KaibanJS
v0.10.0
KaibanJS ist von der bewährten Kanban-Methodik inspiriert, die dafür bekannt ist, Teams bei der Organisation und Verwaltung ihrer Arbeit zu unterstützen. Wir haben diese Konzepte angepasst, um den einzigartigen Herausforderungen des KI-Agentenmanagements gerecht zu werden.
Wenn Sie Tools wie Trello, Jira oder ClickUp verwendet haben, wissen Sie, wie Kanban bei der Verwaltung von Aufgaben hilft. Jetzt nutzt KaibanJS dasselbe System, um Sie bei der Verwaltung von KI-Agenten und ihren Aufgaben in Echtzeit zu unterstützen.
Mit KaibanJS können Sie:
Erstellen, visualisieren und verwalten Sie KI-Agenten, Aufgaben, Tools und Teams
Orchestrieren Sie KI-Workflows nahtlos
Visualisieren Sie Arbeitsabläufe in Echtzeit
Verfolgen Sie den Fortschritt, während Aufgaben verschiedene Phasen durchlaufen
Arbeiten Sie effektiver an KI-Projekten zusammen
Entdecken Sie das Kaiban-Board – es ist wie Trello oder Asana, aber für KI-Agenten und Menschen.
Beginnen Sie in weniger als einer Minute mit KaibanJS:
1. Führen Sie den KaibanJS-Initialisierer in Ihrem Projektverzeichnis aus:
npx kaibanjs@latest init
2. Fügen Sie Ihren AI-Service-API-Schlüssel zur .env Datei hinzu:
VITE_OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
3. Starten Sie Ihr Kaiban-Board neu:
npm führt Kaiban aus
Klicken Sie auf „Workflow starten“, um das Standardbeispiel auszuführen.
Beobachten Sie, wie Agenten ihre Aufgaben in Echtzeit auf dem Task Board erledigen.
Sehen Sie sich die endgültige Ausgabe in der Ergebnisübersicht an.
KaibanJS ist nicht auf das Kaiban-Board beschränkt. Sie können es direkt in Ihre Projekte integrieren, benutzerdefinierte Benutzeroberflächen erstellen oder Agenten ohne Benutzeroberfläche ausführen. Entdecken Sie unsere Tutorials zur React- und Node.js-Integration, um das volle Potenzial von KaibanJS in verschiedenen Entwicklungskontexten auszuschöpfen.
Wenn Sie KaibanJS lieber manuell einrichten möchten, befolgen Sie diese Schritte:
npm install kaibanjs
// ES6-Importsyntax für NextJS, React usw. verwenden.import { Agent, Task, Team } from 'kaibanjs'; // CommonJS-Syntax für NodeJS verwendenconst { Agent, Task, Team } = require('kaibanjs'); // Definiere einen Agentenconst ResearchAgent = new Agent({
Name: 'Forscher',
Rolle: „Informationssammler“,
Ziel: 'Relevante Informationen zu einem bestimmten Thema finden',});// Eine Aufgabe erstellenconst researchTask = new Task({
Beschreibung: „Neue KI-Entwicklungen erforschen“,
agent: researchAgent,});// Ein Team einrichtenconst team = new Team({
Name: „KI-Forschungsteam“,
Agenten: [researchAgent],
Aufgaben: [researchTask],
env: { OPENAI_API_KEY: 'your-api-key-here' },});// Starten Sie das Workflowteam
.Start()
.then((Ausgabe) => {console.log('Workflow abgeschlossen:', Ausgabe.Ergebnis);
})
.catch((error) => {console.error('Workflow error:', error);
});Agenten Agenten sind autonome Einheiten, die dazu bestimmt sind, bestimmte Rollen zu übernehmen und Ziele auf der Grundlage der ihnen zugewiesenen Aufgaben zu erreichen. Sie sind wie LLMs mit Superkräften, die Aufgaben in einer Schleife ausführen können, bis sie zur endgültigen Antwort gelangen.
Aufgaben Aufgaben definieren die spezifischen Aktionen, die jeder Agent ausführen muss, sowie die erwarteten Ergebnisse und kennzeichnen kritische Ergebnisse als zu erbringende Ergebnisse, wenn es sich um Endprodukte handelt.
Team Das Team koordiniert die Agenten und ihre Aufgaben. Es beginnt mit einer ersten Eingabe und verwaltet den Informationsfluss zwischen den Aufgaben.
Sehen Sie sich dieses Video an, um mehr über die Konzepte zu erfahren: KaibanJS-Konzepte
Kanban-Boards sind hervorragende Tools zur Darstellung von Team-Workflows in Echtzeit und bieten einen klaren und interaktiven Überblick über den Fortschritt jedes Mitglieds.
Wir haben dieses Konzept für KI-Agenten angepasst.
Jetzt können Sie den Arbeitsablauf Ihrer KI-Agenten als Teammitglieder visualisieren, wobei die Aufgaben direkt vor Ihren Augen von „Zu erledigen“ zu „Erledigt“ wechseln. Diese visuelle Darstellung vereinfacht das Verständnis und die Verwaltung komplexer KI-Vorgänge und macht sie für jedermann und überall zugänglich.
