HybridAGI
1.0.0
Agent as Graph와 우리의 접근 방식이 다른 점은 Agent 시스템이 그래프로 표현되는 프로세스가 아니라 해당 프로세스와 분리된 그래프 데이터(그래프 프로그램) 구조를 읽고 쓰고 실행할 수 있는 인터프리터라는 사실입니다. Agent가 그래프 프로그램(다른 데이터와 마찬가지로)을 실행하고 읽고 수정하여 학습할 수 있도록 하는 HybridAGI는 본질적으로 Cypher 언어를 중심으로 한 자체 프로그래밍 시스템을 의도합니다. 이는 신경 기호 프로그래밍, 프로그램 합성 및 기호 AI를 중심으로 한 생산 준비가 완료된 연구 프로젝트입니다.
Turing Complete DSL : HybridAGI의 Turing Complete 도메인 특정 언어(DSL)는 4가지 유형의 노드(제어, 동작, 결정, 프로그램)만 사용하여 무한한 수의 알고리즘을 설명하도록 특별히 설계되었습니다. 인터프리터 에이전트는 기존 프로그래밍 언어와 유사하게 하위 프로그램을 반복하고 호출할 수 있습니다.
그래프 프로그램 검색 및 동적 호출 : 우리의 에이전트 시스템은 정적 유한 상태 기계가 아니라 그래프 기반 DSL 노드를 노드별로 해석하는 인터프리터이기 때문에 프로그램을 메모리로 검색하고 동적으로 가장 적합한 프로그램을 호출하여 사용자 쿼리를 해결할 수 있습니다.
최적화 가능한 파이프라인 및 에이전트 : HybridAGI 및 DSPy를 사용하면 데이터 처리 파이프라인과 에이전트 시스템을 필요에 맞게 최적화할 수 있습니다. 각 HybridAGI 모듈은 DSPy 모듈이기도 하므로 DSPy 최적화 프로그램을 원활하게 사용할 수 있습니다.
소프트웨어로서의 에이전트 동작 : HybridAGI를 사용하면 에이전트의 동작을 Cypher 소프트웨어로 제공하여 스타트업과 회사가 Cypher에 구현된 비즈니스 로직을 기반으로 자체 IP를 생성할 수 있습니다.
메모리 중심 시스템 : HybridAGI는 프로그램 실행과 구조화된 지식 저장을 위해 지식 그래프를 많이 사용하는 메모리 중심 시스템입니다. 이를 통해 중요한 도메인에 대한 Knowledge Graph RAG 애플리케이션이 활성화됩니다.
보안 및 안전성 : 암호 삽입을 방지하고 보호된 프로그램 개념을 도입하여 에이전트 시스템이 자체 주요 프롬프트 메커니즘을 수정하는 것을 방지하기 위해 특별한 주의가 기울여졌습니다.
예측 가능/결정적 동작 및 무한한 도구 수 : 에이전트가 사용할 도구 순서를 선택하도록 허용하지 않기 때문에 무한한 수의 도구를 사용할 수 있습니다. 그래프 프로그램을 따르면서 에이전트 시스템에 대한 예측 가능하고 결정적인 방법론을 보장합니다. 제한 없이 해당 도구를 사용하여 모든 메모리 시스템을 하나의 고유한 에이전트로 결합할 수 있습니다.
HybridAGI는 그래프 기반 프롬프트 프로그래밍 접근 방식을 사용하여 동작을 정의할 수 있는 최초의 프로그래밍 가능한 LLM 기반 에이전트입니다. 에이전트를 고급 챗봇으로 보는 다른 프레임워크와 달리 우리는 컴퓨터 과학, 인지 과학 및 상징적 AI에 뿌리를 둔 방법론을 채택했습니다.
우리에게 에이전트 시스템은 자연어를 처리하고 수행하도록 프로그래밍된 작업을 실행할 수 있는 목표 지향적 인지 소프트웨어입니다. 기존 소프트웨어와 마찬가지로 개발자는 애플리케이션의 동작을 지정하며 시스템은 그렇게 프로그래밍되지 않는 한 진정한 자율성을 갖지 않습니다. 시스템 프로그래밍은 에이전트가 작업을 수행하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 개발자의 의도를 공식화하는 데도 도움이 됩니다.
