HybridAGI
1.0.0
สิ่งที่ทำให้แนวทางของเราแตกต่างจาก Agent เนื่องจาก Graph คือความจริงที่ว่าระบบ Agent ของเราไม่ใช่กระบวนการที่แสดงด้วยกราฟ แต่เป็นล่ามที่สามารถอ่าน/เขียนและดำเนินการโครงสร้างข้อมูลกราฟ (โปรแกรมกราฟ) ที่แยกออกจากกระบวนการนั้น ทำให้ Agent สามารถเรียนรู้ได้โดยการดำเนินการ อ่าน และแก้ไขโปรแกรมกราฟ (เช่นเดียวกับข้อมูลอื่นๆ) โดยสาระสำคัญของ HybridAGI นั้นมีจุดมุ่งหมายให้เป็นระบบการเขียนโปรแกรมด้วยตนเองที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ภาษา Cypher เป็นโครงการวิจัยที่พร้อมสำหรับการผลิตซึ่งมีศูนย์กลางอยู่ที่การเขียนโปรแกรมสัญลักษณ์ประสาท การสังเคราะห์โปรแกรม และ AI สัญลักษณ์
Turing Complete DSL : ภาษาเฉพาะโดเมน (DSL) ของ Turing Complete ของ HybridAGI ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่ออธิบายอัลกอริทึมจำนวนไม่สิ้นสุดโดยใช้โหนดที่แตกต่างกันเพียง 4 ประเภท (การควบคุม การดำเนินการ การตัดสินใจ โปรแกรม) เอเจนต์ล่ามสามารถวนซ้ำและเรียกโปรแกรมย่อยได้ คล้ายกับภาษาการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม
การค้นหาโปรแกรมกราฟ & การโทรแบบไดนามิก : เนื่องจากระบบตัวแทนของเราไม่ใช่เครื่องสถานะจำกัดแบบคงที่ แต่เป็นล่ามที่ตีความโหนด DSL แบบกราฟทีละโหนด ระบบจึงสามารถค้นหาโปรแกรมในหน่วยความจำและเรียกโปรแกรมที่ดีที่สุดแบบไดนามิกเพื่อแก้ไขคำค้นหาของผู้ใช้
ไปป์ไลน์และตัวแทนที่ปรับให้เหมาะสม : ด้วย HybridAGI และ DSPy คุณสามารถปรับไปป์ไลน์การประมวลผลข้อมูลและระบบตัวแทนให้เหมาะสมตามความต้องการของคุณได้ เนื่องจากแต่ละโมดูล HybridAGI ก็เป็นโมดูล DSPy เช่นกัน คุณจึงใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ DSPy กับโมดูลเหล่านี้ได้อย่างราบรื่น
พฤติกรรมของตัวแทนในรูปแบบซอฟต์แวร์ : ด้วย HybridAGI คุณสามารถจัดส่งพฤติกรรมของตัวแทนในรูปแบบซอฟต์แวร์ Cypher ได้ ช่วยให้สตาร์ทอัพและบริษัทต่างๆ สามารถสร้าง IP ของตนเองตามตรรกะทางธุรกิจที่ใช้งานใน Cypher
ระบบที่เน้นหน่วยความจำเป็นศูนย์กลาง : HybridAGI คือระบบที่เน้นหน่วยความจำเป็นหลักซึ่งใช้กราฟความรู้อย่างมาก ทั้งสำหรับการรันโปรแกรมและเพื่อจัดเก็บความรู้ที่มีโครงสร้าง ซึ่งจะช่วยให้แอปพลิเคชัน Knowledge Graph RAG สำหรับโดเมนที่สำคัญได้
