Lila est un cadre d'agents IA open-source permettant aux développeurs de créer des agents modulaires et personnalisables. Il fournit une gestion de mémoire intégrée, une intégration d'outils, l'exécution de plans et l'invite à la réflexion en chaîne. Avec une architecture modulable pour les outils, ensembles de données et flux de travail, Lila simplifie l'orchestration des LLM en agents de bout en bout, supportant des plugins personnalisés et des retours en temps réel.
Lila est un cadre d'agents IA open-source permettant aux développeurs de créer des agents modulaires et personnalisables. Il fournit une gestion de mémoire intégrée, une intégration d'outils, l'exécution de plans et l'invite à la réflexion en chaîne. Avec une architecture modulable pour les outils, ensembles de données et flux de travail, Lila simplifie l'orchestration des LLM en agents de bout en bout, supportant des plugins personnalisés et des retours en temps réel.
Lila fournit un cadre complet d'agents IA adapté au raisonnement multi-étapes et à l'exécution autonome de tâches. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés (API, bases de données, webhooks) et configurer Lila pour les appeler dynamiquement pendant l'exécution. Il offre des modules de mémoire pour stocker l'historique des conversations et les faits, une composante de planification pour séquencer les sous-tâches, et une incitation à la réflexion en chaîne pour des chemins de décision transparents. Son système de plugins permet une extension transparente avec de nouvelles capacités, tandis que la surveillance intégrée suit les actions et sorties de l'agent. La conception modulaire de Lila facilite l'intégration dans des projets Python existants ou le déploiement en tant que service hébergé pour des workflows d'agents en temps réel.
Étape 2 : Initialiser un nouveau projet d'agent : lila init my_agent
Étape 3 : Définir des outils et API dans tools.py en utilisant @tool décorateurs
Étape 4 : Configurer la mémoire et le planificateur dans config.yaml
Étape 5 : Écrire la logique de l'agent dans agent.py et importer vos outils
Étape 6 : Exécuter l'agent : python agent.py
Étape 7 : Surveiller les actions et résultats via la journalisation intégrée
Plateforme
web
mac
windows
linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Lila
Les fonctionnalités principales
Orchestration LLM dynamique et prompting
Gestion mémoire intégrée
Intégration d'outils et API personnalisés
Raisonnement en chaîne de pensée
Extensibilité basée sur des plugins
Surveillance et journalisation en temps réel
Les avantages
Accélère le développement d'agents
Composants modulaires et réutilisables
Prise de décision transparente
Facile à étendre avec des plugins
Open-source et communautaire
Convivial pour la production
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Lila
Chatbots autonomes de support client
Pipeline de récupération de données multi-étapes
Agents de résumé de documents automatisés
Planification de tâches et automatisation des emails
Assistants de recherche pour l'analyse de données
Avantages et inconvénients de Lila
Avantages
Pas besoin de coder pour écrire les tests, ce qui permet une implication plus large de l'équipe.
L'IA d'auto-réparation tente plusieurs façons d'accomplir les étapes de test, augmentant la résilience des tests.
Intégration native de Playwright permettant la persistance des sessions et un contrôle avancé du navigateur.
Prise en charge des tests de navigateur locaux sans dépendances externes.
Prêt pour l'intégration CI dans les pipelines de développement.
Utilisateurs et exécutions de tests illimités gratuits disponibles.
Inconvénients
Actuellement limité aux tests d'applications web uniquement ; pas de support pour les mobiles ou les services back-end.
Les applications web doivent être accessibles publiquement ; les tests en environnements privés ou de préproduction nécessitent une configuration supplémentaire.
Informations limitées sur les capacités avancées d'IA au-delà des approches heuristiques d'auto-réparation.
GoLC est un cadre de chaînes LLM basé sur Go, permettant la création de modèles de requêtes, la récupération, la mémoire et les flux de travail d'agents utilisant des outils.