開発アシスタント

Dev Assistant は、タスクを実行し、環境から学習し、特定の目的に向けた進捗状況を評価できるインテリジェント エージェントを実証する Python プロジェクトです。エージェントはいくつかのモジュールで構成されており、それぞれがエージェントの動作の特定の側面を担当します。

エージェントは、ユーザーが提供した入力目標に基づいて動作し、さまざまなツールを使用して望ましい結果を達成します。

このツールは、完了時に複数のファイルが作成されるタスクに特に役立ち、開発者のワークフローを合理化するように設計されています。

主要コンポーネント

• ReasoningModule: エージェントの目的と現在の状態に基づいてタスクを生成し、優先順位を付けます。
• PerceptionModule: タスクと結果を処理して、エージェントの理解と実行に合わせて最適化します。
• ExecutionModule: さまざまなツールを使用してタスクを実行し、結果を返します。
• LearningModule: 観察から学習し、エージェントの動作を調整して効率を向上させます。
• MemoryModule: エージェントのタスクと目的に基づいて、関連情報を保存および取得します。
• EvaluationModule: エージェントの目標に向けた進捗状況を評価し、目標が達成されたかどうかを判断します。

使用方法

プロジェクトを設定するには、次の手順に従います。

1. リポジトリのクローンをローカル マシンに作成します。
2. make install実行して、必要な依存関係をインストールします。
3. 必要な環境変数を.envrcファイルに設定します。 OpenAI API キーを提供する必要があります。
4. コマンドmake dockerまたはmake使用してプロジェクトを実行します。

プロジェクトの実行

プロジェクトはさまざまなモードで実行できます。

• 特定の目的を指定してプロジェクトを実行するには、コマンドpython -u -m main --obj "Your objective here"を使用します。
• プロジェクトを冗長モードで実行するには、コマンドに--verboseフラグを追加します。
• ビジュアライザーを使用してプロジェクトを実行するには、コマンドに--visualizerフラグを追加します。

警告：

エージェントには、現在動作しているマシンを変更できるツールが装備されています。 Docker コンテナ内でエージェントを実行することをお勧めします。走る

ドッカーを作る

コンテナを起動するコマンド。

ツール

アシスタントはタスクを完了するためにいくつかのツールを使用します。これらのツールには次のようなものがあります。

• Python REPL
• Bash コマンド
• ファイル操作（読み取り、書き込み、削除など）
• GitHubの統合
• ウェブスクレイピング

構造

プロジェクトは複数の Python ファイルで構成されており、各ファイルには特定のモジュールまたはクラスが含まれています。

• AgentOrchestrator.py: エージェントの目的を達成するためにさまざまなモジュールを調整するメインの AgentOrchestrator クラスが含まれています。
• main.py: エージェントを実行し、コマンドライン引数を処理するメイン スクリプト。

今後の改善点

• より複雑な目的やタスクを処理するエージェントの能力を向上させます。
• ExecutionModule にさらにツールと機能を追加します。
• エージェントの学習能力と適応能力を強化します。
• エージェントの進行状況と意思決定プロセスを表示するビジュアライザーを実装します。

貢献する

プロジェクトに貢献したい場合は、お気軽にプル リクエストを送信するか、リポジトリで問題をオープンしてください。

リンク

• 自動 GPT
• ベイビーAGI
• ラマインデックス
• ラングチェーン

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。