HybridAGI는 AI 실험을 좋아하는 데이터 과학자, 신속한 엔지니어, 연구원 및 AI 애호가를 위해 설계되었습니다. AI 자율성보다는 인간의 창의성에 초점을 맞춘 '빌드 유어셀프(Build Yourself)' 제품이다.
HybridAGI를 쉽게 설치하려면 다음 명령과 함께 pip를 사용하는 것이 좋습니다.
pip install hybridagi
시스템을 더 깊이 탐색하거나 프로젝트에 기여하려면 다음 명령을 사용하여 소스에서 HybridAGI를 설치할 수 있습니다.
git clone https://github.com/SynaLinks/HybridAGI
cd HybridAGI
pip install .
여기에는 React 에이전트가 없습니다 . 우리가 제공하는 유일한 에이전트 시스템은 메모리에 있는 그래프 프로그램을 노드별로 실행하여 엄격한 방법론을 따르는 맞춤형 그래프 해석기 에이전트 입니다. 계획을 상징적 구성 요소에 오프로드하여 에이전트의 동작을 엔드투엔드에서 제어하기 때문에 시스템의 동작을 쉽게 수정/강화하여 미세 조정이 필요하지 않을 뿐만 아니라 시스템이 즉시 학습할 수 있습니다.
HybridAGI는 신뢰할 수 있는 로봇 시스템을 제작하는 수년간의 경험을 바탕으로 구축되었습니다. 우리는 로봇 공학, 기호 AI, LLM 및 인지 과학에 대한 지식을 프로그래머, 데이터 과학자 및 AI 엔지니어를 위한 제품에 결합했습니다. 에이전트 시스템의 장기 기억은 그래프 프로그램뿐만 아니라 구조화된 지식과 구조화되지 않은 지식을 저장하기 위해 그래프를 많이 사용합니다.
우리는 Cypher Graph 데이터베이스에 중점을 두고 LLM 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 또한 통합 중 하나로 애플리케이션을 확장하기 전에 신속한 프로토타이핑을 위한 로컬 데이터베이스도 제공합니다.
HybridAGI를 사용하면 데이터 추출 파이프라인, RAG 애플리케이션 또는 고급 에이전트 시스템을 구축할 수 있으며 각각은 DSPy 최적화 프로그램을 사용하여 최적화될 수 있습니다. 또한 손쉬운 프로토타이핑을 위해 사전 제작된 모듈과 측정항목을 제공합니다.
각 모듈과 데이터 유형은 엄격하게 유형화되어 있으며 Pydantic을 데이터 검증 레이어로 사용합니다 . Keras나 HuggingFace처럼 모듈을 순차적으로 쌓아서 파이프라인을 빠르게 구축할 수 있습니다.
우리는 메모리 시스템에 대한 R/W 또는 에이전트 상태 수정을 위한 다음 기본 도구 목록을 제공합니다.
| 도구 이름 | 용법 |
|---|---|
Predict | 추론 정보로 컨텍스트를 채우는 데 사용됩니다. |
ChainOfThought | 추론 정보로 컨텍스트를 채우는 데 사용됩니다. |
Speak | 사용자에게 메시지를 보내고 최종 답변을 제공하는 데 사용됩니다. |
AskUser | 사용자에게 질문하는 데 사용됩니다(사용자 페르소나를 시뮬레이션할 수 있음). |
UpdateObjective | 에이전트의 장기 목표 업데이트 |
AddDocument | 새 문서를 메모리에 저장 |
AddFact | 새로운 사실을 기억에 저장 |
AddGraphProgram | 새 프로그램을 메모리에 저장합니다(존재하는 경우 재정의). |
DocumentSearch | 문서 메모리의 정보를 검색하는 데 사용됩니다. |
PastActionSearch | 트레이스 메모리에서 과거 작업을 검색하는 데 사용됩니다. |
EntitySearch | 사실 메모리에서 엔터티를 검색하는 데 사용됩니다. |
FactSearch | 사실 기억에서 사실을 검색하는 데 사용됩니다. |
GraphProgramSearch | 프로그램 메모리에서 그래프 프로그램을 검색하는 데 사용됩니다. |
ReadGraphProgram | 이름으로 메모리에서 그래프 프로그램을 읽는 데 사용됩니다. |
CallGraphProgram | 메모리에서 이름으로 그래프 프로그램을 동적으로 호출하는 데 사용됩니다. |
요즘 함수 호출과 같은 FunctionTool 및 Python 함수를 사용하여 더 많은 도구를 추가할 수 있습니다.
