chidori
v0.1.24
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Chidori는 최신 AI 도구와 공생 소프트웨어를 구축하기위한 오픈 소스 오케스트레이터, 런타임 및 IDE입니다. 특히 다음과 같은 문제에 대한 솔루션을 제공함으로써 AI 에이전트를 구축하는 데 특히 도움이됩니다.
Chidori를 사용할 때는 Python 또는 JavaScript가있는 저자 코드를 사용하면 장기 작업 플로우에서 AI 모델의 복잡성과 인터페이스 할 수있는 레이어를 제공합니다. 우리는 이미 익숙한 소프트웨어 패턴을 활용할 수 있도록 이러한 기능을 제공하기 위해 새로운 언어 또는 SDK를 선언 할 필요가 없었습니다.
특징:
Chidori는 Crates.io에서 구입할 수 있으며화물을 사용하여 설치할 수 있습니다. 프로토 타입 개발에 대한 예상 엔트리 포인트는 chidori-debugger 로, 유용한 시각적 인터페이스로 런타임을 감싸고 있습니다.
# Install the rust toolchain and the nightly channel
curl --proto ' =https ' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
rustup toolchain install nightly
# Required for building dependencies
xcode-select --install
# These dependencies are necessary for a successful build
brew install cmake
# We are investigating if this is necessary or can be removed
brew install [email protected]
# Chidori uses uv for handling python dependencies
brew install uv
# We depend on features only supported by nightly at the moment
cargo +nightly install chidori-debugger --locked다른 Python 인터프리터를 사용하려면 설치 중에 Pyo3_Python = Python3.12 (또는 어느 버전> 3.7)를 변경하여 연결되는 변경 사항을 설정할 수 있습니다.
http : // localhost : 4000에 대한 LLMS 기본과의 Chidori와의 상호 작용은 Litellm의 대리에 연결됩니다. GPT-3.5-Turbo를 활용하려면 포함 된 구성 파일이이를 지원합니다. 아래를 실행하려면 pip install litellm[proxy] 설치해야합니다.
export OPENAI_API_KEY=...
uv pip install " litellm[proxy] "
uv run litellm --config ./litellm_config.yaml다음 예제는 Hacker News에서 최고 스토리를 가져 오는 간단한 에이전트를 구축하고 OpenAI API를 호출하여 AI 관련 출시로 필터링 한 다음 해당 데이터를 Markdown으로 형식화하는 방법을 보여줍니다.
Chidori 에이전트는 단일 파일 또는 일반적인 TypeScript 또는 Python 프로젝트로 구성된 파일 모음 일 수 있습니다. 다음 예는 단일 파일 에이전트입니다. Markdown 파일로 표시되는 Jupyter/Ipython 노트북과 비슷한 점을 고려하십시오.
```JavaScript (load_hacker_news)
const axios = require ( 'https://deno.land/x/axiod/mod.ts');
const hn_url_top_stories = "https://hacker-news.firebaseio.com/v0/topstories.json";
함수 fetchstory (id) {
return axios.get (`https://hacker-news.firebaseio.com/v0/item/$ {id} .json? print = pretty`)
. (응답 => response.data);
}
비동기 함수 fetchhn () {
const stories = await axios.get (hn_url_top_stories);
Const StoryIds = Stories.Data;
// 처음 30 만
const tasks = StoryIds.slice (0, 30) .map (id => fetchstory (id));
Return Promise.all (작업)
. 그런데 이야기 => {
return stories.map (Story => {
const {title, url, score} = 스토리;
return {title, url, score};
});
});
}
```
"해석 _the_group"프롬프트
```Prompt (Induard_the_group)
다음 HackerNews 스레드 목록을 기반으로
이 목록을 실행하도록 필터링하십시오
새로운 AI 프로젝트 : {{fetched_articles}}
```
"format_and_rank"프롬프트
```프롬프트 (format_and_rank)
Markdown 에서이 새로운 AI 프로젝트 목록을 가장 많이 순위
가장 흥미로운 프로젝트.
{{induard_the_group}}
```
Python 셀을 EntryPoint로 사용하여 언어 간 실행을 보여줍니다.
```Python
articles = await fetchhn ()
format_and_rank (articles = articles)
```
Chidori는 핵심적으로 다른 에이전트와 구성 요소 간의 상호 작용을 조율하는 반응 형 런타임을 제공합니다. Chidori는 임의의 파이썬 또는 JavaScript 코드를 수용하여 중단 및 반응성을 허용하기 위해 중개 및 실행을 인수합니다. 이를 통해 이미 익숙한 패턴을 활용하면서 이러한 런타임 동작의 이점을 얻을 수 있습니다.
Chidori는 에이전트의 포괄적 인 모니터링 및 관찰 가능성을 보장합니다. 우리는 에이전트 실행 전반에 걸쳐 함수에 의해 방출 된 모든 입력 및 출력을 기록하여 무엇을 이끌어 냈는지 정확하게 설명하여 디버깅 경험과 시스템의 생산 동작에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다.
Chidori를 사용하면 시스템의 스냅 샷을 찍고 해당 시점 (분기)에서 다른 가능한 결과를 탐색하거나 시스템을 이전 상태 (시간 여행)로 되 감을 수 있습니다. 이 기능은 대체 경로 및 Do-Over를 제공하여 오류 처리, 디버깅 및 시스템 견고성을 향상시킵니다.
Chidori는 Python 및 JavaScript의 코드 해석에 대한 일류 지원을 제공합니다. 시스템 내에서 직접 코드를 실행하여 빠른 시작, 사용 편의성 및 안전한 실행을 제공 할 수 있습니다. 우리는 컨테이너화 된 환경 지원이 곧 출시되면서 신뢰할 수없는 코드를 실행하는 것에 대한 추가 보호 조치를 지속적으로 연구하고 있습니다.
실행 그래프, 상태 보존 및 디버깅 도구를 통해 Chidori는 에이전트 평가 중에 코드를 생성하기위한 탁월한 환경입니다. 이것을 사용하여 LLM을 활용하여보다 일반화 된 행동을 달성하고 시간이 지남에 따라 에이전트를 진화시킬 수 있습니다.
이것은 초기 오픈 소스 릴리스이며 커뮤니티의 공동 작업자를 찾고 있습니다. 시작하기에 좋은 곳은 우리의 불화에 합류하는 것입니다!
우리의 프레임 워크는 다음을 포함하여 많은 다른 사람들의 작업에서 영감을 얻었습니다.
Chidori는 MIT 라이센스 아래에 있습니다. 자세한 내용은 라이센스를 참조하십시오.
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