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griptape:用于构建强大AI应用程序的模块化Python框架

多代理系统(MAS)正在彻底改变人工智能,使多个自主代理能够在复杂问题上进行协作。 Griptape简化了MAS开发,为设计,管理和扩展代理的应用程序提供了强大的框架。这赋予了代理之间的无缝沟通和协调,使其非常适合从自动交易到机器人技术的各种应用。

密钥学习目标

本指南涵盖:

    Griptape的模块化体系结构,核心组件和关键特征,与Langchain进行了比较。
  • >使用Griptape集成的多代理系统向古尔冈房地产购买者自动化博客分发的实用演示。
  • python实现了检索仪式(RAG)系统,展示了Griptape的自动化集成易度。
  • >
  • 目录的

    griptape的上级模块化
  • 核心griptape组件
  • griptape的密钥特征
  • grippape vs. langchain:比较
  • >动手:带grippape(python)的多代理系统>
  • >动手:带grippape(python)
  • 的抹布系统
  • 结论
  • 常见问题
> griptape的上级模块化

griptape是一个用于AI应用程序的模块化Python框架,利用大型语言模型(LLMS)。它的架构集中在创建灵活和可扩展工作流程的核心组件上。 Griptape通过其模块化设计,创新的偏外™技术,强大的LLM集成,综合文档,社区支持和适应性在各种用例中进行区分。 Griptape中的AI代理是使用LLMS自主执行任务的专业程序或模型。他们模仿人类的决策,学习数据并适应新信息。 grippape简化了多代理系统的创建。

核心griptape组件

griptape的核心组件创造了一个强大的开发环境:

>结构:

>

代理:执行特定任务的独立单元。

    >管道:
  • 组织顺序任务,启用数据流。 > workflows:
  • 管理并行任务执行。
  • >任务:
  • 基本单元与引擎,工具和其他握把组件相互作用。
  • >>工具:
  • 为LLM提供数据和服务交互功能。 grippape提供内置和自定义工具创建。
  • 内存:
    • 对话记忆:跨交互的存储和检索信息。
    • 任务存储器:与llm提示分开存储大型或敏感的输出。
    • 元记忆:
    • 添加元数据以增强上下文。

    >>驱动程序和发动机:

    >驱动程序管理与外部资源(提示驱动程序,嵌入驱动程序,SQL驱动程序,Web搜索驱动程序)的交互,而引擎提供了用用例特异性功能(例如,抹布引擎)。

    键gr​​iptape特征

    Building Scalable Multi-Agent Systems(MAS) Using GripTape

      通过模块化组件(代理,管道,工作流程)。
    1. >>任务和工具:>任务是构建块,与引擎和工具进行交互(Web Scraper工具,文件管理器工具,提示摘要工具以及自定义工具)。
    2. 内存管理:高级内存管理(对话,任务和元内存)增强了用户交互并防止令牌溢出。
    3. >
    4. >驱动程序和发动机:驱动程序与外部资源交互,发动机(如抹布引擎)为检索功能提供了特定于用例的功能。>
    5. > griptape vs. langchain
    6. grippape和Langchain都建立了抹布管道,但它们的设计理念不同:

    体系结构:

    griptape优先考虑模块化,以便于自定义工作流。 Langchain提供模块化,但专注于线性组件链。

    内存管理:
      griptape的任务存储器将大型输出与LLM提示分开,与Langchain的方法不同。
    • > >工具:
    • griptape提供了更广泛的内置工具,并且比兰班更容易地支持自定义工具创建。>
    • 动手:带grippape(Python)的多代理系统
    • 这个示例将博客分发自动到潜在的古尔冈房地产买家:>
    • >
    >步骤1:安装库

    >

    >

    步骤2:导入库并定义OpenAI键

    > (步骤3-5:作者和研究人员的定义,任务定义和工作流执行在原始输入中详细介绍,在此处详细介绍了工作。

    >动手:带grippape(python)的抹布系统
    !pip install "griptape[all]" -U

    > 此示例演示了一个检索效果的生成系统:> >

    步骤1:导入库并定义OpenAI键
    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

    (步骤2-4:定义工具,发动机,加载数据,块,附加到矢量存储和代理执行在原始输入中详细介绍,并且在此处进行了广泛的重复。核心功能保持不变。只有可变名称和注释才能稍微调整以确保清晰。

    结论

    Griptape的模块化设计和全面功能使其成为构建灵活和可扩展AI应用程序的强大工具。它的高级内存管理,可自定义的工具和无缝集成功能可与其他框架相比。

    钥匙要点:

    griptape的模块化启用可扩展的AI应用程序开发。 高级内存管理可防止令牌溢出并维护上下文。

    >
      可自定义的工具增强了LLM与外部数据的交互。>
    • 有效的抹布发动机提高了输出精度。
    • 与各种驱动程序适应各种用例的无缝集成。>
    • (图像和常见问题部分是为了简洁而存在,但在原始输入中存在。

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