Les définitions, les définitions des tâches et l'exécution du flux de travail de l'écrivain et du chercheur sont détaillées dans l'entrée d'origine et sont trop étendues pour se reproduire ici. La fonctionnalité de base reste la même, seuls les noms et commentaires variables peuvent être légèrement ajustés pour la clarté.)

pratique: Système de chiffon avec Griptape (Python)

Cet exemple démontre un système de génération auprès de la récupération:

Étape 1: Importez des bibliothèques et définissez la clé Openai

!pip install "griptape[all]" -U

(Étapes 2-4: Définition des outils, des moteurs, du chargement des données, du groupe, de l'ajout de la boutique vectorielle et de l'exécution des agents sont détaillés dans l'entrée d'origine et sont trop étendus pour se reproduire ici. La fonctionnalité de base reste la même, seuls les noms variables et les commentaires peuvent être légèrement ajustés pour la clarité.)

Conclusion

La conception modulaire de Griptape et les fonctionnalités complètes en font un outil puissant pour construire des applications d'IA flexibles et évolutives. Sa gestion avancée de la mémoire, ses outils personnalisables et ses capacités d'intégration transparentes offrent des avantages importants par rapport aux autres cadres.

Prise des clés:

• La modularité de Griptape permet le développement d'applications AI évolutif.
• La gestion avancée de la mémoire empêche le débordement des jetons et maintient le contexte.
• Les outils personnalisables améliorent l'interaction LLM avec les données externes.
• Le moteur RAG efficace améliore la précision de la sortie.
• L'intégration transparente avec divers conducteurs s'adapte à divers cas d'utilisation.

(L'image et les sections de questions fréquemment posées sont omises par la concision mais sont présentes dans l'entrée d'origine.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!