ATAT
1.0.0
| Быстрая настройка для агентов ИИ по электронной почте | → | Развертывайте агенты самым простым способом для ваших пользователей |
| Кому, CC и Fw: несколько агентов | → | Упрощенное обучение: просто отправьте электронное письмо |
| Мощные шорткоды для искусственного интеллекта | → | Многоагентная многоэтапная совместная работа для всех |
| Батарейки в комплекте, просто добавьте учетные данные | → | Включает почтовый клиент и панель агента. |
ATAT позволяет быстро настроить агентов искусственного интеллекта, которые вы можете отправлять по электронной почте, с помощью простых коротких кодов, которые наделяют агентов сверхспособностями.
Исходный код https://github.com/semanticsean/ATAT.
Дорожная карта: Если вы заинтересованы в участии в проекте, пожалуйста, обратитесь к нашему руководству по вкладу для получения подробной информации о том, как вы можете принять участие.
v0.4 - Включает ABE - A/B + Выборный опрос. v0.3 – первоначальный выпуск
ПРИМЕР: Отправьте электронное письмо команде из трех ИИ-агентов, которые совместно пишут короткий рассказ:
Отправьте электронное письмо одному агенту ИИ с просьбой написать историю в трех действиях (три вызова API):
В этом руководстве вы узнаете, как выполнить развертывание в Replit, поскольку его очень легко развернуть. Начните с этого ответа.
Чтобы использовать локально или на Github, вам придется изменить вызовы, чтобы они принимали переменные окружения.
pip install openai==0.28.0 .{
"SMTP_SERVER": "",
"IMAP_SERVER": "",
"SMTP_PORT": "",
"SMTP_USERNAME": "",
"SMTP_PASSWORD": "",
"OPENAI_API_KEY": "",
"ДОМЕН_ИМЯ": "",
"НАЗВАНИЕ КОМПАНИИ": ""
}
Для SMTP_PORT с использованием Google Workspace используйте порт 587.
Для SMTP_PASSWORD, если вы используете Google/Gmail, это должен быть ПАРОЛЬ ПРИЛОЖЕНИЯ, требующий 2FA.
DOMAIN_NAME должен соответствовать тому, что следует за символом @ в адресе электронной почты. Например, «acme.com», например «[email protected]».
COMPANY_NAME должно быть таким, каким оно указано в письменной форме, например «ACME Corp.».
Создайте адрес электронной почты агента @: это должен быть новый адрес электронной почты без истории.
Псевдонимы агентов: назначьте хотя бы один псевдоним электронной почты хотя бы для одного агента в agents/agents.json . Остальные являются необязательными и могут быть вызваны с помощью короткого кода @@(Имя агента) или могут получить собственный псевдоним. @@ полезен, если вам нужно больше агентов, чем поддерживает ваш почтовый сервер в качестве псевдонимов. Например, Google Workspace ограничивается 25, но вы можете развернуть сотни моделей агентов, доступных через короткий код @@.
См. /tools/testing_emails.md, чтобы найти электронные письма для тестирования.
ВАЖНО: Возможно, вам придется внести в белый список домен и/или адреса электронной почты.
СОЗДАЙТЕ НОВОЕ ЭЛЕКТРОННОЕ ПИСЬМО ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ С ATAT. НЕ ПОДКЛЮЧАЙТЕ СУЩЕСТВУЮЩИЕ АККАУНТЫ. ATAT реагирует на действия, и вы можете отправлять непреднамеренные электронные письма, если вы не проиндексировали историю должным образом. Создайте новую учетную запись исключительно для использования ATAT.
ATAT — это почтовый клиент, в котором размещаются агенты искусственного интеллекта, которые отвечают на электронные письма, поэтому вы можете отправлять им электронные письма напрямую, копировать их или отправлять им электронные письма. ATAT предназначен для демократизации использования ИИ, позволяя быстро настроить «компанию» агента ИИ за считанные минуты, а управление осуществляется по электронной почте. Это означает, что обучение так же просто, как предоставить новое электронное письмо для пересылки или копию. Этот подход использует присущую электронной почте медлительность для продуманных и всеобъемлющих ответов ИИ. Это также открывает нормам мышление «МО» или «СЕ».