우리는 더 많은 데이터베이스 통합을 위한 기여를 받아들입니다. 더 많은 정보를 원하시면 디스코드 채널에 참여해주세요!
우리는 통제력과 효율성이 부족한 에이전트 기반 시스템의 현재 궤적에 만족하지 않습니다. 오늘날의 접근 방식에는 인간의 통제 없이 독립적으로 작동하는 React/MKRL 에이전트를 구축하는 것이 포함되며, 종종 데이터 배포 내에 머무르는 경향으로 인해 무의미한 무한 루프로 이어지는 경우가 많습니다. 다중 에이전트 시스템은 이 문제를 해결하려고 시도하지만 에이전트의 잡담으로 인해 더 말도 안되고 엄청난 비용이 발생하는 경우가 많습니다. 또한 오늘날의 에이전트는 자신의 행동을 향상하거나 수정하기 위해 미세 조정이 필요한 경우가 많으며 이는 시간이 많이 걸리고 복잡한 프로세스가 될 수 있습니다.
HybridAGI를 사용하면 동작 그래프(그래프 프로그램)를 수정하기만 하면 됩니다. 우리는 상황 내 학습이 원하는 결과를 얻지 못할 때 미세 조정이 최후의 수단이 되어야 한다고 믿습니다. 인지 과학을 컴퓨터 과학 개념에 뿌리내림으로써 우리는 프로그래머가 행동과 결정의 순서를 제어함으로써 꿈에 그리던 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다. 우리의 목표는 인간과 기계 모두가 해석할 수 있는 중간 언어를 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있는 에이전트 시스템을 구축하는 것입니다. 향후 몇 년 동안 인간이 계속해서 루프를 유지하려면 해당 목적에 맞는 에이전트 시스템을 설계해야 합니다.
LangGraph는 지난해 HybridAGI의 경우이기도 했던 LangChain 위에 구축되었습니다. 그러나 통제력과 설명 가능성이 부족한 ReACT 에이전트를 장려하는 LangChain 팀의 방향에 따라 우리는 파이프라인 최적화에 중점을 두어 더 나은 가치를 제공하는 DSPy로 전환했습니다. 최근 LangChain의 잘못된 의사결정을 보완하기 위해 LangGraph가 등장했지만, 우리는 이미 우리 작업의 가치를 입증했습니다. 또한 많은 에이전트 프레임워크와 마찬가지로 LangGraph는 정적 유한 상태 머신을 설명합니다. AGI 시스템에 대한 우리의 비전은 많은 에이전트 프레임워크의 경우와 같이 Turing Complete가 필요하다는 것입니다. 그러나 AGI 여정을 진정으로 시작하려면 즉석에서 자체적으로 프로그래밍할 수 있는 기능(실질적인 지속적인 학습을 의미)도 필요합니다. 다른 프레임워크에는 부족합니다.
Llama-Index는 최근 LangGraph와 유사한 이벤트 기반 에이전트 시스템을 출시했습니다. 이는 정적 상태 머신이며 작업에도 동일한 설명이 적용됩니다.
