NaturalAgents — это фреймворк на Python, позволяющий разработчикам создавать ИИ-агентов с памятью, планированием и интеграцией инструментов с использованием LLMs.
NaturalAgents — это открытая библиотека Python, предназначенная для упрощения создания и развертывания агентов на базе LLM. Она предоставляет модули для управления памятью, отслеживания контекста и интеграции инструментов, позволяя агентам сохранять и вызывать информацию в течение длительных сессий. Иерархический планировщик координирует многошаговое рассуждение и действия, а система расширений поддерживает пользовательские плагины и вызовы внешних API. Встроенная регистрация и аналитика позволяют разработчикам наблюдать за производительностью и отлаживать рабочие процессы. NaturalAgents поддерживает как синхронное, так и асинхронное выполнение, что делает его гибким для интерактивных и автоматизированных сценариев.
Основные функции NaturalAgents
Модули управления памятью
Фреймворк интеграции инструментов
Иерархический движок планирования
Отслеживание и извлечение контекста
Система плагинов и расширений
Обработка асинхронных задач
Логирование и аналитика сессий
Плюсы и минусы NaturalAgents
Минусы
Плюсы
Не требуется код, что позволяет легко создавать агентов.
Использование простого английского языка для создания агентов.
Совместные функции для сохранения и повторного использования рецептов агентов.
Простой и интуитивно понятный редактор в стиле Notion.
Multi-Agent-Blueprint — это комплексная платформа с открытым исходным кодом для построения и оркестрации нескольких ИИ-агентов, которые взаимодействуют для выполнения сложных задач. В основе лежит модульная система для определения различных ролей агентом, таких как исследователи, аналитики и исполнители, каждый с выделенными хранилищами памяти и шаблонами подсказок. Инструмент бесшовно интегрируется с крупными языковыми моделями, API внешних знаний и пользовательскими инструментами, что позволяет динамическую делегацию задач и циклы обратной связи между агентами. Включает встроенное логирование и мониторинг для отслеживания взаимодействий и результатов. Благодаря настраиваемым рабочим процессам и сменным компонентам разработчики и исследователи могут быстро прототипировать цепочки агентов для приложений, таких как генерация контента, анализ данных, разработка продуктов или автоматическая поддержка клиентов.