Еще одна сильная сторона электронной почты в том, что она медленная. Как показано в @@ и !detail! короткие коды, многопроходные компоненты (мульти-API-вызовы) могут быть интегрированы, и время, необходимое для выполнения всех вызовов, будь то минуты или даже часы, является нормальным для электронной почты.
!detail , !summarize и !ff . Используйте new_agent.py для создания новых агентов с подробными персонажами и изображениями, созданными DALL-E.
cards.py обеспечивает работу сервера Flask, демонстрирующего панель управления всех агентов для легкого доступа.
Улучшите взаимодействие с электронной почтой с помощью нашей усовершенствованной системы коротких кодов. Эти короткие коды, предназначенные для плавной интеграции с контентом электронной почты, запускают специализированные функции на платформе ATAT, обеспечивая динамическое взаимодействие агентов и манипулирование контентом непосредственно через ваши электронные письма. Изучите возможности и использование каждого короткого кода, чтобы использовать весь потенциал ATAT для вашей электронной почты.
@@@@ для отправки электронных писем нескольким агентам одновременно, что способствует совместному реагированию нескольких агентов. Эта функция неоценима для сценариев, требующих участия различных ИИ-персонажей.@@(agent name) или @@.creator в свое электронное письмо, а затем конкретные идентификаторы агента или инструкции по созданию. Эта команда дает сигнал ATAT привлечь назначенных агентов к процессу реагирования.Тестирование электронной почты
devatlas – на какой самый важный вопрос должны ответить соискатели гранта при написании питчей для стартапов?
@@(кастор) какие стартапы тебе нравятся?
@@(Нова) что ты думаешь?
@@(Орион) что ты думаешь?
@@(Небула) что ты думаешь?
@@(Альтаир) что ты думаешь?
@@.creator@@.creator мгновенно генерирует новых персонажей агентов, предлагая оперативную настройку для адаптации к меняющимся потребностям разговора.@@.creator(Embody an agent...) с подробными спецификациями личности. Убедитесь, что «Embody» присутствует, чтобы активировать функцию создателя, давая сигнал ATAT создать и представить новую личность агента на основе ваших инструкций.Тестирование электронной почты
Я работаю над новым творческим проектом и мне нужна ролевая игра. Пожалуйста, отобразите этого агента и попросите его ответить на вопрос ниже.
@@.creator(Воплотите игривого вампира, который дружит с дельфином в стиле детской книги, говорящим комичным вампирским голосом.)!
Мистер Вампир, какая игра вам больше всего нравится?
Detail запросов на создание длинного контентаDetail разбивает обширные текстовые блоки на управляемые сегменты, оптимизируя обработку и генерацию ответов.!detail_start! и !detail_stop! маркеры. ATAT автоматически сегментирует контент для эффективной обработки. Используйте '!split!' разделить вызовы API/задействовать многоходовой режим.!detail_start! введение: на дворе 2050 год, и синтетические путешествия во времени, управляемые искусственным интеллектом, вполне возможны !разделить! мы знакомимся с нашим главным героем в деталях !сплит! мы знакомимся с нашим антагонистом, подробно !сплит! мы видим первый конфликт между главным героем и антагонистом, первый акт заканчивается !сплит! второй акт начинается с нового игрока, романтического интереса, о котором еще не упоминалось !сплит! во втором акте есть принципиальный конфликт !сплит! наступает кульминация !сплит! разрешение еще не произошло !сплит! теперь разрешение происходит !detail_stop!
SummarizeSummarize объединяет подробный контент в краткие сводки, которые можно настроить с помощью специальных модификаторов в соответствии с предполагаемой направленностью и стилем вашего резюме.!summarize! , добавляя модификаторы по мере необходимости для уточнения итогового вывода.(Эта функция еще более глючная, чем другие.)
СМОТРИТЕ /tools/testing_emails.md для тестирования сценариев — слишком длинный, чтобы поместиться здесь.