ปลอดภัยและปลอดภัย : ได้รับการเอาใจใส่เป็นพิเศษเพื่อป้องกัน Cypher Injections แต่ยังป้องกันไม่ให้ระบบตัวแทนแก้ไขกลไกการแจ้งเตือนหลักของตัวเองโดยแนะนำแนวคิดของโปรแกรมที่ได้รับการป้องกัน
พฤติกรรมที่คาดการณ์ได้/กำหนดได้และเครื่องมือจำนวนไม่สิ้นสุด : เนื่องจากเราไม่ปล่อยให้ตัวแทนเลือกลำดับของเครื่องมือที่จะใช้ เราจึงสามารถใช้เครื่องมือจำนวนไม่สิ้นสุดได้ ด้วยการปฏิบัติตามโปรแกรมกราฟ เรารับประกันวิธีการคาดการณ์และกำหนดได้สำหรับระบบตัวแทนของเรา เราสามารถรวมระบบหน่วยความจำทุกระบบเข้าไว้ใน Agent เดียวได้โดยใช้เครื่องมือที่เกี่ยวข้องโดยไม่มีข้อจำกัด
HybridAGI คือ Agent ที่ใช้ LLM ที่ตั้งโปรแกรมได้ตัวแรกที่ช่วยให้คุณสามารถกำหนดลักษณะการทำงานของมันโดยใช้วิธี การเขียนโปรแกรมพร้อมท์ตามกราฟ แตกต่างจากเฟรมเวิร์กอื่นๆ ที่มองว่าตัวแทนเป็นแชทบอทขั้นสูง เราได้นำวิธีการที่มีรากฐานมาจากวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาการความรู้ความเข้าใจ และ AI เชิงสัญลักษณ์มาใช้
สำหรับเรา ระบบตัวแทนคือซอฟต์แวร์การรับรู้ที่มุ่งเป้าไปที่เป้าหมาย ซึ่งสามารถประมวลผลภาษาธรรมชาติและดำเนินงานตามที่โปรแกรมไว้ให้ดำเนินการได้ เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์ทั่วไป นักพัฒนาระบุพฤติกรรมของแอปพลิเคชัน และระบบจะไม่เป็นอิสระอย่างแท้จริง เว้นแต่จะได้รับการตั้งโปรแกรมให้เป็นเช่นนั้น การเขียนโปรแกรมระบบไม่เพียงแต่ช่วยให้ตัวแทนสามารถดำเนินงานของตนได้ แต่ยังช่วยให้มี การกำหนดเจตนาของนักพัฒนาอย่างเป็นทางการ อีกด้วย
HybridAGI ได้รับการออกแบบมาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรที่พร้อมท์ นักวิจัย และผู้ที่ชื่นชอบ AI ที่ชื่นชอบการทดลองกับ AI เป็นผลิตภัณฑ์ "Build Yourself" ที่เน้นไปที่ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์มากกว่าความเป็นอิสระของ AI
เพื่อให้ติดตั้ง HybridAGI ได้อย่างง่ายดาย เราขอแนะนำให้คุณใช้ pip ด้วยคำสั่งต่อไปนี้:
pip install hybridagi
หากคุณต้องการสำรวจระบบของเราในเชิงลึกเพิ่มเติม หรือมีส่วนร่วมในโปรเจ็กต์ คุณสามารถใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อติดตั้ง HybridAGI จากแหล่งที่มา:
git clone https://github.com/SynaLinks/HybridAGI
cd HybridAGI
pip install .
