NeuralGPT — это фреймворк AI-агентов на базе Python, позволяющий разработчикам создавать настраиваемых разговорных агентов с использованием больших моделей языка. Он обеспечивает дополненную генерацию с поиском по базе данных, управление памятью, интеграции с векторными базами данных (Chroma, Pinecone и др.) и динамическое выполнение инструментов. Пользователи могут определять собственных агентов, обрамлять задачи цепочками рассуждений и запускать их через CLI или API. NeuralGPT поддерживает несколько бэкендов, включая OpenAI, Hugging Face и Azure OpenAI.
NeuralGPT — это фреймворк AI-агентов на базе Python, позволяющий разработчикам создавать настраиваемых разговорных агентов с использованием больших моделей языка. Он обеспечивает дополненную генерацию с поиском по базе данных, управление памятью, интеграции с векторными базами данных (Chroma, Pinecone и др.) и динамическое выполнение инструментов. Пользователи могут определять собственных агентов, обрамлять задачи цепочками рассуждений и запускать их через CLI или API. NeuralGPT поддерживает несколько бэкендов, включая OpenAI, Hugging Face и Azure OpenAI.
NeuralGPT предназначен для упрощения разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты и стандартизированные пайплайны. В его основе — настраиваемые классы агентов, дополненная генерация (RAG) и уровни памяти для сохранения контекста диалога. Разработчики могут интегрировать векторные базы данных (например, Chroma, Pinecone, Qdrant) для семантического поиска и определять инструменты-агенты для выполнения внешних команд или API-запросов. Фреймворк поддерживает мульти-бэкенды LLM, такие как OpenAI, Hugging Face и Azure OpenAI. NeuralGPT включает CLI для быстрого прототипирования и SDK на Python для программного управления. Благодаря встроенной регистрации логов, обработке ошибок и расширяемой архитектуре плагинов ускоряет развертывание интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных рабочих процессов.
Кто будет использовать NeuralGPT?
Разработчики и инженеры AI
Дата-сайентисты
Архитекторы решений
Стартапы по созданию разговорных агентов
Исследовательские команды, изучающие RAG и пайплайны LLM
Как использовать NeuralGPT?
Шаг 1: Установите через pip install neuralgpt
Шаг 2: Импортируйте фреймворк и настройте ваш бэкенд LLM
Шаг 3: Определите класс агента и добавьте модули поиска, памяти и инструментов
Шаг 4: Подключитесь к векторной базе данных (Chroma, Pinecone и др.)
Шаг 5: Инициализируйте и запустите агента через SDK на Python или CLI
Шаг 6: Мониторьте логи и улучшайте подсказки или определения инструментов
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества NeuralGPT
Основные функции
Настраиваемые классы агентов
Дополненная генерация (RAG)
Управление диалоговой памятью
Интеграция с векторными БД (Chroma, Pinecone, Qdrant)
Выполнение инструментов для внешних API/команд
Поддержка нескольких бэкендов LLM (OpenAI, Hugging Face, Azure)
CLI и SDK на Python
Архитектура плагинов с логированием и обработкой ошибок
Преимущества
Ускоряет разработку AI-агентов с модульной архитектурой
Обеспечивает надежные рабочие процессы RAG и семантического поиска
Поддерживает контекст с помощью уровней памяти
Гибко интегрирует внешние инструменты и API
Непосредственная поддержка нескольких провайдеров LLM
Open-source и расширяем для пользовательских задач
Основные Сценарии Использования и Приложения NeuralGPT
Создание разговорных чатботов и виртуальных помощников
Реализация систем вопросов и ответов с RAG
Автоматизация workflows поддержки клиентов
Развертывание задач-ориентированных цифровых рабочих агентов
Создание инструментов поиска знаний и их суммирования
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.