Nutzen Sie die Kraft der Spezialisierung, indem Sie KI-Agenten so konfigurieren, dass sie in bestimmten, kritischen Funktionen innerhalb Ihrer Projekte hervorragende Leistungen erbringen. Dieser Ansatz steigert die Effektivität und Effizienz jeder Aufgabe und geht über die Grenzen der generischen KI hinaus.
In diesem Beispiel wird unser Softwareentwicklungsteam von drei spezialisierten KI-Agenten unterstützt: Dave, Ella und Quinn. Jeder Agent ist fachmännisch auf seine spezifische Rolle zugeschnitten und sorgt so für eine effiziente Aufgabenabwicklung und Synergien, die den Entwicklungszyklus beschleunigen.
import { Agent } from 'kaibanjs';const daveLoper = new Agent({
Name: „Dave Loper“,
Rolle: „Entwickler“,
Ziel: „Code schreiben und überprüfen“,
Hintergrund: 'Erfahrung in JavaScript, React und Node.js',});const ella = new Agent({
Name: 'Ella',
Rolle: „Produktmanager“,
Ziel: „Produktvision definieren und Roadmap verwalten“,
Hintergrund: 'Kenntnisse in Marktanalyse und Produktstrategie',});const quinn = new Agent({
Name: „Quinn“,
Rolle: „QS-Spezialist“,
Ziel: „Qualität und Konsistenz sicherstellen“,
Hintergrund: „Experte für Tests, Automatisierung und Fehlerverfolgung“,});So wie Profis bestimmte Tools verwenden, um ihre Aufgaben zu meistern, ermöglichen Sie Ihren KI-Agenten die Nutzung von Tools wie Suchmaschinen, Taschenrechnern und mehr, um spezielle Aufgaben präziser und effizienter auszuführen.
In diesem Beispiel nutzt einer der KI-Agenten, Peter Atlas, das Tavily-Suchergebnistool, um seine Fähigkeit zu verbessern, die besten Städte für Reisen auszuwählen. Mit diesem Tool kann Peter Reisedaten unter Berücksichtigung von Wetter, Preisen und Saisonalität analysieren und so die am besten geeigneten Empfehlungen sicherstellen.
import { Agent, Tool } from 'kaibanjs';const tavilySearchResults = new Tool({
Name: 'Tavily Suchergebnisse',
maxResults: 1,
apiKey: 'ENV_TRAVILY_API_KEY',});const peterAtlas = new Agent({
Name: 'Peter Atlas',
Rolle: „Stadtauswahl“,
Ziel: „Auf Basis umfassender Reisedaten die beste Stadt auswählen“,
Hintergrund: „Erfahrung in der Analyse geografischer Daten und Reisetrends“,
tools: [tavilySearchResults],});KaibanJS unterstützt alle LangchainJS-kompatiblen Tools und bietet einen vielseitigen Ansatz zur Tool-Integration. Weitere Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation.
Optimieren Sie Ihre KI-Lösungen durch die Integration einer Reihe spezialisierter KI-Modelle, die jeweils darauf zugeschnitten sind, in bestimmten Aspekten Ihrer Projekte hervorragende Leistungen zu erbringen.
In diesem Beispiel verwenden die Agenten – Emma, Lucas und Mia – verschiedene KI-Modelle, um bestimmte Phasen der Feature-Spezifikationsentwicklung zu bewältigen. Dieser gezielte Einsatz von KI-Modellen maximiert nicht nur die Effizienz, sondern stellt auch sicher, dass jede Aufgabe auf die kostengünstigsten und geeignetsten KI-Ressourcen ausgerichtet ist.
import { Agent } from 'kaibanjs';const emma = new Agent({
Name: 'Emma',
Rolle: „Erster Entwurf“,
Ziel: „Kernfunktionalitäten skizzieren“,
llmConfig: {provider: 'google',model: 'gemini-1.5-pro',
},});const lucas = new Agent({
Name: 'Lucas',
Rolle: „Technische Spezifikation“,
Ziel: „Entwurf detaillierter technischer Spezifikationen“,
llmConfig: {provider: 'anthropic',model: 'claude-3-5-sonnet-20240620',
},});const mia = new Agent({
Name: 'Mia',
Rolle: „Abschlussprüfung“,
Ziel: „Gewährleistung der Richtigkeit und Vollständigkeit des endgültigen Dokuments“,
llmConfig: {provider: 'openai',model: 'gpt-4o',
},});Weitere Details zur Integration verschiedener KI-Modelle mit KaibanJS finden Sie in der Dokumentation.
KaibanJS verwendet eine von Redux inspirierte Architektur und ermöglicht einen einheitlichen Ansatz zur Verwaltung der Zustände von KI-Agenten, Aufgaben und des Gesamtflusses innerhalb Ihrer Anwendungen. Diese Methode gewährleistet eine konsistente Zustandsverwaltung über komplexe Agenteninteraktionen hinweg und sorgt so für mehr Klarheit und Kontrolle.
