LiteMultiAgent

LiteMultiAgent

Bitte beachten Sie, dass sich das LiteMultiAgent-Repository im Entwicklungsmodus befindet. Wir haben das Repository als Open-Source-Lösung bereitgestellt, um die Zusammenarbeit zwischen Mitwirkenden zu fördern.

Repo-Inhaber: Danni (Danqing) Zhang ([email protected])

Bei unserer Untersuchung des Aufbaus von Multiagentensystemen haben wir AutoGen, CrewAI, LangGraph und MetaGPT untersucht, konnten jedoch kein Multiagentensystem finden, das Multiagentensysteme intuitiv effizienter macht. Wir haben festgestellt, dass die meisten von diesen Frameworks bereitgestellten Beispiele mit nur einem Agenten umgesetzt werden können. Wir haben die Multi-Agent-Beispiele mit nur einem Agenten und einer Reihe selbstdefinierter Tools neu implementiert. Allerdings haben wir dann gemerkt, dass dieses System nicht skalierbar ist, wenn wir immer mehr Tools haben. Aber wenn wir die Agenten mit unterschiedlichen Werkzeugsätzen in Kategorien einteilen können, dann bauen wir eine Hierarchie von Agenten auf, in der wir mehr Arten von Aufgaben erledigen könnten. Gleichzeitig wird aufgrund dieses Designs die Ausführung von Subagenten auf natürliche Weise durch parallele Funktionsaufrufe parallelisiert, da Agenten Subagenten als Werkzeuge verwenden.

? Nachricht

• [29.10.2024] Tools für Funktionsaufrufe zur Laufzeit generieren und registrieren: Beispiel
• [02.10.2024] Durch die umfassende Umgestaltung des Frameworks werden neue Agentenklassen eingeführt: Funktionsaufruf, Reaktion und Planung auf hoher Ebene. Außerdem werden Atomic-Agenten definiert, die Funktionen als Werkzeuge verwenden, und Composite-Agenten, die sowohl Funktionen als auch Unteragenten als Werkzeuge verwenden, wodurch die Flexibilität des Gesamtsystems verbessert wird.
• [01.10.2024] Integrieren Sie LiteWebAgent in das LiteMultiAgent-Repository, um ein hierarchisches Multi-Agent-Framework mit Webbrowsing-Funktionen zu ermöglichen.
• [28.09.2024] LiteMultiAgent wurde in ein flexibles hierarchisches Multi-Agent-Framework umgestaltet und ToolRegistry, AgentFactory und AgentManager hinzugefügt, sodass Benutzer ihre eigenen Basistools registrieren und benutzerdefinierte Agentenhierarchien erstellen können.
• [06.08.2024] Die erste Version von LiteMultiAgent wurde veröffentlicht und stellt ein hierarchisches Multiagentensystem vor, das eine breite Palette von Aufgaben erfüllen kann.

✈️ 1. Erste Schritte

(1) Installation

Von PyPI: https://pypi.org/project/litemultiagent/

 pip install litemultiagent 

Lokal einrichten Richten Sie zunächst eine virtuelle Umgebung ein und lassen Sie Ihren Code „litemultiagent“ sehen.

python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip install -e .

Dann erstellen Sie bitte eine .env-Datei und aktualisieren Sie Ihre API-Schlüssel:

cp .env.example .env

(Optional) Einrichten der Supabase-Datenbank

Wenn Sie das Protokoll in Supabase speichern möchten. Richten Sie ein Supabase-Projekt ein und rufen Sie die Datenbank-URL ab von: https://supabase.com/dashboard/project/[PROJECT_NAME]/settings/database.

Die DATABASE_URL folgt: postgresql://:@:/. Sie können dies über Projekteinstellungen -> Datenbank -> Verbindungszeichenfolge abrufen.

Speichern Sie diese URL in der .env-Datei als SUPABASE_DATABASE_URL. Führen Sie dann Folgendes aus:

python supabase_db_setup.py

Dadurch wird die Multiagententabelle in Ihrer Datenbank erstellt

(2) Schnellstart

Nachdem Sie Ihre API-Schlüssel eingerichtet haben, können Sie die Beispiele im Beispielordner erkunden:

• Der atomare Agent nutzt Funktionen als seine Werkzeuge.
• Der Verbundagent kann Unteragenten als Werkzeuge nutzen und gleichzeitig Funktionen nutzen.

python examples/atomic/IOAgent.py   

python examples/composite/MasterAgent.py

(3) Tools zur Laufzeit generieren und registrieren

python examples/new_tool/add_llm_generated_function_example.py

2. Beiträge

Informationen zum Mitwirken finden Sie unter BEITRAGEN. Wenn Sie zur Codebasis beitragen möchten, sind Probleme oder Pull-Requests immer willkommen!

? 3. Zitieren von LiteMultiAgent

 @misc{zhang2024litemultiagent,
  title={LiteMultiAgent: The Library for LLM-based multi-agent applications},
  author={Zhang, Danqing and Rama, Balaji and He, Shiying and Ni, Jingyi},
  journal={https://github.com/PathOnAI/LiteMultiAgent},
  year={2024}
}

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