LiteMultiAgent

LiteMultiAgente

Tenga en cuenta que el repositorio LiteMultiAgent está en modo de desarrollo. Hemos abierto el repositorio para fomentar la colaboración entre los contribuyentes.

Propietario del repositorio: Danni (Danqing) Zhang ([email protected])

En nuestra exploración de la construcción de sistemas multiagente, investigamos AutoGen, CrewAI, LangGraph y MetaGPT, pero no pudimos encontrar un sistema multiagente que intuitivamente haga que los sistemas multiagente sean más eficientes. Hemos descubierto que la mayoría de los ejemplos proporcionados por estos marcos se podrían lograr con un solo agente. Reimplementamos los ejemplos de múltiples agentes utilizando un solo agente con un conjunto de herramientas autodefinidas. Sin embargo, luego nos dimos cuenta de que este sistema no es escalable cuando tenemos cada vez más herramientas. Pero si podemos categorizar a los agentes con diferentes conjuntos de herramientas en categorías, entonces estamos construyendo una jerarquía de agentes, donde podríamos realizar más tipos de tareas. Al mismo tiempo, debido a este diseño, la ejecución de los subagentes se paraleliza naturalmente mediante llamadas a funciones paralelas, ya que los agentes utilizan los subagentes como herramientas.

? Noticias

• [2024-10-29] Generar y registrar herramientas para llamada a funciones en tiempo de ejecución: ejemplo
• [2024-10-02] La refactorización importante del marco introduce nuevas clases de agentes: llamadas a funciones, reacciones y planificación de alto nivel. También define agentes atómicos que utilizan funciones como herramientas y agentes compuestos que emplean funciones y subagentes como herramientas, lo que mejora la flexibilidad general del sistema.
• [2024-10-01] Integre LiteWebAgent en el repositorio LiteMultiAgent para habilitar un marco jerárquico de múltiples agentes con capacidades de navegación web.
• [2024-09-28] LiteMultiAgent se refactorizó en un marco jerárquico flexible de múltiples agentes, agregando ToolRegistry, AgentFactory y AgentManager, lo que permite a los usuarios registrar sus propias herramientas básicas y crear jerarquías de agentes personalizadas.
• [2024-08-06] se lanzó la versión inicial de LiteMultiAgent, que muestra un sistema jerárquico multiagente capaz de realizar una amplia gama de tareas.

✈️ 1. Primeros pasos

(1) Instalación

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

 pip install litemultiagent 

Configuración local Primero configure el entorno virtual y permita que su código pueda ver 'litemultiagent'

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

Luego cree un archivo .env y actualice sus claves API:

cp .env.example .env

(Opcional) Configuración de la base de datos Supabase

Si desea guardar el registro en Supabase. Configure un proyecto de Supabase y recupere la URL de la base de datos desde: https://supabase.com/dashboard/project/[PROJECT_NAME]/settings/database.

La URL_BASE_DATA sigue: postgresql://:@:/. Puede obtener esto en Configuración del proyecto -> Base de datos -> Cadena de conexión.

Guarde esta URL en el archivo .env como SUPABASE_DATABASE_URL. Luego, ejecuta:

python supabase_db_setup.py

Esto creará la tabla multiagente en su base de datos.

(2) Inicio rápido

Después de configurar sus claves API, puede explorar los ejemplos en la carpeta de ejemplos:

• El agente atómico utiliza funciones como herramientas.
• El agente compuesto puede utilizar subagentes como herramientas y al mismo tiempo aprovechar funciones.

python examples/atomic/IOAgent.py   

python examples/composite/MasterAgent.py

(3) Generar y registrar herramientas en tiempo de ejecución

python examples/new_tool/add_llm_generated_function_example.py

2. Contribuciones

Para saber cómo contribuir, consulte CONTRIBUIR. Si desea contribuir al código base, ¡los problemas o las solicitudes de extracción siempre son bienvenidos!

? 3. Citando 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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