ไม่มี React Agent ที่นี่ ระบบตัวแทนเดียวที่เราจัดเตรียมไว้ให้คือ Graph Interpreter Agent แบบกำหนดเองของเรา ซึ่งปฏิบัติตามวิธีการที่เข้มงวดโดยการรันโหนดต่อโหนดของโปรแกรมกราฟที่มีอยู่ในหน่วยความจำ เนื่องจากเราควบคุมพฤติกรรมของ Agent ตั้งแต่ต้นจนจบโดยการลดการโหลดการวางแผนไปยังส่วนประกอบเชิงสัญลักษณ์ เราจึงสามารถแก้ไข/ปรับปรุงพฤติกรรมของระบบได้อย่างง่ายดาย โดยขจัดความจำเป็นในการปรับแต่งอย่างละเอียด แต่ยังช่วยให้ระบบเรียนรู้ได้ทันทีอีกด้วย
HybridAGI สร้างขึ้นจากประสบการณ์หลายปีในการสร้างระบบหุ่นยนต์ที่เชื่อถือได้ เราได้รวมความรู้ของเราในด้านวิทยาการหุ่นยนต์ AI สัญลักษณ์ LLM และวิทยาศาสตร์การคิดเข้าไว้ในผลิตภัณฑ์สำหรับโปรแกรมเมอร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกร AI หน่วยความจำระยะยาวของระบบตัวแทนของเราใช้กราฟอย่างมากเพื่อจัดเก็บความรู้ที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างตลอดจนโปรแกรมกราฟของมัน
เราจัดเตรียมทุกสิ่งไว้ให้คุณเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน LLM โดยเน้นที่ฐานข้อมูล Cypher Graph เรายังมีฐานข้อมูลท้องถิ่นสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วก่อนที่จะปรับขนาดแอปพลิเคชันของคุณด้วยการผสานรวมของเรา
ด้วย HybridAGI คุณสามารถสร้างไปป์ไลน์การแยกข้อมูล แอปพลิเคชัน RAG หรือระบบตัวแทนขั้นสูงได้ โดยแต่ละขั้นตอนอาจได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ DSPy นอกจากนี้เรายังมีโมดูลและหน่วยวัดที่สร้างไว้ล่วงหน้าเพื่อการสร้างต้นแบบที่ง่ายดาย
แต่ละโมดูลและประเภทข้อมูลจะ ถูกพิมพ์อย่างเคร่งครัดและใช้ Pydantic เป็นเลเยอร์การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล คุณสามารถสร้างไปป์ไลน์ได้ในเวลาไม่นานด้วยการซ้อนโมดูลตามลำดับเช่นใน Keras หรือ HuggingFace
เราจัดเตรียมรายการเครื่องมือดั้งเดิมต่อไปนี้สำหรับ R/W ลงในระบบหน่วยความจำหรือแก้ไขสถานะของเอเจนต์:
| ชื่อเครื่องมือ | การใช้งาน |
|---|---|
Predict | ใช้เพื่อเติมบริบทด้วยข้อมูลการให้เหตุผล |
ChainOfThought | ใช้เพื่อเติมบริบทด้วยข้อมูลการให้เหตุผล |
Speak | ใช้เพื่อส่งข้อความถึงผู้ใช้และให้คำตอบสุดท้าย |
AskUser | ใช้เพื่อถามคำถามกับ User (สามารถจำลองบุคลิกของผู้ใช้ได้) |
UpdateObjective | อัพเดทวัตถุประสงค์ระยะยาวของตัวแทน |
AddDocument | บันทึกลงในหน่วยความจำเอกสารใหม่ |
AddFact | บันทึกลงในหน่วยความจำข้อเท็จจริงใหม่ |
AddGraphProgram | บันทึกลงในโปรแกรมใหม่หน่วยความจำ (แทนที่ถ้ามี) |
DocumentSearch | ใช้ค้นหาข้อมูลลงในหน่วยความจำเอกสาร |
PastActionSearch | ใช้เพื่อค้นหาการดำเนินการที่ผ่านมาในหน่วยความจำการติดตาม |
EntitySearch | ใช้เพื่อค้นหาเอนทิตีในหน่วยความจำข้อเท็จจริง |
FactSearch | ใช้เพื่อค้นหาข้อเท็จจริงลงในความทรงจำข้อเท็จจริง |
GraphProgramSearch | ใช้ค้นหาโปรแกรมกราฟในหน่วยความจำโปรแกรม |
ReadGraphProgram | ใช้สำหรับอ่านโปรแกรมกราฟจากหน่วยความจำตามชื่อ |
CallGraphProgram | ใช้เพื่อเรียกโปรแกรมกราฟแบบไดนามิกจากหน่วยความจำตามชื่อ |
คุณสามารถเพิ่มเครื่องมือเพิ่มเติมได้โดยใช้ฟังก์ชัน FunctionTool และ python เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชันในปัจจุบัน
เรายอมรับการมีส่วนร่วมในการรวมฐานข้อมูลเพิ่มเติม เข้าร่วมช่อง Discord เพื่อรับข้อมูลเพิ่มเติมได้เลย!
