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automata

Ai源码

v0.0.4

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automata ：未来是自己书写的

社交

automata的目标是演变成一个完全自主、自编程的人工智能系统。

automata的灵感来自于这样的理论：代码本质上是一种记忆形式，当配备正确的工具时，人工智能可以进化出实时能力，这有可能导致通用人工智能的诞生。 automata一词源自希腊语αὐτόματος，表示“自我行动、自我意志、自我移动”， automata理论是对抽象机器和automata以及可以使用它们解决的计算问题的研究。

更多信息如下。

代码空间

粗略示意图

Rough_Schematic_06_30_23_

演示

安装与使用

？卡住？尝试文档

初始设置

按照以下步骤设置automata环境

 # Clone the repository
git clone [email protected]:emrgnt-cmplxty/ automata .git && cd automata /

# Initialize git submodules
git submodule update --init

# Install poetry and the project
pip3 install poetry && poetry install

# Configure the environment and setup files
poetry run automata configure

通过 Docker 安装

您还可以通过 Docker 安装automata 。

拉取 Docker 镜像：

$ docker pull ghcr.io/emrgnt-cmplxty/ automata :latest

运行 Docker 镜像：

$ docker run --name automata _container -it --rm -e OPENAI_API_KEY= < your_openai_key > -e GITHUB_API_KEY= < your_github_key > ghcr.io/emrgnt-cmplxty/ automata :latest

这将启动一个安装了automata Docker 容器，并打开一个交互式 shell 供您使用。

Windows 提示

Windows 用户可能需要通过 Visual Studio 的“使用 C++ 进行桌面开发”来安装 C++ 支持以获取某些依赖项。

此外，可能需要更新到 gcc-11 和 g++-11。这可以通过运行以下命令来完成：

 # Adds the test toolchain repository, which contains newer versions of software
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test

# Updates the list of packages on your system
sudo apt update

# Installs gcc-11 and g++-11 packages
sudo apt install gcc-11 g++-11

# Sets gcc-11 and g++-11 as the default gcc and g++ versions for your system
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11

索引

运行automata搜索需要 SCIP 索引。这些索引用于创建代码图，该代码图通过代码库中的依赖关系来关联符号。 automata代码库会定期生成和上传新索引，但如果本地开发需要，程序员必须手动生成它们。如果您遇到问题，我们建议您参考此处的说明。

 # Install dependencies and run indexing on the local codebase
poetry run automata install-indexing

构建嵌入+文档

 # Refresh the code embeddings (after making local changes)
poetry run automata run-code-embedding

# Refresh the documentation + embeddings
poetry run automata run-doc-embedding --embedding-level=2

运行系统

以下命令说明了如何使用简单的指令来运行系统。建议您进行此类初始运行，以确保系统按预期工作。

 # Run a single agent w/ trivial instruction
poetry run  automata run-agent --instructions= " Return true " --model=gpt-3.5-turbo-0613

# Run a single agent w/ a non-trivial instruction
poetry run automata run-agent --instructions= " Explain what automata Agent is and how it works, include an example to initialize an instance of automata Agent. "

理解automata

automata工作原理是将大型语言模型（例如 GPT-4）与向量数据库相结合，形成一个能够记录、搜索和编写代码的集成系统。该过程从生成全面的文档和代码实例开始。这与搜索功能相结合，构成了automata自编码潜力的基础。

automata采用下游工具来执行高级编码任务，不断构建其专业知识和自主性。这种自编码方法反映了自主工匠的工作，其中工具和技术根据反馈和积累的经验不断完善。

示例 - 构建您自己的代理

有时，理解复杂系统的最佳方法是从理解基本示例开始。以下示例说明了如何运行您自己的automata代理。代理将使用一条简单的指令进行初始化，然后尝试编写代码来完成该指令。然后代理将返回其尝试的结果。

 from automata . config . base import AgentConfigName , OpenAI automata AgentConfigBuilder
from automata . agent import OpenAI automata Agent
from automata . singletons . dependency_factory import dependency_factory
from automata . singletons . py_module_loader import py_module_loader
from automata . tools . factory import AgentToolFactory

# Initialize the module loader to the local directory
py_module_loader . initialize ()

# Construct the set of all dependencies that will be used to build the tools
toolkit_list = [ "context-oracle" ]
tool_dependencies = dependency_factory . build_dependencies_for_tools ( toolkit_list )

# Build the tools
tools = AgentToolFactory . build_tools ( toolkit_list , ** tool_dependencies )

# Build the agent config
agent_config = (
    OpenAI automata AgentConfigBuilder . from_name ( " automata -main" )
    . with_tools ( tools )
    . with_model ( "gpt-4" )
    . build ()
)

# Initialize and run the agent
instructions = "Explain how embeddings are used by the codebase"
agent = OpenAI automata Agent ( instructions , config = agent_config )
result = agent . run ()

点击查看输出

此代码库中的嵌入由SymbolCodeEmbedding和SymbolDocEmbedding等类表示。这些类存储有关符号及其各自嵌入的信息，嵌入是表示高维空间中符号的向量。

这些类的示例有： SymbolCodeEmbedding用于存储与符号代码相关的嵌入的类。 SymbolDocEmbedding一个用于存储与符号文档相关的嵌入的类。

创建“SymbolCodeEmbedding”实例的代码示例：

 import numpy as np
from automata . symbol_embedding . base import SymbolCodeEmbedding
from automata . symbol . parser import parse_symbol

symbol_str = 'scip-python python automata 75482692a6fe30c72db516201a6f47d9fb4af065 ` automata .agent.agent_enums`/ActionIndicator#'
symbol = parse_symbol ( symbol_str )
source_code = 'symbol_source'
vector = np . array ([ 1 , 0 , 0 , 0 ])

embedding = SymbolCodeEmbedding ( symbol = symbol , source_code = source_code , vector = vector )

创建“SymbolDocEmbedding”实例的代码示例：

 from automata . symbol_embedding . base import SymbolDocEmbedding
from automata . symbol . parser import parse_symbol
import numpy as np

symbol = parse_symbol ( 'your_symbol_here' )
document = 'A document string containing information about the symbol.'
vector = np . random . rand ( 10 )

symbol_doc_embedding = SymbolDocEmbedding ( symbol , document , vector )