原子剤とは何ですか？

原子エージェント：AIエージェントを構築するための軽量でモジュラーフレームワーク

AIエージェントは、タスクを自律的に実行することにより、産業に革命をもたらしています。彼らの人気が高まるにつれて、効率的な開発フレームワークの必要性も高まっています。 Atomic Agentsは、軽量、モジュール式、ユーザーフレンドリーなAIエージェントの作成用に設計された新参者です。その透明で実践的なアプローチにより、開発者は個々のコンポーネントと直接対話することができ、高度にカスタマイズ可能で簡単に理解できるAIシステムを構築するのに最適です。この記事では、Atomic Agentsの機能とそのミニマリストの設計上の利点について説明します。

目次

• 原子薬の機能方法
• 基本エージェントの作成
  • 前提条件
  • エージェント構造
  • メモリを組み込む
  • システムプロンプトの変更
• 継続的なエージェントチャットの実装
• ストリーミングチャット出力
• カスタム出力スキーマ統合
• よくある質問

原子薬の機能方法

不可分を意味する原子は、原子薬剤を完全に説明しています。各エージェントは、基本的な独立したコンポーネントから構築されています。高レベルの抽象化を使用するAutogenやCrew AIなどのフレームワークとは異なり、Atomic Agentsは低レベルのモジュラー設計を採用しています。これにより、開発者は、入力/出力、ツール統合、メモリ管理などのコンポーネントを直接制御するため、高度にカスタマイズ可能で予測可能なエージェントが得られます。コードベースの実装により、完全な可視性が保証され、入力処理から応答生成まで、あらゆる段階を細かく制御できます。

基本エージェントの作成

前提条件

エージェントを構築する前に、選択したLLMに必要なAPIキーを保護します。 .envファイルを使用してこれらのキーをロードします。

 dotenvインポートload_dotenvから
load_dotenv（ './ env'）

必須ライブラリ：

• アトミックエージェント - 1.0.9
• インストラクター - 1.6.4（LLMSからの構造化データ用）
• リッチ - 13.9.4（テキストのフォーマット用）

エージェント構造

シンプルなエージェントを構築しましょう：

ステップ1：必要なライブラリをインポートします。

 OSをインポートします
インポートインストラクター
Openaiをインポートします
Rich.Consoleインポートコンソールから
Rich.Panelインポートパネルから
rich.textインポートテキストから
rich.live Import liveから
Atomic_agents.agent.base_agent Import baseagent、BaseagentConfig、Baseagentinputschema、BaseagentOutputschemaから

ステップ2：LLMを初期化します。

 client = instructor.from_openai（openai.openai（））

ステップ3：エージェントをセットアップします。

 agent = baseagent（config = baseagentconfig（client = client、model = "gpt-4o-mini"、heett = 0.2））

エージェントを実行します：

 result = agent.run（baseagentinputschema（chat_message = 'なぜ水銀液が室温であるのか？'）
print（result.chat_message）

これにより、コードが最小限の基本エージェントが作成されます。エージェントを再開始すると、コンテキストが失われます。メモリを追加しましょう。

メモリを組み込む

ステップ1： AgentMemoryをインポートし、初期化。

 atomic_agents.lib.components.agent_memoryインポートエージェントメモリーから
メモリ= agentmemory（max_messages = 50）

ステップ2：メモリでエージェントを構築します。

 agent = baseagent（config = baseagentconfig（client = client、model = "gpt-4o-mini"、温度= 0.2、メモリ=メモリ））

これで、エージェントは複数の相互作用にわたってコンテキストを保持します。

システムプロンプトの変更

ステップ1： SystemPromptGeneratorをインポートし、デフォルトのプロンプトを調べます。

 atomic_agents.lib.components.system_prompt_generator Import SystemPromptGeneratorから
print（agent.system_plompt_generator.generate_prompt（））
agent.system_prompt_generator.background

ステップ2：カスタムプロンプトを定義します。

 System_prompt_generator = systempromptgenerator（
    背景= ["このアシスタントは、親切でフレンドリーになるように設計された専門の物理学の専門家です。」]、
    手順= [「ユーザーの入力を理解し、関連する応答を提供します。」、「ユーザーに応答します。」]、
    output_instructions = ["ユーザーを支援するために役立つ関連情報を提供します。」、「すべての相互作用に友好的で敬意を払ってください。」、「常に韻を踏む詩で答えます。」]]]]]]
））

メモリに個別にメッセージを追加することもできます。

ステップ3および4：メモリとカスタムプロンプトでエージェントを構築します。 （以前の手順と同様に、 memoryとsystem_prompt_generatorをBaseAgentConfigに統合します）

出力は、カスタムプロンプトの仕様を反映します。

継続的なエージェントチャットの実装、ストリーミングチャット出力、カスタム出力スキーマ統合（これらのセクションは、上記と同様のコードの例と説明のパターンに従い、継続的なチャット、ストリーミング、およびカスタムスキーマ出力を達成するためにコードを適応させます。これらのセクションの詳細なコードは省略されていますが、原則は測定されています。

よくある質問

（これらは、元のコンテンツを反映してここで説明します。）

結論

Atomic Agentsは、開発者がAIエージェントを完全に制御できる合理化されたモジュラーフレームワークを提供します。そのシンプルさと透明性は、高レベルの抽象化の複雑さなしに高度にカスタマイズ可能なソリューションを促進します。これにより、適応可能なAI開発に最適な選択肢になります。フレームワークが進化するにつれて、より多くの機能を期待して、明確でカスタマイズされたAIエージェントを構築するためのミニマリストのアプローチを維持します。

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