เราไม่พอใจกับวิถีปัจจุบันของระบบที่ใช้ตัวแทนซึ่งขาดการควบคุมและประสิทธิภาพ แนวทางในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับการสร้างตัวแทน React/MKRL ที่ทำงานอย่างอิสระโดยไม่มีการควบคุมของมนุษย์ ซึ่งมักจะนำไปสู่เรื่องไร้สาระที่ไม่มีที่สิ้นสุดเนื่องจากมีแนวโน้มที่จะอยู่ภายในการกระจายข้อมูล ระบบหลายตัวแทนพยายามที่จะแก้ไขปัญหานี้ แต่มักจะส่งผลให้เกิดเรื่องไร้สาระและค่าใช้จ่ายที่ห้ามปรามมากขึ้นเนื่องจากการพูดคุยของตัวแทน นอกจากนี้ เจ้าหน้าที่ในปัจจุบันมักต้องการการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อปรับปรุงหรือแก้ไขพฤติกรรมของพวกเขา ซึ่งอาจใช้เวลานานและกระบวนการที่ซับซ้อน
ด้วย HybridAGI สิ่งเดียวที่คุณต้องทำคือแก้ไขกราฟพฤติกรรม (โปรแกรมกราฟ) เราเชื่อว่าการปรับแต่งอย่างละเอียดควรเป็นทางเลือกสุดท้ายเมื่อการเรียนรู้ในบริบทไม่สามารถให้ผลลัพธ์ที่ต้องการได้ ด้วยการหยั่งรากความรู้ทางวิทยาศาสตร์ลงในแนวคิดวิทยาการคอมพิวเตอร์ เราช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถสร้างระบบตัวแทนในฝันของพวกเขาโดยการควบคุมลำดับการกระทำและการตัดสินใจ เป้าหมายของเราคือการสร้างระบบตัวแทนที่สามารถแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้โดยใช้ภาษาตัวกลางที่ทั้งมนุษย์และเครื่องจักรสามารถตีความได้ หากเราต้องการให้มนุษย์อยู่ในความเคลื่อนไหวในปีต่อๆ ไป เราจำเป็นต้องออกแบบระบบตัวแทนเพื่อจุดประสงค์นั้น
LangGraph ถูกสร้างขึ้นบน LangChain ซึ่งเป็นกรณีของ HybridAGI เมื่อปีที่แล้ว อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาทิศทางของทีม LangChain ในการสนับสนุนตัวแทน ReACT ที่ขาดการควบคุมและไม่สามารถอธิบายได้ เราจึงเปลี่ยนมาใช้ DSPy ซึ่งให้คุณค่าที่ดีกว่าโดยมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพไปป์ไลน์ เมื่อเร็วๆ นี้ LangGraph ได้เกิดขึ้นเพื่อชดเชยการตัดสินใจที่ไม่ดีของ LangChain แต่เราได้พิสูจน์คุณค่าของงานของเราแล้ว นอกจากนี้ LangGraph ก็เหมือนกับเอเจนต์เฟรมเวิร์กอื่นๆ ที่อธิบายเครื่องสถานะจำกัดแบบคงที่ วิสัยทัศน์ของเราเกี่ยวกับระบบ AGI คือการทำให้ทัวริงสมบูรณ์เป็นสิ่งจำเป็น ซึ่งเป็นกรณีของเฟรมเวิร์กเอเจนต์จำนวนมาก แต่การมีความสามารถในการเขียนโปรแกรมเองได้ทันที (หมายถึงการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องอย่างแท้จริง) ก็จำเป็นเช่นกันเพื่อเริ่มต้นการเดินทางของ AGI อย่างแท้จริง ซึ่งก็คือ ขาดกรอบอื่นๆ