HybridAGI는 DSPy 팀의 뛰어난 작업을 기반으로 구축되었으며 LLM 에이전트의 맥락에서 복잡한 DSPy 프로그램 생성을 단순화하기 위한 추상화로 만들어졌습니다. DSPy는 더 일반적이며 에이전트 시스템이 필요하지 않은 간단한 작업에도 사용됩니다. DSPy와 달리 우리 프로그램은 정적이 아니라 동적이며 메모리에 저장된 프로그램을 동적으로 호출하여 사용자 쿼리에 적응할 수 있습니다. 또한 그래프를 사용하여 설명 가능한 신경 기호 AGI 시스템에 대한 작업에 중점을 둡니다. 그래프 프로그램은 DSPy를 사용하여 처음부터 구현하는 것보다 구축하기가 더 쉽습니다. DSPy가 LLM 애플리케이션의 PyTorch라면 HybridAGI를 신경 기호 LLM 에이전트의 Keras 또는 HuggingFace로 생각하세요.
OpenAI o1과 HybridAGI는 많은 공통 목표를 공유하지만 서로 다른 패러다임을 염두에 두고 구축되었습니다. OpenAI o1과 마찬가지로 HybridAGI는 다단계 추론을 사용하며 목표 지향 에이전트 시스템입니다. 그러나 OpenAI o1과 달리 에이전트 시스템이 작업 공간을 자유롭게 탐색하도록 허용하는 대신 에이전트 시스템의 CoT 추적을 안내합니다. 이는 에이전트가 Q 학습 그래프 대신 정의된 그래프에서 탐색하는 A*와 더 유사한 패러다임입니다. 전문가가 특정 사용 사례를 해결하도록 프로그래밍할 수 있으므로 추론이 더욱 효율적으로 이루어집니다. 더 작은 LLM을 사용하여 환경에 미치는 영향을 줄이고 ROI를 높일 수 있습니다. 우리 기술의 단점은 해당 기능을 최대한 활용하려면 해당 분야는 물론 프로그래밍 및 AI 시스템에 대한 전문 지식이 필요하다는 것입니다. 그렇기 때문에 우리는 시스템을 구현하기 위한 AI 기술이 부족한 사람과 기업에 감사, 컨설팅 및 개발 서비스를 제공합니다.
우리는 실리콘 밸리나 대기업의 일부가 아닙니다. 우리는 프랑스 남부의 소규모 헌신적인 팀입니다. 우리의 초점은 사용자가 제어권을 유지하는 AI 제품을 제공하는 것입니다. 우리는 에이전트 기반 제품의 현재 궤적에 만족하지 않습니다. 우리는 인간-로봇 상호 작용 및 예상대로 작동하는 대화형 시스템 구축 분야의 전문가입니다. 우리는 인지 과학과 상징적 AI에서 영감을 얻으면서 더 많은 청중을 위해 컴퓨터 과학에 기반을 둔 개념을 유지하는 것을 목표로 합니다.
우리의 임무는 AI 안전과 성능을 넘어 확장됩니다. 그것은 우리가 살고 싶은 세상을 형성하는 것입니다. 5년이나 10년 안에 프로그래밍이 쓸모없어지고 마법 같은 프롬프트로 대체되더라도 우리는 전통적인 프롬프트로는 일자리를 유지하는 데 충분하지 않다고 믿습니다. 너무 단순하고 의도를 정확하게 전달하지 못합니다.
대조적으로, 각 추론 단계를 프로그래밍하려면 신속한 엔지니어링 및 프로그래밍에 대한 전문 지식이 필요합니다. 놀랍게도 AI를 제어함으로써 AI가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있기 때문에 프로그래머에게는 즐겁고 어렵지 않습니다. 알고리즘과 결합된 자연어는 무한한 가능성을 열어줍니다. 우리는 그것이 없는 세상을 상상할 수 없습니다.
우리는 건강, 생물학, 금융, 항공우주와 같은 중요한 영역에서 컴퓨터 비전부터 지식 그래프/온톨로지 시스템을 통한 높은 수준의 추론에 이르기까지 다양한 영역에서 신경 기호 AI 솔루션을 구현하려는 기업을 위한 감사, 컨설팅 및 개발 서비스를 제공하고 있습니다. , 그리고 더 많은 것.
