agentUniverse
v0.0.13
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agentUniverse是一个基于大型语言模型的多智能体框架。 agentUniverse为您提供了灵活且易于扩展的功能来构建单个代理。从本质上讲， agentUniverse具有一组丰富的多代理协作模式组件（可以将其视为协作模式工厂或模式工厂）。这些组件允许代理通过专注于不同领域来解决问题，从而最大限度地提高其效率。 agentUniverse还专注于领域专业知识的整合，帮助您将领域知识无缝地融入到代理的工作中。
??? agentUniverse帮助开发人员和企业轻松构建强大的协作代理，在各自的领域中以专家级别执行。
我们鼓励您在社区内练习和分享不同的领域模式。该框架预装了多个多代理协作模式组件，这些组件已在现实行业中得到验证，并将在未来继续扩展。即将推出的组件包括：
更多图案即将推出...
agentUniverse项目得到以下研究成果的支持。
BibTeX 格式
@misc{wang2024peerexpertizingdomainspecifictasks,
title={PEER: Expertizing Domain-Specific Tasks with a Multi-Agent Framework and Tuning Methods},
author={Yiying Wang and Xiaojing Li and Binzhu Wang and Yueyang Zhou and Han Ji and Hong Chen and Jinshi Zhang and Fei Yu and Zewei Zhao and Song Jin and Renji Gong and Wanqing Xu},
year={2024},
eprint={2407.06985},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.AI},
url={https://arxiv.org/abs/2407.06985},
}
概述：本文档详细介绍了PEER多智能体框架的机制和原理。实验部分从完整性、相关性、简洁性、事实性、逻辑性、结构性、综合性七个维度进行评分（每个维度最高分为5分）。与BabyAGI相比，PEER模型在各个评价维度上的平均得分较高，并且在完整性、相关性、逻辑性、结构性和综合性维度上表现出显着的优势。此外，PEER 模型比使用 GPT-3.5 Turbo (16k) 模型的 BabyAGI 获得了 83% 的优越率，比使用 GPT-4 模型的 BabyAGI 获得了 81% 的优越率。更多详情请参阅文档。 ？https://arxiv.org/pdf/2407.06985
使用点：
pip install agentUniverse运行您的第一个示例，您可以通过教程快速体验agentUniverse构建的代理（或代理组）的性能。
详细步骤请参考文档：运行第一个示例。
设置标准项目： agentUniverse Standard Project
您可以通过Agent简介了解Agent的重要组成部分。有关创建代理的详细信息，请参阅创建和使用代理。您还可以通过探索官方示例（例如Python代码生成和执行代理）来加深对代理的创建和使用的理解。
在智能代理应用的构建中，知识库构建和召回是不可或缺的。基于RAG技术的agentUniverse框架为知识库构建和RAG的检索和回忆过程提供了高效的标准操作流程。您可以通过知识介绍和知识定义及使用来了解其用法，并通过如何构建RAG代理进一步掌握如何快速构建知识库和创建具有召回能力的代理。
在构建代理应用程序时，代理需要连接多种工具。您应该指定他们可以使用的一系列工具。您可以通过工具创建和使用将各种专有 API 和服务集成为工具插件。该框架已经集成了LangChain和一些第三方工具包。详细使用方法可以参考集成LangChain工具和现有集成工具。
对代理人的有效性评估，一方面可以通过专家评估，另一方面可以利用代理人的评估能力。 agentUniverse推出了DataAgent（最小可行产品版本），旨在利用Agent智能为您的Agent提供自我评估和进化能力。您还可以在其中自定义评估标准。有关更多详细信息，请参阅文档：DataAgent - 自治数据代理。
agentUniverse提供多种标准 Web 服务器功能，以及标准 HTTP 和 RPC 协议。您可以进一步浏览有关服务注册和使用以及 Web 服务器部分的文档。
agentUniverse为代理工作流程提供了一个可视化画布平台。请按照以下步骤快速开始：
通过 pip 安装
pip install magent-ui ruamel.yaml一键运行
运行位于sample_standard_app/app/bootstrap 中的product_application.py 文件以进行一键启动。
更多详细信息，请参见产品平台快速入门和高级指南。
该功能由difizen和agentUniverse联合推出。
agentUniverse的核心提供了构建单个智能Agent所需的所有关键组件、多个Agent之间的协作机制以及专家知识的注入，使开发人员能够轻松创建配备专业KnowHow的智能应用。
agentUniverse提供了多种经过实际行业验证的多Agent协作模型组件，其中“PEER”是最具特色的模型之一。
PEER 模型利用具有四种不同职责的代理：计划、执行、表达和审查。这种结构允许复杂问题的分解和逐步执行，并能够根据评估反馈进行自主迭代，最终提高推理和分析任务的性能。该模型在事件解读、宏观经济分析、商业提案可行性分析等需要多步分解和深入分析的场景中尤其有效。
PEER模型取得了令人兴奋的成果，最新的研究成果和实验结果可以在以下文献中找到。
基于以上介绍，我们总结出agentUniverse包括以下主要功能：
灵活可扩展的代理构建能力：它提供了构建代理所需的所有基本组件，所有这些组件都支持定制以增强特定于用户的代理。
丰富有效的多Agent协作模型：提供PEER（Plan/Execute/Express/Review）、DOE（Data-finding/Opinion-inject/Express）等经过业界验证的协作模型。用户还可以定制和编排新模型，以实现多个代理之间的有机协作。
领域专业知识轻松集成：提供领域提示、知识构建和管理功能，支持领域级SOP的编排和注入，使座席与专家级领域知识保持一致。
更多功能请参见agentUniverse的主要功能部分。
法律咨询代理v2
Python代码生成和执行代理
基于多轮多Agent模式的讨论组
基于PEER多Agent模式的金融事件分析
Andrew Ng 的自反工作流程翻译代理复制
？朱志晓- 金融人工智能助手
朱智小AI助手：助力严谨行业大模型落地，提升投研专家效率
朱智小AI助手是针对严格行业中大型模型实际应用的高效解决方案。它基于专注精准应用的Finix模型和擅长专业定制的agentUniverse智能代理框架。该解决方案针对与投资研究、ESG（环境、社会和治理）、财务、收益报告和其他专业领域相关的一系列专业人工智能业务助理。已在蚂蚁集团大规模场景中得到广泛验证，提升了专家效率。
欲了解更多详细信息，请阅读用户指南。
请阅读 API 参考。
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？电子邮件：
ID： agentUniverse
该项目部分构建于langchain、pydantic、gunicorn、flask、SQLAlchemy、chromadb等优秀开源项目之上（详细的依赖列表可以在pyproject.toml中找到）。我们要特别感谢相关项目和贡献者。