Llama-Index เพิ่งเปิดตัวระบบเอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ ซึ่งคล้ายกับ LangGraph ซึ่งเป็นเครื่องสถานะคงที่ และข้อสังเกตเดียวกันนี้ใช้กับงานของพวกเขา
HybridAGI สร้างขึ้นจากผลงานที่ยอดเยี่ยมของทีม DSPy และมีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นนามธรรมเพื่อลดความซับซ้อนในการสร้างโปรแกรม DSPy ที่ซับซ้อนในบริบทของ LLM Agent DSPy มีลักษณะทั่วไปมากกว่า และยังใช้สำหรับงานที่ง่ายกว่าซึ่งไม่ต้องการระบบเอเจนต์ด้วย ต่างจาก DSPy ตรงที่โปรแกรมของเราไม่คงที่แต่เป็นไดนามิก และสามารถปรับให้เข้ากับคำถามของผู้ใช้ได้โดยการเรียกโปรแกรมที่เก็บไว้ในหน่วยความจำแบบไดนามิก นอกจากนี้เรายังมุ่งเน้นงานของเราเกี่ยวกับระบบ AGI ที่เป็นสัญลักษณ์ทางระบบประสาทที่อธิบายได้โดยใช้กราฟ โปรแกรมกราฟนั้นง่ายต่อการสร้างมากกว่าการนำไปใช้ตั้งแต่ต้นโดยใช้ DSPy หาก DSPy เป็น PyTorch ของแอปพลิเคชัน LLM ให้คิดว่า HybridAGI เป็น Keras หรือ HuggingFace ของตัวแทน LLM ที่เป็นสัญลักษณ์ของระบบประสาท
OpenAI o1 และ HybridAGI มีเป้าหมายร่วมกันหลายประการ แต่ถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงกระบวนทัศน์ที่แตกต่างกัน เช่นเดียวกับ OpenAI o1 HybridAGI ใช้การอนุมานหลายขั้นตอนและเป็นระบบตัวแทนที่มุ่งเน้นเป้าหมาย อย่างไรก็ตาม ไม่เหมือนกับ OpenAI o1 ตรงที่เราแนะนำการติดตาม CoT ของระบบตัวแทนของเรา แทนที่จะปล่อยให้มันสำรวจพื้นที่การดำเนินการอย่างอิสระ ซึ่งเป็นกระบวนทัศน์ที่คล้ายกับ A* ที่ซึ่งตัวแทนนำทางในกราฟที่กำหนดแทนที่จะเป็นกราฟ Q-learning ส่งผลให้การใช้เหตุผลมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากผู้เชี่ยวชาญสามารถตั้งโปรแกรมให้แก้ไขกรณีการใช้งานเฉพาะได้ เราสามารถใช้ LLM ขนาดเล็ก ซึ่งช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและเพิ่ม ROI ข้อเสียของเทคโนโลยีของเราคือคุณต้องมีความรู้จากผู้เชี่ยวชาญในโดเมนของคุณตลอดจนการเขียนโปรแกรมและระบบ AI เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถของเทคโนโลยีให้เกิดประโยชน์สูงสุด ด้วยเหตุผลดังกล่าว เราจึงให้บริการการตรวจสอบ ให้คำปรึกษา และการพัฒนาแก่บุคคลและบริษัทที่ขาดทักษะทางเทคนิคใน AI เพื่อนำระบบไปใช้
