HackerGCLASS Agent API est un framework open-source en Python qui expose des points de terminaison RESTful pour exécuter des agents IA. Les développeurs peuvent définir des intégrations d'outils personnalisés, configurer des modèles de prompt et maintenir l'état et la mémoire des agents à travers les sessions. Le framework supporte la coordination simultanée de plusieurs agents, la gestion de flux de conversation complexes et l'intégration de services externes. Il simplifie le déploiement via Uvicorn ou d'autres serveurs ASGI et offre une extensibilité avec des modules de plugins, permettant la création rapide d'agents IA spécifiques à un domaine pour divers cas d'utilisation.

Ce projet démontre un cadre complet pour créer des agents AI augmentés par récupération avec LlamaIndex. Il guide les développeurs à travers tout le workflow, en commençant par l'ingestion de documents et la création du magasin vectoriel, puis en définissant une boucle d'agent personnalisée pour la question-réponse contextuelle. En tirant parti des capacités de indexation et de récupération puissantes de LlamaIndex, les utilisateurs peuvent intégrer tout modèle linguistique compatible OpenAI, personnaliser des modèles de prompt, et gérer les flux de conversation via une interface CLI. L'architecture modulaire supporte divers connecteurs de données, extensions de plugins et personnalisation dynamique des réponses, permettant un prototypage rapide d'assistants de connaissance de niveau entreprise, de chatbots interactifs et d'outils de recherche. Cette solution simplifie la construction d'agents IA spécifiques au domaine en Python, assurant évolutivité, flexibilité et facilité d'intégration.

Local LLM avec appel de fonction permet aux développeurs de créer des agents IA qui fonctionnent entièrement sur le matériel local, éliminant ainsi les préoccupations de confidentialité des données et les dépendances au cloud. Le cadre inclut un code d'exemple pour intégrer des LLM locaux tels que LLaMA, GPT4All ou d'autres modèles à poids ouverts, et démontre comment configurer des schémas de fonctions que le modèle peut invoquer pour effectuer des tâches telles que la récupération de données, l'exécution de commandes shell ou l'interaction avec des API. Les utilisateurs peuvent étendre la conception en définissant des points de terminaison de fonction personnalisés, en personnalisant des invites et en gérant les réponses de fonction. Cette solution légère simplifie le processus de création d'assistants IA hors ligne, de chatbots et d'outils d'automatisation pour une large gamme d'applications.