!summarize.json! , !summarize.marketing! или !summarize.budget! поручить ATAT подготовить резюме, соответствующие вашим требованиям, будь то в формате JSON, на маркетинговом языке или в бюджетно-ориентированном контенте.Используйте эти короткие коды, чтобы оптимизировать взаимодействие с электронной почтой, обеспечивая эффективную и действенную связь с вашими ИИ-агентами и между ними.
ABE (A/B+Election) — обзор инструмента опроса агентов ABE означает A/B+Election, сложный инструмент, предназначенный для облегчения опроса интеллектуальных агентов в различных сценариях, начиная от процессов принятия решений до сбора мнений и т. д. Созданный на основе Flask, ABE легко интегрируется с веб-технологиями, предлагая динамичный и интерактивный опыт как администраторам, так и участникам.
Возможности Управление агентами: легко управляйте списком агентов, каждый из которых имеет уникальные идентификаторы и атрибуты. ABE позволяет подробно указывать агентов, включая пользовательские ключевые слова и изображения, для улучшения качества опроса.
Динамический опрос: проводите A/B-тесты или выборы среди агентов с помощью индивидуальных вопросов и инструкций. Эта функция позволяет исследователям и разработчикам собирать детальную информацию о предпочтениях или решениях агентов.
Аутентификация по электронной почте: безопасная система аутентификации, которая использует подтверждение по электронной почте для проверки пользователя. Это гарантирует, что только авторизованные участники могут участвовать в процессе голосования.
Управление сеансами. С помощью ABE сеансы однозначно идентифицируются и управляются, что обеспечивает структурированный подход к сбору и анализу данных. Каждый сеанс может быть дополнен конкретными вопросами, инструкциями и выбором агентов.
Интерактивная информационная панель: веб-панель обеспечивает централизованный интерфейс для настройки опросов, визуализации выбора агентов и запуска сеансов. Панель мониторинга расширяет возможности пользователя, упрощая навигацию по процессу опроса.
Настраиваемый вывод: создание и настройка вывода на основе результатов опроса. ABE поддерживает создание подробных отчетов, визуализаций и сводок, удовлетворяющих широкий спектр потребностей в анализе.
Безопасность и конфиденциальность. Созданная с учетом требований безопасности, ABE реализует лучшие практики для защиты пользовательских данных и обеспечения целостности процесса опроса. Сеансы и передача данных обрабатываются безопасно с учетом конфиденциальности и конфиденциальности.
Начало работы. Настройка и установка. Начните с настройки среды Python и установки Flask вместе с другими необходимыми зависимостями. Для обеспечения обратной совместимости ABE требуется Python 3.6 или новее.
Настройте агентов: заполните файл Agents.json информацией о ваших агентах, включая имена, атрибуты и изображения. Этот файл служит базой данных для агентов, участвующих в опросах.
Запустите приложение: запустите abe.py, чтобы запустить сервер Flask. Перейдите по предоставленному URL-адресу, чтобы получить доступ к панели управления ABE.
Создайте опрос. Используйте панель управления для настройки опроса, включая вопросы, агентов для участия и специальные инструкции. Каждый опрос может быть адаптирован для удовлетворения конкретных потребностей в исследованиях или принятии решений.
Распространение и сбор ответов: как только ваш опрос будет опубликован, авторизованные участники смогут взаимодействовать с платформой, предоставляя свои ответы и мнения. ABE управляет сбором и организацией этих данных в режиме реального времени.
Анализ результатов: после завершения опроса ABE упрощает анализ результатов через свою панель управления. Экспортируйте данные, создавайте отчеты и извлекайте ценную информацию из агрегированных ответов.
