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使用Griptape建築可擴展的多代理系統（MAS）

Joseph Gordon-Levitt
Joseph Gordon-Levitt原創
2025-03-09 09:10:09200瀏覽

griptape：用於構建強大AI應用程序的模塊化Python框架

多代理系統（MAS）正在徹底改變人工智能，使多個自主代理能夠在復雜問題上進行協作。 Griptape簡化了MAS開發，為設計，管理和擴展代理的應用程序提供了強大的框架。這賦予了代理之間的無縫溝通和協調，使其非常適合從自動交易到機器人技術的各種應用。

密鑰學習目標

本指南涵蓋：

    Griptape的模塊化體系結構，核心組件和關鍵特徵，與Langchain進行了比較。
    • >使用Griptape集成的多代理系統向古爾岡房地產購買者自動化博客分發的實用演示。
    • python實現了檢索儀式（RAG）系統，展示了Griptape的自動化集成易度。
  • >
    • 目錄的

表

    griptape的上級模塊化
    • 核心griptape組件
    • griptape的密鑰特徵
    • grippape vs. langchain：比較
    • >動手：帶grippape（python）的多代理系統>
  • >動手：帶grippape（python）
    • 的抹布系統
  • 結論
  • 常見問題
    •
> griptape的上級模塊化

griptape是一個用於AI應用程序的模塊化Python框架，利用大型語言模型（LLMS）。它的架構集中在創建靈活和可擴展工作流程的核心組件上。 Griptape通過其模塊化設計，創新的偏外™技術，強大的LLM集成，綜合文檔，社區支持和適應性在各種用例中進行區分。 Griptape中的AI代理是使用LLMS自主執行任務的專業程序或模型。他們模仿人類的決策，學習數據並適應新信息。 grippape簡化了多代理系統的創建。

核心griptape組件

griptape的核心組件創造了一個強大的開發環境：

>結構：

>

代理：執行特定任務的獨立單元。

    >管道：
  • 組織順序任務，啟用數據流。 > workflows：
    • 管理並行任務執行。
  • >任務：
    • 基本單元與引擎，工具和其他握把組件相互作用。
  • >>工具：
    • 為LLM提供數據和服務交互功能。 grippape提供內置和自定義工具創建。
    • 內存：
    • 對話記憶：跨交互的存儲和檢索信息。
    • 任務存儲器：與llm提示分開存儲大型或敏感的輸出。
    • 元記憶：
      • 添加元數據以增強上下文。

    >>驅動程序和發動機：

    >驅動程序管理與外部資源（提示驅動程序，嵌入驅動程序，SQL驅動程序，Web搜索驅動程序）的交互，而引擎提供了用用例特異性功能（例如，抹布引擎）。

    鍵gr​​iptape特徵

    Building Scalable Multi-Agent Systems(MAS) Using GripTape

      通過模塊化組件（代理，管道，工作流程）。
    1. >>任務和工具：>任務是構建塊，與引擎和工具進行交互（Web Scraper工具，文件管理器工具，提示摘要工具以及自定義工具）。
    2. 內存管理：高級內存管理（對話，任務和元內存）增強了用戶交互並防止令牌溢出。
      3. >
    3. >驅動程序和發動機：驅動程序與外部資源交互，發動機（如抹布引擎）為檢索功能提供了特定於用例的功能。 >
    4. > griptape vs. langchain
      5. grippape和Langchain都建立了抹布管道，但它們的設計理念不同：

    體系結構：

    griptape優先考慮模塊化，以便於自定義工作流。 Langchain提供模塊化，但專注於線性組件鏈。

    內存管理：
      griptape的任務存儲器將大型輸出與LLM提示分開，與Langchain的方法不同。
    • > >工具：
      • griptape提供了更廣泛的內置工具，並且比蘭班更容易地支持自定義工具創建。 >
      • 動手：帶grippape（Python）的多代理系統
    • 這個示例將博客分發自動到潛在的古爾岡房地產買家：>
      • >
    >步驟1：安裝庫

    >

    >

    步驟2：導入庫並定義OpenAI鍵

    > （步驟3-5：作者和研究人員的定義，任務定義和工作流執行在原始輸入中詳細介紹，在此處詳細介紹了工作。

    >動手：帶grippape（python）的抹布系統
    !pip install "griptape[all]" -U

    > 此示例演示了一個檢索效果的生成系統：> >

    步驟1：導入庫並定義OpenAI鍵
    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

    >

    !pip install "griptape[all]" -U

    （步驟2-4：定義工具，發動機，加載數據，塊，附加到矢量存儲和代理執行在原始輸入中詳細介紹，並且在此處進行了廣泛的重複。核心功能保持不變。只有可變名稱和註釋才能稍微調整以確保清晰。

    結論

    Griptape的模塊化設計和全面功能使其成為構建靈活和可擴展AI應用程序的強大工具。它的高級內存管理，可自定義的工具和無縫集成功能可與其他框架相比。

    鑰匙要點：

    griptape的模塊化啟用可擴展的AI應用程序開發。 高級內存管理可防止令牌溢出並維護上下文。

    >
      可自定義的工具增強了LLM與外部數據的交互。 >
    • 有效的抹布發動機提高了輸出精度。
      • 與各種驅動程序適應各種用例的無縫集成。 >
    • （圖像和常見問題部分是為了簡潔而存在，但在原始輸入中存在。
      •

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