HybridAGI는 당사의 역량을 선보일 뿐만 아니라 미래를 위한 안전한 AGI 시스템에 대한 비전을 제시하는 연구 프로젝트입니다. 우리는 VC를 기쁘게 하고 과대 광고를 촉진하기 위해 허식적인 주장을 하는 대신 실제 사용 사례를 추구하는 부트스트랩 스타트업입니다.
LLM 역량에 대한 우리의 비전은 다른 것보다 온건하기 때문에 우리는 AI의 다양한 분야(진화적, 상징적, 딥 러닝)를 결합하여 확장성에만 의존하여 지구를 불태우지 않고 미래로 도약하는 것을 적극적으로 모색하고 있습니다. 명백한 환경 영향 외에도 중소형 모델을 사용함으로써 우리는 수조 달러 규모의 데이터 센터 없이도 유용한 연구를 수행할 수 있는 더 나은 이해와 역량을 갖게 되었습니다.
HybridAGI는 미래를 준비하는 동시에 현대적이고 전통적인 AI 시스템에 대한 이해를 보여주는 우리의 방식입니다. HybridAGI는 AGI 시스템 작업에 수십억 달러가 필요하지 않으며 열정적인 사람들로 구성된 소규모 팀이 변화를 만들 수 있다는 증거입니다.
우리는 여러 가지 이유로 GNU GPL에 따라 HybridAGI를 출시했습니다. 첫 번째는 우리 작업과 기여자의 작업을 보호하고 싶다는 것입니다. 두 번째 이유는 우리는 거대 AI 기술 기업에 의존하지 않고 사람들이 살 수 있는 미래를 만들고 싶다는 것입니다. 우리는 사람들이 자신의 소유가 될 수 있는 방법 없이 시장을 파괴하고 일자리를 잃게 함으로써 그들을 노예화하지 않고 사람들에게 권한을 부여하고 싶습니다. 지식. HybridAGI는 커뮤니티에 의한, 커뮤니티를 위한 커뮤니티 프로젝트입니다. 마지막으로 HybridAGI는 전 세계의 재능 있고 같은 생각을 가진 사람들과 연결하고 바람직한 미래를 위한 커뮤니티를 만드는 방법입니다.
어떤 사람들은 HybridAGI가 단지 도구 상자일 뿐이라고 주장할 수도 있습니다. 그러나 LangChain 또는 Llama-Index와 달리 HybridAGI는 처음부터 DSL/아키텍처에 대해 훈련된 특수 목적 LLM과 시너지 효과를 발휘하도록 설계되었습니다. 우리는 커뮤니티 덕분에 소프트웨어를 향상시켰으며, 우리 자신의 프로그래밍 언어를 만든 사람이기 때문에 이를 프로그래밍하는 데 가장 적합한 사람들이기도 합니다. 우리는 경쟁 우위를 유지하기 위해 프로젝트 마지막 해에 데이터를 축적하고 많은 증강 기술을 배웠으며 데이터 세트를 정리했습니다. 우리는 그렇게 하는 것이 유익하다고 판단되는 어느 시점에 우리가 구축하고 있는 LLM을 출시할 수도 있습니다.
우리 소프트웨어는 우리 자신과 커뮤니티의 기여를 보호하기 위해 GNU GPL 라이센스에 따라 출시되었습니다. 분리된 애플리케이션(그래프 프로그램)의 논리에는 HybridAGI를 사용하는 데 IP 문제가 없습니다. 또한 프로덕션에서 사용할 때 에이전트를 요청하고 앱(예: 웹사이트)의 백엔드와 프런트엔드를 분리하기 위해 FastAPI 서버를 만들어야 합니다. 그러면 GPL 라이선스가 소프트웨어의 다른 부분을 오염시키지 않습니다. 필요한 경우 고객에게 이중 라이센스도 제공합니다.
개발자, 연구원, AI 애호가로 구성된 커뮤니티의 일원이 되어 보세요. 프로젝트에 기여하고, 피드백을 공유하고, HybridAGI의 미래를 만들어가는 데 도움을 주세요. 여러분의 참여를 환영하고 소중하게 생각합니다!
