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QX Labs的Agents-Deep-Research是一個開源的Python框架,提供模組化組件,用於構建自主AI代理,包括規劃引擎、記憶模組、工具整合和評估基準。研究人員可以配置LLM適配器,定義自訂環境,擴展代理能力,在可重複的設置中原型化並測試複雜任務。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 18 2025
--
AI平台與框架
#AI代理
#自律系統
#模組化架構
#長期記憶
#任務規劃
#開源AI
#API整合
#評估工具
#研究框架
#Python開發
#代理測試
#代理原型設計
#機器學習代理
#代理性能評估
#AI實驗
#上下文記憶
#可擴展代碼庫
#支持LLM
#軟件創新
#AI研究社群
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Agents-Deep-Research
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QX Labs的Agents-Deep-Research是一個開源的Python框架,提供模組化組件,用於構建自主AI代理,包括規劃引擎、記憶模組、工具整合和評估基準。研究人員可以配置LLM適配器,定義自訂環境,擴展代理能力,在可重複的設置中原型化並測試複雜任務。
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AI平台與框架
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精選
Agents-Deep-Research 是什麼?
Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫,簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組,以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具,用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python,並可適配多種LLM後端,幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構,進行可重複的實驗,並比較不同的規劃策略。
誰會使用 Agents-Deep-Research?
AI研究人員
機器學習工程師
學術機構
AI愛好者
如何使用 Agents-Deep-Research?
步驟1:從https://github.com/qx-labs/agents-deep-research克隆儲存庫
步驟2:使用pip install -r requirements.txt安裝Python相依套件
步驟3:設置環境變數和API金鑰以使用你的LLM
步驟4:在config/目錄中配置代理檔案
步驟5:在examples/中運行範例腳本啟動代理
步驟6:擴展或客製化模組並執行評估
平台
mac
windows
linux
Agents-Deep-Research 的核心特徵與益處
主要功能
模組化代理架構
長期記憶模組
任務規劃引擎
工具與環境整合
評估與基準腳本
優點
加速AI代理研究
高度擴展性和模組化
支援LLM獨立運作
開源社群貢獻
Agents-Deep-Research 的主要使用案例與應用
自主代理的學術研究
LLM驅動工作流程原型
代理性能基準測試
開發自訂AI模擬環境
Agents-Deep-Research 的常見問答
我如何安裝Agents-Deep-Research?
支援哪些LLM?
如何為代理加入自定義工具?
如何配置記憶模組?
它支援多代理場景嗎?
如何執行基準測試?
我可以整合自己的環境嗎?
有文件說明嗎?
它使用什麼許可證?
我可以在哪裡報告問題?
Agents-Deep-Research 公司信息
QX Labs
qx-labs
https://www.qxlabs.com
README.md
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