เราไม่ได้อยู่ในซิลิคอนวัลเลย์หรือเป็นส่วนหนึ่งของบริษัทใหญ่ เราเป็นทีมเล็กๆ ที่ทุ่มเทจากทางตอนใต้ของฝรั่งเศส เป้าหมายของเราคือการส่งมอบผลิตภัณฑ์ AI ที่ผู้ใช้ควบคุมได้ เราไม่พอใจกับแนวทางปัจจุบันของผลิตภัณฑ์ที่ใช้ตัวแทน เราเป็นผู้เชี่ยวชาญในปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับหุ่นยนต์และสร้างระบบโต้ตอบที่ทำงานตามที่คาดหวัง แม้ว่าเราจะได้แรงบันดาลใจจากวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจและ AI เชิงสัญลักษณ์ เราก็ตั้งเป้าที่จะรักษาแนวคิดของเราให้มีพื้นฐานอยู่บนวิทยาการคอมพิวเตอร์สำหรับผู้ชมในวงกว้าง
ภารกิจของเราขยายไปไกลกว่าความปลอดภัยและประสิทธิภาพของ AI; เป็นเรื่องเกี่ยวกับการกำหนดโลกที่เราอยากจะใช้ชีวิต แม้ว่าการเขียนโปรแกรมจะล้าสมัยใน 5 หรือ 10 ปี และถูกแทนที่ด้วยคำสั่งสอนวิเศษ แต่เราเชื่อว่าคำสั่งแบบเดิมๆ นั้นไม่เพียงพอสำหรับการรักษางานไว้ มันเรียบง่ายเกินไปและไม่สามารถถ่ายทอดความตั้งใจได้อย่างถูกต้อง
ในทางตรงกันข้าม การเขียนโปรแกรมแต่ละขั้นตอนการให้เหตุผลต้องใช้ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญในด้านวิศวกรรมและการเขียนโปรแกรมที่รวดเร็ว น่าแปลกที่มันสนุกและไม่ยากสำหรับโปรแกรมเมอร์ เนื่องจากช่วยให้คุณเข้าใจถึงวิธีการทำงานของ AI อย่างแท้จริงโดยการควบคุมมัน ภาษาที่เป็นธรรมชาติผสมผสานกับอัลกอริธึมจะเปิดประตูสู่ความเป็นไปได้อันไม่มีที่สิ้นสุด เราไม่สามารถจินตนาการถึงโลกที่ปราศจากมันได้
เราให้บริการการตรวจสอบ ให้คำปรึกษา และการพัฒนาสำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้โซลูชัน AI สัญลักษณ์ประสาทในโดเมนต่างๆ ตั้งแต่การมองเห็นคอมพิวเตอร์ไปจนถึงการให้เหตุผลระดับสูงด้วยกราฟความรู้/ภววิทยาในโดเมนที่สำคัญ เช่น สุขภาพ ชีววิทยา การเงิน การบินและอวกาศ และอีกมากมาย
HybridAGI เป็นโครงการวิจัยเพื่อแสดงความสามารถของเรา แต่ยังนำวิสัยทัศน์ของระบบ AGI ที่ปลอดภัยมาสู่อนาคตด้วย เราคือบริษัทสตาร์ทอัพที่แสวงหากรณีการใช้งานจริง แทนที่จะอ้างว่าตนเสแสร้งเพื่อสร้างความพึงพอใจให้กับ VC และกระตุ้นให้เกิดกระแสฮือฮา
เนื่องจากวิสัยทัศน์ของเราเกี่ยวกับความสามารถของ LLM นั้นอยู่ในระดับปานกลางมากกว่าที่อื่น เราจึงมองหาการรวมสาขาต่างๆ ของ AI (เชิงวิวัฒนาการ สัญลักษณ์ และการเรียนรู้เชิงลึก) เข้าด้วยกัน เพื่อก้าวกระโดดไปสู่อนาคตโดยไม่ทำลายโลกด้วยการพึ่งพาการปรับขนาดเพียงอย่างเดียว นอกจากผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่ชัดเจนแล้ว ด้วยการอาศัยแบบจำลองขนาดเล็ก/กลาง เราจึงมีความเข้าใจที่ดีขึ้นและมีความสามารถในการทำการวิจัยที่เป็นประโยชน์โดยไม่ต้องใช้ศูนย์ข้อมูลที่มีมูลค่านับล้านล้าน
