agentUniverse
v0.0.13
言語バージョン: 英語 | 中国語 | 日本語
agentUniverseは、大規模な言語モデルに基づいたマルチエージェント フレームワークです。 agentUniverse単一のエージェントを構築するための柔軟で簡単に拡張可能な機能を提供します。 agentUniverseの核となるのは、マルチエージェント コラボレーション モード コンポーネントの豊富なセット (コラボレーション モード ファクトリまたはパターン ファクトリと見なすことができます) です。これらのコンポーネントにより、エージェントは問題を解決するためにさまざまなドメインに特化することで、その効果を最大限に高めることができます。また、 agentUniverseドメインの専門知識の統合にも重点を置いており、ドメインの知識をエージェントの業務にシームレスに組み込むのに役立ちます。
??? agentUniverse 、開発者や企業が、それぞれのドメインで専門家レベルで機能する強力な協調エージェントを簡単に構築できるように支援します。
コミュニティ内でさまざまなドメイン パターンを実践し、共有することをお勧めします。このフレームワークには、現実の業界で検証されており、将来的に拡張し続けるいくつかのマルチエージェント コラボレーション モード コンポーネントがプリロードされています。間もなく利用可能になるコンポーネントには次のものが含まれます。
他のパターンも近日公開予定です...
agentUniverseプロジェクトは、以下の研究成果によってサポートされています。
BibTeX 形式
@misc{wang2024peerexpertizingdomainspecifictasks,
title={PEER: Expertizing Domain-Specific Tasks with a Multi-Agent Framework and Tuning Methods},
author={Yiying Wang and Xiaojing Li and Binzhu Wang and Yueyang Zhou and Han Ji and Hong Chen and Jinshi Zhang and Fei Yu and Zewei Zhao and Song Jin and Renji Gong and Wanqing Xu},
year={2024},
eprint={2407.06985},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.AI},
url={https://arxiv.org/abs/2407.06985},
}
概要: この文書では、PEER マルチエージェント フレームワークのメカニズムと原則について詳しく説明します。実験セクションでは、完全性、関連性、簡潔さ、事実性、論理性、構造、包括性の 7 つの側面にわたってスコアが割り当てられました (各側面の最大スコアは 5 ポイントです)。 PEER モデルは、BabyAGI と比較して各評価次元で平均して高いスコアを獲得し、完全性、関連性、論理性、構造、包括性の次元で大きな利点を示しました。さらに、PEER モデルは、GPT-3.5 Turbo (16k) モデルを使用した場合は BabyAGI より 83%、GPT-4 モデルを使用した場合は 81% という優れたレートを達成しました。詳細については、ドキュメントを参照してください。 ?https://arxiv.org/pdf/2407.06985
ピップの使用:
pip install agentUniverse最初の例を実行すると、チュートリアルを通じて、 agentUniverseによって構築されたエージェント (またはエージェント グループ) のパフォーマンスをすぐに体験できます。
詳細な手順については、ドキュメントを参照してください。最初の例を実行します。
標準プロジェクトをセットアップします: agentUniverse標準プロジェクト
エージェントの重要なコンポーネントについては、「エージェントの概要」を通じて学ぶことができます。エージェントの作成の詳細については、「エージェントの作成と使用」を参照してください。 Python コード生成および実行エージェントなどの公式の例を調べることで、エージェントの作成と使用法についての理解を深めることもできます。
インテリジェントエージェントアプリケーションの構築においては、知識ベースの構築と想起が不可欠です。 RAG テクノロジーに基づくagentUniverseフレームワークは、RAG の知識ベースの構築と検索および呼び出しプロセスのための効率的な標準操作手順を提供します。 「ナレッジの概要」および「ナレッジの定義と使用法」を通じてその使用法について学び、「RAG エージェントの構築方法」を通じてナレッジ ベースを迅速に構築し、リコール可能なエージェントを作成する方法をさらに習得できます。
エージェント アプリケーションの構築では、エージェントはさまざまなツールに接続する必要があります。ユーザーが使用できるツールの範囲を指定する必要があります。ツールの作成と使用を通じて、さまざまな独自の API とサービスをツール プラグインとして統合できます。このフレームワークには、LangChain といくつかのサードパーティ ツールキットがすでに統合されています。詳しい使用方法については、「LangChain ツールと既存の統合ツールの統合」を参照してください。