Варианты использования Универсальная структура ABE делает ее подходящей для различных приложений, включая, помимо прочего:
Исследование рынка: поймите потребительские предпочтения или предскажите рыночные тенденции, опросив группу репрезентативных агентов. Поддержка принятия решений. Упростите процессы принятия решений в организациях путем сбора и анализа мнений агентов. Академические исследования: проводить исследования и эксперименты с использованием агентных моделей и симуляций. Заключение ABE предлагает мощную и гибкую платформу для опроса агентов в различных контекстах. Сочетая простоту использования с надежным набором функций, ABE дает пользователям возможность собирать, анализировать и использовать данные инновационными способами. Будь то исследования, принятие решений или анализ рынка, ABE предоставляет инструменты, необходимые для использования коллективного разума агентов.
contribute.md .ATAT лицензируется по лицензии MIT. Подробности см. в файле ЛИЦЕНЗИИ.
@@ и ATAT являются торговыми марками Semantic Life, авторские права 2024 г. Все права защищены.
Google/Google Workspace (TM) Google.
psql -h имя хоста -U имя пользователя -d имя базы данных SET Idle_in_transaction_session_timeout = '15min'; psql -d $DB_NAME -U $DB_USER -W $DB_PASS flask db init # Требуется только в первый раз для настройки каталога миграции flask dbmigrate -m "Добавленная модель PageView" flask db обновление
Семантическая жизнь — Панель управления AI Agent
Добро пожаловать на панель Semantic Life - AI Agent! Этот мощный инструмент позволяет создавать, управлять и взаимодействовать с ИИ-агентами через удобный веб-интерфейс. Благодаря таким функциям, как создание агентов, управление временными рамками, организация встреч и проведение опросов, вы можете использовать возможности искусственного интеллекта для получения ценной информации и принятия обоснованных решений. Функции
Agent Creation: Easily create new AI agents by providing a name, job title, and description. The system generates a detailed agent persona, including keywords, relationships, and an image prompt, using the OpenAI GPT-4 model. It also generates a profile picture using the DALL-E model.
Timeframe Management: Create different scenarios or contexts for your AI agents by establishing timeframes. You can select specific agents to include in a timeframe and provide instructions to modify their attributes using the OpenAI API. The modified agents are saved in a new JSON file for easy access.
Meeting Organization: Organize meetings with your AI agents to gather insights and conduct surveys. Select a timeframe, choose the agents to include, and provide a name for the meeting. The system creates a survey form where you can define questions and gather responses from the agents using the OpenAI API.
Survey Results: View the results of your surveys in a user-friendly interface. The responses from each agent are displayed alongside their profile information. You can analyze the responses, compare insights from different agents, and make informed decisions based on the survey results.
Public Sharing: Make your survey results publicly accessible by generating a unique public URL. Anyone with the URL can view the survey results without authentication, allowing you to share insights with a broader audience.
Предварительные условия
Прежде чем запускать панель мониторинга Semantic Life - AI Agent, убедитесь, что у вас есть следующее:
Python 3.x installed
OpenAI API key
Required Python packages (listed in requirements.txt)
Установка
Clone the repository:
бить
git clone https://github.com/your-username/semantic-life.git
Install the required Python packages:
бить
pip install -r требования.txt
Set up the environment variables:
OPENAI_API_KEY: Your OpenAI API key
DATABASE_URL: URL for your database (e.g., PostgreSQL)
FLASK_KEY: Secret key for Flask sessions
DOMAIN_NAME: Domain name for your application
Run the database migrations:
бить
обновление базы данных фляги
Start the application:
бить
приложение Python.py
Access the application in your web browser at http://localhost:5000.
Использование
Register a new account or log in to an existing account.
Create new agents by providing a name, job title, and description.
Establish timeframes and select agents to include. Provide instructions to modify the agents' attributes.
Organize meetings by selecting a timeframe, choosing agents, and providing a name.
Conduct surveys by defining questions and gathering responses from the agents.
View survey results and analyze the insights provided by the AI agents.
Optionally, make survey results publicly accessible by generating a unique public URL.
Содействие
Вклад в информационную панель Semantic Life — AI Agent приветствуется! Если у вас возникнут какие-либо проблемы или у вас есть предложения по улучшению, откройте проблему или отправьте запрос на включение в репозиторий GitHub. Лицензия
Этот проект лицензируется по лицензии MIT. Контакт
По любым вопросам или отзывам, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected].
