DevAssistant

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Dev Assistant é um projeto Python que demonstra um agente inteligente capaz de realizar tarefas, aprender com seu ambiente e avaliar seu progresso em direção a um determinado objetivo. O agente é composto por vários módulos, cada um responsável por um aspecto específico do comportamento do agente.

O agente opera com base nos objetivos de entrada fornecidos pelo usuário e emprega uma série de ferramentas para alcançar o resultado desejado.

A ferramenta é particularmente útil para tarefas que resultam na criação de vários arquivos após a conclusão e foi projetada para agilizar o fluxo de trabalho dos desenvolvedores.

Componentes principais

ReasoningModule: Gera e prioriza tarefas com base no objetivo e no estado atual do agente.
PerceptionModule: Processa tarefas e resultados para otimizá-los para compreensão e execução do agente.
ExecutionModule: Executa tarefas usando diversas ferramentas e retorna os resultados.
LearningModule: Aprende com as observações e ajusta o comportamento do agente para melhorar a eficiência.
MemoryModule: Armazena e recupera informações relevantes com base nas tarefas e objetivos do agente.
EvaluationModule: Avalia o progresso do agente em direção ao seu objetivo e determina se o objetivo foi alcançado.

Como usar

Para configurar o projeto, siga estas etapas:

Clone o repositório em sua máquina local.
Instale as dependências necessárias executando make install .
Configure as variáveis de ambiente necessárias em um arquivo .envrc . Você precisará fornecer sua chave de API OpenAI.
Execute o projeto usando o comando make docker ou make .

Executando o Projeto

Você pode executar o projeto em diferentes modos:

Para executar o projeto com um objetivo específico, utilize o comando python -u -m main --obj "Your objective here" .
Para executar o projeto no modo detalhado, adicione o sinalizador --verbose ao comando.
Para executar o projeto com um visualizador, adicione o sinalizador --visualizer ao comando.

AVISO:

O agente está equipado com ferramentas que permitem realizar modificações na máquina onde está operando. Recomenda-se executar o agente dentro do contêiner docker. Correr

fazer janela de encaixe

comando para iniciar um contêiner.

Ferramentas

O assistente utiliza diversas ferramentas para realizar tarefas. Algumas dessas ferramentas incluem:

REPL Python
Comandos bash
Manipulação de arquivos (ler, escrever, excluir, etc.)
Integração com GitHub
Raspagem da Web

Estrutura

O projeto consiste em vários arquivos Python, cada um contendo um módulo ou classe específica:

AgentOrchestrator.py: Contém a classe principal AgentOrchestrator, que coordena os diferentes módulos para atingir o objetivo do agente.
main.py: o script principal que executa o agente e lida com argumentos de linha de comando.

Melhorias Futuras

Melhore a capacidade do agente de lidar com objetivos e tarefas mais complexos.
Adicione mais ferramentas e recursos ao ExecutionModule.
Melhore as capacidades de aprendizagem e adaptação do agente.
Implemente um visualizador para exibir o progresso do agente e o processo de tomada de decisão.