HybridAGI เป็นวิธีของเราในการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตนั้น และในขณะเดียวกันก็แสดงความเข้าใจของเราเกี่ยวกับระบบ AI สมัยใหม่และแบบดั้งเดิม HybridAGI เป็นเครื่องพิสูจน์ว่าคุณไม่จำเป็นต้องใช้เงินหลายพันล้านดอลลาร์ในการทำงานกับระบบ AGI และทีมงานเล็กๆ ที่มีความมุ่งมั่นสามารถสร้างความแตกต่างได้
เราเปิดตัว HybridAGI ภายใต้ GNU GPL ด้วยเหตุผลหลายประการ ประการแรกคือเราต้องการปกป้องงานของเราและงานของผู้มีส่วนร่วมของเรา เหตุผลที่สองคือเราต้องการสร้างอนาคตให้ผู้คนอยู่อาศัยโดยไม่ต้องพึ่งพาบริษัทเทคโนโลยี AI ขนาดใหญ่ เราต้องการเสริมกำลังผู้คนไม่ให้ตกเป็นทาสพวกเขาด้วยการทำลายตลาดและทำให้ผู้คนตกงานโดยไม่มีหนทางที่จะเป็นเจ้าของของพวกเขา ความรู้. HybridAGI เป็นโครงการชุมชน โดยชุมชน เพื่อชุมชน สุดท้ายนี้ HybridAGI คือวิธีเชื่อมต่อกับผู้คนที่มีความสามารถและมีความคิดเหมือนกันทั่วโลก และสร้างชุมชนที่มีอนาคตอันพึงปรารถนา
บางคนอาจแย้งว่า HybridAGI เป็นเพียงกล่องเครื่องมือ อย่างไรก็ตาม ไม่เหมือนกับ LangChain หรือ Llama-Index ตรงที่ HybridAGI ได้รับการออกแบบตั้งแต่ต้นจนจบเพื่อทำงานร่วมกับ LLM วัตถุประสงค์พิเศษที่ได้รับการฝึกอบรมบน DSL/สถาปัตยกรรมของเรา เราได้ปรับปรุงซอฟต์แวร์ของเราด้วยความช่วยเหลือจากชุมชน และเนื่องจากเราเป็นผู้สร้างภาษาการเขียนโปรแกรมของเราเอง เราจึงเป็นคนที่ดีที่สุดในการเขียนโปรแกรมด้วย เราได้รวบรวมข้อมูลและเรียนรู้เทคนิคการเพิ่มจำนวนมาก และทำความสะอาดชุดข้อมูลของเราในช่วงปีสุดท้ายของโครงการเพื่อรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันของเรา เราอาจเปิดตัว LLM ที่เรากำลังสร้างในช่วงเวลาหนึ่งเมื่อเราตัดสินใจว่าจะทำเช่นนั้นจะเป็นประโยชน์สำหรับเรา
ซอฟต์แวร์ของเราเผยแพร่ภายใต้ลิขสิทธิ์ GNU GPL เพื่อปกป้องตัวเราเองและการมีส่วนร่วมของชุมชน ตรรกะของแอปพลิเคชันของคุณถูกแยกออก (โปรแกรมกราฟ) ไม่มีปัญหา IP ให้คุณใช้ HybridAGI ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อใช้ในการผลิต คุณจะต้องสร้างเซิร์ฟเวอร์ FastAPI เพื่อขอตัวแทนของคุณและแยกแบ็กเอนด์และฟรอนต์เอนด์ของแอปของคุณ (เช่น เว็บไซต์) เพื่อให้สิทธิ์การใช้งาน GPL ไม่ปนเปื้อนส่วนอื่นๆ ของซอฟต์แวร์ของคุณ นอกจากนี้เรายังให้ใบอนุญาตแบบคู่สำหรับลูกค้าของเราหากจำเป็น
ร่วมเป็นส่วนหนึ่งของชุมชนนักพัฒนา นักวิจัย และผู้ที่ชื่นชอบ AI มีส่วนร่วมในโครงการ แบ่งปันความคิดเห็นของคุณ และช่วยกำหนดอนาคตของ HybridAGI เรายินดีและให้ความสำคัญกับการมีส่วนร่วมของคุณ!