Наслаждайтесь использованием панели Semantic Life - AI Agent, чтобы раскрыть потенциал AI-агентов и получить ценную информацию!
Откройте терминал или командную строку и перейдите в каталог вашего проекта. Выполните следующую команду, чтобы запустить оболочку Flask: flas
оболочка колбы
из моделей импортировать пользователя, дБ
пользователь = User.query.filter_by(username='username').first()
user.token_balance = 1000
db.session.commit()
печать (user.token_balance)
Выход()
flask dbmigrate -m «Добавленные пользовательские кредиты» обновление flask db
pip install 'itsdangerous<2.0'
Конечно! Вот техническое описание приложения для другого ИИ:
Приложение Semantic Life — это веб-приложение, созданное с использованием веб-инфраструктуры Flask на Python. Он позволяет пользователям создавать агенты искусственного интеллекта и управлять ими, проводить опросы и определять временные рамки на основе определяемых пользователем инструкций.
Приложение соответствует архитектуре шаблонов, в которой различные части приложения разделены на отдельные проекты, такие как auth_blueprint, Survey_blueprint, Dashboard_blueprint и Profile_blueprint. Каждый проект обрабатывает определенные маршруты и функции, связанные с его назначением.
Приложение использует базу данных PostgreSQL для хранения информации о пользователях, данных агентов, опросов и сроков. Модели базы данных определяются с помощью Flask-SQLAlchemy, расширения, которое предоставляет возможности ORM (объектно-реляционное сопоставление) для взаимодействия с базой данных.
Аутентификация пользователя реализуется с помощью Flask-Login, который обрабатывает регистрацию пользователей, вход в систему и управление сеансами. Пользователи могут зарегистрировать учетную запись, войти в систему и обновить информацию своего профиля.
Приложение интегрируется с API OpenAI для генерации данных агентов и проведения опросов. Он использует модуль abe_gpt для обработки данных агента и генерации ответов на основе пользовательских инструкций. Модуль abe_gpt взаимодействует с API OpenAI для генерации данных агента, изменения атрибутов агента и генерации ответов на опросы.
Приложение позволяет пользователям создавать агенты искусственного интеллекта и управлять ими. Пользователи могут добавлять базовые агенты, создавать новые агенты, редактировать атрибуты агентов и удалять агентов. Данные агента хранятся в базе данных и могут быть извлечены и обновлены по мере необходимости.
Пользователи также могут создавать опросы и проводить встречи с агентами ИИ. Опросы создаются путем выбора агентов и определения вопросов. Приложение использует модуль abe_gpt для генерации ответов на опросы на основе выбранных агентов и пользовательских инструкций. Результаты опроса сохраняются в базе данных и могут быть просмотрены пользователем.
Таймфреймы — еще одна функция приложения, позволяющая пользователям создавать модифицированные версии базовых агентов на основе конкретных инструкций и контекста. Пользователи могут выбирать агентов, давать инструкции и создавать новые временные рамки с помощью измененных агентов. Данные таймфрейма хранятся в базе данных, и пользователь может получать к ним доступ и управлять ими.
Приложение использует различные расширения и библиотеки Flask для улучшения своей функциональности. Flask-Images используется для обработки изображений, хотя его использование в текущем коде необходимо очистить и исправить. Flask-Migrate используется для миграции баз данных, что позволяет легко управлять изменениями схемы базы данных.
Интерфейс приложения создан с использованием HTML-шаблонов и оформлен с помощью Tailwind CSS. Шаблоны визуализируются с помощью Jinja2, механизма шаблонов, который позволяет генерировать динамический контент. JavaScript используется для интерактивности на стороне клиента и запросов AJAX.
Обработка ошибок и ведение журнала реализованы во всем приложении, чтобы корректно перехватывать и обрабатывать исключения. Приложение регистрирует соответствующую информацию и ошибки для целей отладки и мониторинга.
В целом, приложение Semantic Life предоставляет пользователям платформу для создания, управления и взаимодействия с ИИ-агентами, проведения опросов и формирования временных рамок на основе определяемых пользователем инструкций. Для реализации своей функциональности он использует веб-инфраструктуру Flask, базу данных PostgreSQL и API OpenAI.