エージェントの有効性評価は、一方では専門家による評価を通じて、他方ではエージェントの評価機能を活用することで実施できます。 agentUniverse 、エージェント インテリジェンスを使用してエージェントに自己評価と進化機能を提供することを目的とした DataAgent (Minimum Viable Product バージョン) を開始しました。評価基準をカスタマイズすることもできます。詳細については、ドキュメント「DataAgent - Autonomous Data Agent」を参照してください。
agentUniverse 、標準の HTTP および RPC プロトコルに加えて、複数の標準 Web サーバー機能を提供します。サービスの登録と使用法および Web サーバーのセクションに関するドキュメントをさらに詳しく調べることができます。
agentUniverseエージェント ワークフロー用のビジュアル キャンバス プラットフォームを提供します。クイックスタートするには、以下の手順に従ってください。
pip経由でインストール
pip install magent-ui ruamel.yamlワンクリックで実行
ワンクリックで開始するには、sample_standard_app/app/bootstrap にある product_application.py ファイルを実行します。
詳細については、「製品プラットフォームのクイック スタート」および「アドバンスト ガイド」を参照してください。
この機能は difizen とagentUniverseによって共同で開始されました。
agentUniverseのコアは、単一のインテリジェント エージェント、複数のエージェント間のコラボレーション メカニズム、および専門知識の注入を構築するために必要なすべての主要コンポーネントを提供し、開発者が専門的なノウハウを備えたインテリジェント アプリケーションを簡単に作成できるようにします。
agentUniverse実際の業界で検証された複数のマルチエージェント連携モデルコンポーネントを提供しており、その中でも「PEER」は最も特徴的なモデルの1つです。
PEER モデルでは、計画、実行、表現、レビューという 4 つの異なる責任を持つエージェントを利用します。この構造により、複雑な問題の分解と段階的な実行が可能になり、評価フィードバックに基づいた自律的な反復が可能になり、最終的に推論および分析タスクのパフォーマンスが向上します。このモデルは、イベントの解釈、マクロ経済分析、ビジネス提案の実現可能性分析など、複数ステップの分解と詳細な分析を必要とするシナリオで特に効果的です。
PEER モデルは興味深い結果を達成しており、最新の研究結果と実験結果は次の文献でご覧いただけます。
上記の紹介に基づいて、 agentUniverseは次の主な機能が含まれると要約します。
柔軟で拡張可能なエージェント構築機能: エージェントの構築に必要なすべての必須コンポーネントが提供され、そのすべてがユーザー固有のエージェントを強化するためのカスタマイズをサポートします。
豊富で効果的なマルチエージェント コラボレーション モデル: 業界で検証されている PEER (計画/実行/高速化/レビュー) や DOE (データ検索/意見注入/高速化) などのコラボレーション モデルを提供します。ユーザーは、新しいモデルをカスタマイズおよび調整して、複数のエージェント間の有機的なコラボレーションを可能にすることもできます。
ドメイン専門知識の簡単な統合: ドメイン プロンプト、知識構築、および管理の機能を提供し、ドメイン レベルの SOP のオーケストレーションと導入をサポートし、エージェントを専門家レベルのドメイン知識と連携させます。
その他の機能については、 agentUniverseの主な機能」セクションを参照してください。
法律相談エージェントv2
Python コード生成および実行エージェント
マルチターンマルチエージェントモードに基づくディスカッショングループ
PEERマルチエージェントモードに基づく金融イベント分析
Andrew Ng の再帰的ワークフロー翻訳エージェント レプリケーション
? Zhi Xiao Zhu - 金融専門家向け AI アシスタント
Zhi Xiao Zhu AI アシスタント: 厳しい業界での大規模モデルの実装を促進し、投資調査専門家の効率を向上させます。
Zhi Xiao Zhu AI Assistant は、厳しい業界における大規模モデルの実用化のための効率的なソリューションです。これは、正確なアプリケーションに焦点を当てた Finix モデルと、専門的なカスタマイズに優れたagentUniverseインテリジェント エージェント フレームワークに基づいています。このソリューションは、投資調査、ESG（環境、社会、ガバナンス）、財務、収益レポート、その他の専門分野に関連するさまざまな専門的な AI ビジネス アシスタントをターゲットとしています。 Ant Group の大規模シナリオで広範囲に検証されており、専門家の効率が向上しています。
さらに詳しい情報については、ユーザーガイドをお読みください。
API リファレンスをお読みください。
? GitHub Issues を使用してクエリを送信することをお勧めします。通常は 2 日以内に回答します。
? Discord チャンネルに参加して交流しましょう。
?電子メール:
ID: agentUniverse
このプロジェクトは、langchain、pydantic、gunicorn、flask、SQLAlchemy、chromadb などの優れたオープンソース プロジェクトに部分的に基づいて構築されています (詳細な依存関係リストは pyproject.toml にあります)。関連プロジェクトと貢献者に特別な感謝の意を表したいと思います。
