Agent-Go是一個開源的Go函式庫，用於打造自主AI代理人，利用大型語言模型（LLMs）、向量記憶儲存與自訂工具。它提供可配置的規劃器，用於拆解複雜任務、保持互動中的對話記憶，以及擴展的工具介面來進行外部行動。開發者可以插入不同的LLM提供者、定義領域專用工具，並協調多步驟的代理流程，加快智慧自動化與對話應用的開發速度。
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Agent-Go
Agent-Go是一個開源的Go函式庫，用於打造自主AI代理人，利用大型語言模型（LLMs）、向量記憶儲存與自訂工具。它提供可配置的規劃器，用於拆解複雜任務、保持互動中的對話記憶，以及擴展的工具介面來進行外部行動。開發者可以插入不同的LLM提供者、定義領域專用工具，並協調多步驟的代理流程，加快智慧自動化與對話應用的開發速度。
精選
Agent-Go 是什麼？
Agent-Go提供模組化框架，用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商（如OpenAI）、用於長期保持上下文的向量記憶庫，以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具（API、資料庫或shell指令），代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史，且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。
誰會使用 Agent-Go？
- 建立AI應用的Go開發者
- 整合智慧工作流程的後端工程師
- 原型測試自主代理的AI研究人員
- 設計任務自動化的系統架構師
- AI與機器學習領域的開源貢獻者
如何使用 Agent-Go？
- Step1：透過 go get github.com/aviate-labs/agent-go 安裝模組
- Step2：在你的Go應用中引入agent套件
- Step3：配置LLM供應商與向量記憶庫
- Step4：定義並註冊外部行動的自訂工具
- Step5：用規劃器、記憶體與工具初始化Agent
- Step6：調用 agent.Run(ctx, "你的查詢") 並處理回應
平台
- mac
- windows
- linux
Agent-Go 的核心特徵與益處
主要功能
- 可插拔的LLM整合（如OpenAI）
- 向量記憶庫用於持久保存上下文
- 配置式規劃引擎
- 自訂工具介面
- 對話管理器
優點
- 加速AI代理開發
- 模組化且擴展性強的架構
- 適用於生產環境的Go實作
- 輕鬆整合外部API與服務
- 維持長期對話內容
Agent-Go 的主要使用案例與應用
- 帶有記憶的對話聊天機器人
- 自動工作流程編排
- 文件檢索與摘要
- 任務導向虛擬助理
- 特定領域的知識代理人
Agent-Go 的常見問答
Agent-Go 公司信息
Agent-Go 評論
5/5
Agent-Go 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain Go
- Autogen for Go
- go-llm
- go-openai
- Haystack (Python)