DevAssistant

Dev Assistant — это проект Python, демонстрирующий интеллектуальный агент, способный выполнять задачи, учиться на своей среде и оценивать свой прогресс в достижении заданной цели. Агент состоит из нескольких модулей, каждый из которых отвечает за определенный аспект поведения агента.

Агент действует на основе входных данных, заданных пользователем, и использует ряд инструментов для достижения желаемого результата.

Этот инструмент особенно полезен для задач, которые после завершения приводят к созданию нескольких файлов, и предназначен для оптимизации рабочего процесса разработчиков.

Ключевые компоненты

• ReasoningModule: генерирует задачи и определяет их приоритетность на основе цели и текущего состояния агента.
• PerceptionModule: обрабатывает задачи и результаты для их оптимизации для понимания и выполнения агентом.
• ExecutionModule: выполняет задачи с использованием различных инструментов и возвращает результаты.
• LearningModule: обучается на основе наблюдений и корректирует поведение агента для повышения эффективности.
• MemoryModule: хранит и извлекает соответствующую информацию в зависимости от задач и целей агента.
• EvaluationModule: оценивает прогресс агента в достижении своей цели и определяет, была ли достигнута цель.

Как использовать

Чтобы настроить проект, выполните следующие действия:

1. Клонируйте репозиторий на свой локальный компьютер.
2. Установите необходимые зависимости, запустив make install .
3. Настройте необходимые переменные среды в файле .envrc . Вам нужно будет предоставить ключ API OpenAI.
4. Запустите проект с помощью команды make docker или make .

Запуск проекта

Вы можете запустить проект в разных режимах:

• Чтобы запустить проект с определенной целью, используйте команду python -u -m main --obj "Your objective here" .
• Чтобы запустить проект в подробном режиме, добавьте к команде флаг --verbose .
• Чтобы запустить проект с визуализатором, добавьте в команду флаг --visualizer .

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ:

Агент оснащен инструментами, позволяющими вносить изменения в машину, на которой он в данный момент работает. Рекомендуется запускать агент внутри докер-контейнера. Бегать

сделать докер

команда для запуска контейнера.

Инструменты

Помощник использует несколько инструментов для выполнения задач. Некоторые из этих инструментов включают в себя:

• Python REPL
• Bash-команды
• Манипулирование файлами (чтение, запись, удаление и т. д.)
• Интеграция с GitHub
• Парсинг веб-страниц

Структура

Проект состоит из нескольких файлов Python, каждый из которых содержит определенный модуль или класс:

• AgentOrchestrator.py: содержит основной класс AgentOrchestrator, который координирует работу различных модулей для достижения цели агента.
• main.py: основной сценарий, который запускает агент и обрабатывает аргументы командной строки.

Будущие улучшения

• Улучшите способность агента справляться с более сложными целями и задачами.
• Добавьте дополнительные инструменты и возможности в ExecutionModule.
• Расширьте возможности обучения и адаптации агента.
• Внедрите визуализатор для отображения прогресса агента и процесса принятия решений.

Содействие

Если вы хотите внести свой вклад в проект, отправьте запрос на включение или откройте проблему в репозитории.

Ссылки

• Авто-GPT
• ребенокAGI
• Индекс ламы
• Лангчейн

Лицензия

Этот проект лицензируется по лицензии MIT.