таблица_схема | имя_таблицы | имя_столбца | тип_данных
--------------+-----------------+---------------+- ---------------------------- публичный | версия_перегонного куба | номер_версии | характер различной общественности | встреча | идентификатор | целочисленное общественное | встреча | имя | характер различной общественности | встреча | идентификатор_пользователя | целочисленное общественное | встреча | данные_совещания | json общедоступный | встреча | is_public | логическое общественное | встреча | публичный_url | характер различной общественности | просмотр_страницы | идентификатор | целочисленное общественное | просмотр_страницы | страница | характер различной общественности | просмотр_страницы | временная метка | временная метка без часового пояса общедоступная | опрос | идентификатор | целочисленное общественное | опрос | имя | характер различной общественности | опрос | идентификатор_пользователя | целочисленное общественное | опрос | is_public | логическое общественное | опрос | публичный_url | характер различной общественности | опрос | данные опроса | json общедоступный | сроки | идентификатор | целочисленное общественное | сроки | имя | характер различной общественности | сроки | идентификатор_пользователя | целочисленное общественное | сроки | агенты_данные | json общедоступный | пользователь | идентификатор | целочисленное общественное | пользователь | имя пользователя | характер различной общественности | пользователь | электронная почта | характер различной общественности | пользователь | хэш_пароля | характер различной общественности | пользователь | агенты_данные | json общедоступный | пользователь | изображения_данные | json общедоступный | пользователь | кредиты | целое число
ВЫБЕРИТЕ кредиты ОТ пользователя ГДЕ username = 'the_username';
ВЫБЕРИТЕ table_schema, table_name, columns_name, data_type FROM information_schema.columns ГДЕ table_schema НЕ В («информационная_схема», «pg_catalog») ORDER BY table_schema, table_name, ordinal_position;
----------
check images
SELECT
agent.value->>'id' AS agent_id,
agent.value->>'photo_path' AS photo_path,
LENGTH(COALESCE(u.images_data->>(agent.value->>'photo_path'), '')) AS image_length,
CASE
WHEN LENGTH(COALESCE(u.images_data->>(agent.value->>'photo_path'), '')) > 0
THEN 'Present'
ELSE 'Missing'
END AS image_status
FROM
"user" u,
json_array_elements(u.agents_data) AS agent
WHERE
u.id = 12;
admin.py автономный добавляет кредиты
ВЫБЕРИТЕ m.id AS Meeting_id, m.name AS Meeting_name, m.agents AS Meeting_Agents, m.Questions AS Meeting_Questions, m.ответы AS Meeting_ответы, m.is_public AS Meeting_is_Public, m.public_url AS Meeting_Public_url, u.ID AS user_id, u .username AS имя_пользователя, u.email AS user_email ОТ собрания AS m ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к «пользователю» AS u ON m.user_id = u.id ГДЕ m.id = 24;
посмотреть агентов по таймфреймам
SELECT t.id AS timeframe_id, t.name AS timeframe_name, json_array_length(t.agents_data) AS num_agents, CASE WHEN t.agents_data IS NULL THEN false ELSE true END AS Agents_populated, CASE WHEN u.images_data IS NULL THEN false ELSE true END AS изображения_заселено, json_agg(t.agents_data->>'id') КАК имена агентов ИЗ временного интервала t ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к "пользователю" u ON t.user_id = u.id ГРУППИРУЙТЕ ПО t.id, t.name, t.agents_data, u.images_data;
SELECT u.id AS user_id, u.username, CASE WHEN LENGTH(t.image_data) > 0 THEN 'Ненулевой' ELSE 'Ноль' END AS image_data_status, CASE WHEN LENGTH(t.thumbnail_image_data) > 0 THEN 'Ненулевой ' ELSE 'Ноль' END AS уменьшенное_изображение_data_status FROM «пользователь» u LEFT JOIN timeframe t ON t.user_id = u.id WHERE u.username = 'realityinspector82';
