LiteMultiAgent

LiteMultiAgent

Veuillez noter que le référentiel LiteMultiAgent est en mode développement. Nous avons rendu le référentiel open source pour favoriser la collaboration entre les contributeurs.

propriétaire du dépôt : Danni (Danqing) Zhang ([email protected])

Dans notre exploration de la création de systèmes multi-agents, nous avons étudié AutoGen, CrewAI, LangGraph et MetaGPT, mais nous n'avons pas réussi à trouver un système multi-agent qui rend intuitivement les systèmes multi-agents plus efficaces. Nous avons constaté que la plupart des exemples fournis par ces frameworks pouvaient être réalisés avec un seul agent. Nous avons réimplémenté les exemples multi-agents en utilisant un seul agent avec un ensemble d'outils auto-définis. Cependant, on s’est ensuite rendu compte que ce système n’était pas évolutif quand on dispose de plus en plus d’outils. Mais si nous pouvons classer les agents dotés de différents ensembles d’outils en catégories, nous construisons alors une hiérarchie d’agents, dans laquelle nous pourrions accomplir davantage de types de tâches. Dans le même temps, du fait de cette conception, l’exécution des sous-agents est naturellement parallélisée par des appels de fonctions parallèles, puisque les agents utilisent les sous-agents comme outils.

? Nouvelles

• [2024-10-29] Générer et enregistrer des outils pour l'appel de fonction au moment de l'exécution : exemple
• [2024-10-02] Une refactorisation majeure du framework introduit de nouvelles classes d'agents : Function Calling, React et High-Level Planning. Il définit également les agents atomiques utilisant des fonctions comme outils et les agents composites employant à la fois des fonctions et des sous-agents comme outils, améliorant ainsi la flexibilité globale du système.
• [2024-10-01] Intégrez LiteWebAgent dans le référentiel LiteMultiAgent pour activer un cadre multi-agent hiérarchique avec des capacités de navigation Web.
• [2024-09-28] LiteMultiAgent a été refactorisé dans un cadre multi-agent hiérarchique flexible, ajoutant ToolRegistry, AgentFactory et AgentManager, permettant aux utilisateurs d'enregistrer leurs propres outils de base et de créer des hiérarchies d'agents personnalisées.
• [2024-08-06] la version initiale de LiteMultiAgent a été publiée, présentant un système multi-agent hiérarchique capable d'accomplir un large éventail de tâches.

✈️ 1. Pour commencer

(1)Installation

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

 pip install litemultiagent 

Configurer localement Configurez d'abord l'environnement virtuel et autorisez votre code à voir 'litemultiagent'

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

Veuillez ensuite créer un fichier .env et mettre à jour vos clés API :

cp .env.example .env

(Facultatif) Configuration de la base de données Supabase

Si vous souhaitez enregistrer le journal dans Supabase. Configurez un projet Supabase et récupérez l'URL de la base de données à partir de : https://supabase.com/dashboard/project/[PROJECT_NAME]/settings/database.

L'URL DATABASE_URL suit : postgresql://:@:/. Vous pouvez l'obtenir à partir de Paramètres du projet -> Base de données -> Chaîne de connexion.

Enregistrez cette URL dans le fichier .env sous SUPABASE_DATABASE_URL. Ensuite, exécutez :

python supabase_db_setup.py

Cela créera la table multiagent dans votre base de données

(2) Démarrage rapide

Après avoir configuré vos clés API, vous pouvez explorer les exemples dans le dossier exemples :

• L'agent atomique utilise des fonctions comme outils.
• L'agent composite peut utiliser des sous-agents comme outils tout en exploitant également les fonctions.

python examples/atomic/IOAgent.py   

python examples/composite/MasterAgent.py

(3) Générer et enregistrer des outils au moment de l'exécution

python examples/new_tool/add_llm_generated_function_example.py

2. Cotisations

Pour savoir comment contribuer, voir CONTRIBUER. Si vous souhaitez contribuer à la base de code, les problèmes ou les demandes d'extraction sont toujours les bienvenus !

? 3. Citant 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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