automata下載 - automata原始碼下載

automata

Ai源碼

v0.0.4

下載

automata ：未來是自己寫的

社群

automata的目標是演變成一個完全自主、自程式設計的人工智慧系統。

automata的靈感來自於這樣的理論：程式碼本質上是一種記憶形式，當配備正確的工具時，人工智慧可以進化出即時能力，這有可能導致通用人工智慧的誕生。 automata一詞源自希臘語αὐτόματος，表示“自我行動、自我意志、自我移動”， automata理論是對抽象機器和automata以及可以使用它們解決的計算問題的研究。

更多資訊如下。

程式碼空間

粗略示意圖

Rough_Schematic_06_30_23_

示範

安裝與使用

？卡住？嘗試文檔

初始設定

請依照以下步驟設定automata環境

 # 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

透過 Docker 安裝

您也可以透過 Docker 安裝automata 。

拉取 Docker 映像：

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

運行 Docker 映像：

$ 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

這將啟動一個安裝了automata Docker 容器，並開啟一個互動式 shell 供您使用。

Windows 提示

Windows 使用者可能需要透過 Visual Studio 的「使用 C++ 進行桌面開發」來安裝 C++ 支援以取得某些依賴項。

此外，可能需要更新至 gcc-11 和 g++-11。這可以透過執行以下命令來完成：

 # 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

執行automata搜尋需要 SCIP 索引。這些索引用於建立程式碼圖，該程式碼圖透過程式碼庫中的依賴關係來關聯符號。 automata程式碼庫會定期產生和上傳新索引，但如果本機開發需要，程式設計師必須手動產生它們。如果您遇到問題，我們建議您參考此處的說明。

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

建構嵌入+文檔

 # 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

運作系統

以下命令說明如何使用簡單的指令來運行系統。建議您進行此類初始運行，以確保系統按預期工作。

 # 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工作原理是將大型語言模型（例如 GPT-4）與向量資料庫結合，形成一個能夠記錄、搜尋和編寫程式碼的整合系統。這個過程從產生全面的文檔和程式碼實例開始。這與搜尋功能結合，構成了automata自編碼潛力的基礎。

automata採用下游工具來執行高階編碼任務，並不斷建構其專業知識與自主性。這種自編碼方法反映了自主工匠的工作，其中工具和技術根據回饋和累積的經驗不斷完善。

範例 - 建立您自己的代理

有時，理解複雜系統的最佳方法是從理解基本範例開始。以下範例說明如何運行您自己的automata代理程式。代理程式將使用一條簡單的指令進行初始化，然後嘗試編寫程式碼來完成指令。然後代理將返回其嘗試的結果。

 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 ()

點擊查看輸出

此程式碼庫中的嵌入由SymbolCodeEmbedding和SymbolDocEmbedding等類別表示。這些類別儲存有關符號及其各自嵌入的信息，嵌入是表示高維空間中符號的向量。

這些類別的範例有： SymbolCodeEmbedding用於儲存與符號代碼相關的嵌入的類別。 SymbolDocEmbedding一個用於儲存與符號文件相關的嵌入的類別。

建立“SymbolCodeEmbedding”實例的程式碼範例：

 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 )

建立“SymbolDocEmbedding”實例的程式碼範例：

 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 )