Membina Sistem Multi-Agen Skala (MAS) Menggunakan Griptape

Griptape: Rangka Kerja Python Modular untuk Membina Aplikasi AI yang kuat

Sistem multi-agen (MAS) merevolusi kecerdasan buatan, membolehkan pelbagai ejen autonomi untuk bekerjasama dengan masalah yang rumit. Griptape memudahkan pembangunan MAS, menawarkan rangka kerja yang mantap untuk merancang, mengurus, dan mensasarkan aplikasi berasaskan ejen. Ini memberi kuasa kepada komunikasi dan koordinasi yang lancar antara ejen, menjadikannya sesuai untuk pelbagai aplikasi, dari perdagangan automatik ke robotik.

Objektif Pembelajaran Utama

Panduan ini meliputi:

• seni bina modular Griptape, komponen teras, dan ciri -ciri utama, dengan perbandingan dengan Langchain.
• Demonstrasi praktikal pengedaran blog automatik kepada pembeli hartanah Gurgaon menggunakan sistem multi-agen yang bersepadu griptape.
• Pelaksanaan python sistem generasi pengambilan semula (RAG), mempamerkan kemudahan integrasi Griptape untuk automasi.

Jadual Kandungan

• Modulariti Superior Griptape
• komponen griptape teras
• Ciri -ciri Utama Griptape
• Griptape vs Langchain: Perbandingan
• hands-on: sistem multi-agen dengan griptape (python)
• hands-on: sistem rag dengan griptape (python)
• Kesimpulan
• Soalan Lazim

modularity unggul Griptape

Griptape adalah rangka kerja python modular yang dibina untuk aplikasi AI yang memanfaatkan model bahasa besar (LLMS). Pusat senibina pada komponen teras yang mewujudkan aliran kerja yang fleksibel dan berskala. Griptape membezakan dirinya melalui reka bentuk modularnya, teknologi Off-Prompt ™ yang inovatif, integrasi LLM yang mantap, dokumentasi komprehensif, sokongan komuniti, dan kebolehsuaian dalam pelbagai kes penggunaan.

ejen AI dalam griptape adalah program khusus atau model menggunakan LLM untuk melaksanakan tugas secara autonomi. Mereka meniru membuat keputusan manusia, belajar dari data, dan menyesuaikan diri dengan maklumat baru. Griptape menyelaraskan penciptaan sistem multi-agen.

komponen griptape teras

komponen teras Griptape mewujudkan persekitaran pembangunan yang kuat:

Struktur:

• ejen: unit bebas melaksanakan tugas tertentu.
• saluran paip: mengatur tugas berurutan, membolehkan aliran data di antara mereka.
• alur kerja: mengurus pelaksanaan tugas selari. Tugas -tugas:
unit asas berinteraksi dengan enjin, alat, dan komponen griptape lain.
• Alat:
Menyediakan LLM dengan keupayaan interaksi data dan perkhidmatan. Griptape menawarkan penciptaan alat terbina dalam dan tersuai.
Memory:

• Memori Perbualan: menyimpan dan mengambil maklumat merentasi interaksi.
• Memori tugas: menyimpan output besar atau sensitif secara berasingan dari llm prompts.
• memori meta: menambah metadata untuk meningkatkan konteks.

Pemacu dan enjin: Pemandu menguruskan interaksi dengan sumber luaran (pemacu segera, pemacu embedding, pemacu SQL, pemandu carian web), manakala enjin menyediakan fungsi-fungsi khusus penggunaan (mis., Enjin RAG).

Ciri -ciri griptape utama

Senibina modular:
1. aplikasi yang sangat fleksibel dan berskala melalui komponen modular (ejen, saluran paip, alur kerja). Tugas dan Alat: Tugas adalah blok bangunan, berinteraksi dengan enjin dan alat (alat pengikis web, alat pengurus fail, alat ringkasan segera, dan alat tersuai).
2. Pengurusan memori: Pengurusan memori lanjutan (perbualan, tugas, dan memori meta) meningkatkan interaksi pengguna dan menghalang limpahan token.
3. Pemandu dan enjin: Pemandu berinteraksi dengan sumber luaran, dan enjin (seperti enjin RAG) menyediakan fungsi-fungsi khusus penggunaan untuk generasi pengambilan semula.
4. Griptape vs Langchain

kedua -dua griptape dan langchain membina saluran paip kain, tetapi falsafah reka bentuk mereka berbeza:

Arkitek:

Griptape mengutamakan modulariti untuk penciptaan aliran kerja adat yang mudah. Langchain menawarkan modulariti tetapi memberi tumpuan kepada chaining komponen linear.

• Pengurusan Memori: Memori tugas Griptape memisahkan output besar dari LLM yang meminta, tidak seperti pendekatan Langchain.
• perkakas: Griptape menyediakan pelbagai alat terbina dalam dan menyokong penciptaan alat tersuai lebih mudah daripada Langchain.
• Hands-on: Sistem multi-agen dengan griptape (python)

Contoh ini mengotomatisasi pengedaran blog kepada pembeli hartanah Gurgaon yang berpotensi:

Langkah 1: Pasang perpustakaan

Langkah 2: Import Perpustakaan dan Tentukan Kunci Terbuka

!pip install "griptape[all]" -U

(Langkah 3-5: Definisi ejen penulis dan penyelidik, definisi tugas, dan pelaksanaan aliran kerja terperinci dalam input asal dan terlalu luas untuk menghasilkan semula di sini. Fungsi teras tetap sama, hanya nama dan komen yang berubah-ubah mungkin sedikit diselaraskan untuk kejelasan.)

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

Hands-on: Rag System with Griptape (Python)

Contoh ini menunjukkan sistem penjanaan semula pengambilan semula:

Langkah 1: Import Perpustakaan dan Tentukan Kunci Terbuka

!pip install "griptape[all]" -U

(Langkah 2-4: Menentukan Alat, Enjin, Memuatkan Data, Chunking, Menambah ke Kedai Vektor, dan Pelaksanaan Ejen terperinci dalam input asal dan terlalu luas untuk menghasilkan semula di sini.

Kesimpulan

Reka bentuk modular Griptape dan ciri -ciri komprehensif menjadikannya alat yang berkuasa untuk membina aplikasi AI yang fleksibel dan berskala. Pengurusan memori lanjutan, alat yang disesuaikan, dan keupayaan integrasi yang lancar menawarkan kelebihan yang ketara ke atas kerangka lain.

Takeaways utama:

modularity Griptape membolehkan pembangunan aplikasi AI berskala.

• Pengurusan memori lanjutan menghalang limpahan token dan mengekalkan konteks.
• Alat yang disesuaikan meningkatkan interaksi LLM dengan data luaran.
• Enjin RAG yang cekap meningkatkan ketepatan output.
• Integrasi lancar dengan pelbagai pemandu menyesuaikan diri dengan kes -kes penggunaan yang pelbagai.

(bahagian soalan dan soalan yang sering ditanya ditinggalkan untuk keringkasan tetapi hadir dalam input asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Membina Sistem Multi-Agen Skala (MAS) Menggunakan Griptape. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!