Hier ist ein vereinfachtes Beispiel, das zeigt, wie KaibanJS mit der Statusverwaltung in einer React-Anwendung integriert wird:
import myAgentsTeam from './agenticTeam';const KaibanJSComponent = () => {
const useTeamStore = myAgentsTeam.useStore();
const { Agents, WorkflowResult } = useTeamStore((state) => ({agents: state.agents,workflowResult: state.workflowResult,
}));
return (<div> <button onClick={myAgentsTeam.start}>Start Team Workflow</button> <p>Workflow-Ergebnis: {workflowResult}</p> <div><h2>♂️ Agents</h2>{agents .map((agent) => ( <p key={agent.id}>{agent.name} - {agent.role} - Status: ({agent.status}) </p>))} </div></div>
);};Standard KaibanJSComponent exportieren;Für einen tieferen Einblick in die Staatsverwaltung mit KaibanJS besuchen Sie die Dokumentation.
Fügen Sie ganz einfach KI-Funktionen zu Ihren NextJS-, React-, Vue-, Angular- und Node.js-Projekten hinzu.
KaibanJS ist für die nahtlose Integration in eine Vielzahl von JavaScript-Umgebungen konzipiert. Egal, ob Sie Benutzeroberflächen in React, Vue oder Angular verbessern, skalierbare Anwendungen mit NextJS erstellen oder serverseitige Lösungen in Node.js implementieren, das Framework integriert sich reibungslos in Ihren bestehenden Workflow.
import React from 'react';import myAgentsTeam from './agenticTeam';const TaskStatusComponent = () => {
const useTeamStore = myAgentsTeam.useStore();
const { Aufgaben } = useTeamStore((state) => ({tasks: state.tasks.map((task) => ({ id: task.id, Beschreibung: task.description, Status: task.status,})) ,
}));
return (<div> <h1>Aufgabenstatus</h1> <ul>{tasks.map((task) => ( <li key={task.id}>{task.description}: Status - {task.status } </li>))} </ul></div>
);};Standard-TaskStatusComponent exportieren;Für einen tieferen Einblick besuchen Sie die Dokumentation.
Die in KaibanJS integrierten Observability-Funktionen ermöglichen es Ihnen, jede Zustandsänderung mit detaillierten Statistiken und Protokollen zu verfolgen und so vollständige Transparenz und Kontrolle zu gewährleisten. Diese Funktionalität bietet Echtzeit-Einblicke in die Token-Nutzung, Betriebskosten und Zustandsänderungen, erhöht die Systemzuverlässigkeit und ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung durch umfassende Datentransparenz.
Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie der Zustandsverwaltungsansatz verwendet wird, um Änderungen in Workflow-Protokollen zu überwachen und darauf zu reagieren und so eine detaillierte Kontrolle und tiefe Einblicke in die Betriebsdynamik Ihrer KI-Agenten zu ermöglichen:
const useStore = myAgentsTeam.useStore();useStore.subscribe(
(state) => state.workflowLogs,
(newLogs, previousLogs) => {if (newLogs.length > previousLogs.length) { const { task, agent, metadata } = newLogs[newLogs.length - 1]; if (newLogs[newLogs.length - 1].logType === 'TaskStatusUpdate') {switch (task.status) { case TASK_STATUS_enum.DONE:console.log('Task Completed', { taskDescription: task.description, agentName: agent.name, agentModel: agent.llmConfig.model, Dauer: metadata.duration, llmUsageStats: metadata.llmUsageStats, costDetails: metadata.costDetails,});break; case TASK_STATUS_enum.DOING: case TASK_STATUS_enum.BLOCKED: case TASK_STATUS_enum.REVISE: case TASK_STATUS_enum.TODO:console.log('Task Status Update', { taskDescription: task.description, taskStatus: task.status, agentName: agent.name,} );brechen; default:console.warn('Es ist ein unerwarteter Aufgabenstatus aufgetreten:', task.status);break;} }}
});Weitere Informationen zur Nutzung der Observability-Funktionen in KaibanJS finden Sie in der Dokumentation.
Offizielle Dokumentation
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KaibanJS soll mit den wichtigsten Front-End-Frameworks wie React, Vue, Angular und NextJS kompatibel sein, was es zu einer vielseitigen Wahl für Entwickler macht. Das JavaScript-Ökosystem sei ein „etwas komplex…“. Wenn Sie Probleme haben, sagen Sie es uns bitte und wir helfen Ihnen, diese zu beheben.
Weltweit gibt es etwa 20 Millionen JavaScript-Entwickler, doch die meisten KI-Frameworks sind ursprünglich in Python geschrieben. Andere sind lediglich Anpassungen für JavaScript.
Dies benachteiligt uns alle JavaScript-Entwickler im KI-Wettbewerb . Aber nicht mehr...
KaibanJS verändert das Spiel, indem es darauf abzielt, ein robustes, benutzerfreundliches KI-Multiagenten-Framework anzubieten, das speziell für das JavaScript-Ökosystem entwickelt wurde.
const writeBy = „Ein weiterer JS-Entwickler, der Python nicht lernen möchte, um sinnvolle KI-Sachen zu machen.“;console.log(scribedBy);
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KaibanJS ist MIT-lizenziert.
