beebot

AbejaBot

BeeBot es su abeja trabajadora personal, un asistente autónomo de IA diseñado para realizar una amplia gama de tareas prácticas de forma autónoma.

Estado

El desarrollo de BeeBot está actualmente en suspenso. He decidido que los LLM tal como están ahora (finales de 2023) no están a la altura de la tarea de la IA autónoma generalizada. Reviviré el proyecto si:

• Los LLM mejoran significativamente en pensamiento estructurado, resultados confiables y obediencia de instrucciones.
• Puedo desarrollar o ajustar un modelo personalizado entrenado específicamente para IA autónoma.
• Descubro un subconjunto particular de tareas en las que BeeBot es aceptablemente bueno y en las que puedo concentrarme. (Pista: no es codificación)

Vuelva a consultar aquí, con suerte esto se reiniciará.

Características

• Selección de herramientas a través de AutoPack y capacidad de adquirir más herramientas durante la ejecución de la tarea
• Persistencia incorporada
• API REST conforme al estándar e2b.
• Un servidor websocket para publicar todos los eventos que ocurren dentro de BeeBot
• Emulación de sistema de archivos intercambiable para que los archivos se puedan almacenar en memoria, en disco o en una base de datos
• Una interfaz de usuario web para gestionar tus tareas (próximamente)
• Manipulación dinámica del historial durante la ejecución de tareas.
• Almacenamiento en caché integrado con Helicone si está habilitado.

Instalación

Para comenzar con BeeBot, puede clonar el repositorio en su máquina local e instalar sus dependencias usando poetry . Estas instrucciones pueden variar dependiendo de su entorno de desarrollo local.

git clone https://github.com/AutoPackAI/beebot.git
cd beebot
./setup.sh

Windows no es oficialmente compatible, pero puede funcionar. Los RP son bienvenidos para la compatibilidad con Windows, pero no serán un enfoque principal.

Persistencia

Se requiere perseverancia. Si bien SQLite tiene soporte oficial y se usa en pruebas, se recomienda encarecidamente usar Postgres a través de Docker, simplemente ejecutando docker compose up -d .

Correr

CLI

Para utilizar la CLI, ejecute:

poetry run beebot

API (a través de e2b)

Para iniciar el servidor ejecute:

uvicorn beebot.initiator.api:create_app --factory --timeout-keep-alive=300

Si está desarrollando BeeBot, es posible que desee utilizar este comando:

uvicorn beebot.initiator.api:create_app --factory --reload  --timeout-graceful-shutdown=3 --timeout-keep-alive=300

y luego puedes llamar a la API usando los siguientes comandos:

Para crear una ejecución de tarea :

curl --request POST 
  --url http://localhost:8000/agent/tasks 
  --header ' Content-Type: application/json ' 
  --data ' {
	"input": "Write ' ' ' hello world ' ' ' to hi.txt"
} '

Obtendrá una respuesta como esta:

{
  "input" : " Write 'hello world' to hi.txt " ,
  "task_id" : " 103 " ,
  "artifacts" : []
}

Luego, para ejecutar un paso de la tarea, copie el task_id que obtuvo de la solicitud anterior y ejecute:

curl --request POST 
  --url http://localhost:8000/agent/tasks/ < task-id > /steps

Conexión Websocket

Nota: Las notificaciones se están revisando actualmente y es posible que no funcionen en este momento.

Para recibir un flujo de cambios en todos los modelos de datos en BeeBot, puede suscribirse a la conexión websocket en el punto final /notifications con el mismo host/puerto que la API web, por ejemplo, ws://localhost:8000/notifications. Utilice su herramienta de prueba de websocket favorita para probarla. (Me gusta el insomnio)

Interfaz Web

Estamos trabajando en una interfaz web usando Node.js (Remix)

Filosofía

El proceso de desarrollo de BeeBot está guiado por una filosofía específica, que enfatiza los principios clave que dan forma a su desarrollo y dirección futura.

Prioridades

El desarrollo de BeeBot está impulsado por las siguientes prioridades, siempre en este orden:

1. Funcionalidad: BeeBot tiene como objetivo lograr una alta tasa de éxito en tareas dentro de su rango de capacidades esperadas .
2. Flexibilidad: BeeBot se esfuerza por adaptarse a una amplia gama de tareas, ampliando ese rango con el tiempo.
3. Fiabilidad: BeeBot se centra en completar de forma fiable tareas conocidas con previsibilidad.
4. Eficiencia: BeeBot tiene como objetivo ejecutar tareas con pasos mínimos, optimizando tanto el tiempo como el uso de recursos.
5. Conveniencia: BeeBot tiene como objetivo proporcionar una plataforma fácil de usar para la automatización de tareas.

Principios

Para lograr estas prioridades, BeeBot sigue los siguientes principios:

• Centrado en herramientas: BeeBot selecciona y describe cuidadosamente las herramientas, garantizando su uso confiable por parte de los LLM. Utiliza AutoPack como administrador de paquetes para sus herramientas.
• Especialización en LLM: BeeBot aprovechará una variedad de LLM más adecuados para diferentes tareas, mientras que OpenAI sigue siendo el LLM principal para la planificación y la toma de decisiones.
• Funcionalidad y flexibilidad primero: BeeBot prioriza la funcionalidad y la flexibilidad sobre la calidad de vida del desarrollador, lo que puede limitar el soporte para plataformas específicas y otras comodidades de implementación.
• Metodologías poco ortodoxas: BeeBot emplea enfoques de desarrollo no convencionales para aumentar la velocidad de desarrollo, como la ausencia de pruebas unitarias. En su lugar, se utilizan pruebas de un extremo a otro, para garantizar que todo el sistema funcione en conjunto como se espera.
• Conceptos probados: BeeBot adopta nuevos conceptos sólo después de que se haya demostrado que mejoran sus cinco prioridades. Como resultado, no tiene memoria compleja ni árbol de pensamiento.

Documentación

Para obtener más información sobre la arquitectura y los planes futuros de BeeBot, consulte el directorio docs/ . Actualmente, la documentación es muy ligera, pero evolucionará junto con el proyecto a medida que surjan nuevos conocimientos y desarrollos. Se agradecen mucho las contribuciones y comentarios de la comunidad.