AgentSmith是一個開源的Python框架，協調多個基於LLM的代理以自主執行複雜任務。每個代理專門從事研究、規劃和編碼等角色，通過訊息總線協作。它具有向量存儲的記憶管理、任務分解和代理監督功能。透過YAML配置管線，AgentSmith簡化構建可擴展的並行AI工作流程，適用於開發、數據分析和決策支援。
推廣此工具
更新此工具
AgentSmith
AgentSmith是一個開源的Python框架，協調多個基於LLM的代理以自主執行複雜任務。每個代理專門從事研究、規劃和編碼等角色，通過訊息總線協作。它具有向量存儲的記憶管理、任務分解和代理監督功能。透過YAML配置管線，AgentSmith簡化構建可擴展的並行AI工作流程，適用於開發、數據分析和決策支援。
精選
AgentSmith 是什麼？
AgentSmith是一個模組化的代理協調框架，建立於Python，允許開發者定義、配置和運行多個AI代理，共同協作。每個代理可以被指定為研究員、規劃員、編碼員或審核員，並通過內部訊息總線通訊。AgentSmith支持使用FAISS或Pinecone等向量存儲進行記憶管理，將任務分解為子任務，並自動監督以確保目標完成。代理和管線皆由易讀的YAML文件配置，並與OpenAI API及自訂LLM無縫整合。內建日誌、監控和錯誤處理，適用於自動化軟體開發流程、數據分析與決策支援系統。
誰會使用 AgentSmith？
- 開發者
- AI研究人員
- 資料科學家
- 自動化工程師
如何使用 AgentSmith？
- 步驟1：透過pip安裝AgentSmith或克隆GitHub倉庫並安裝相依套件。
- 步驟2：設定您的OPENAI_API_KEY環境變數或配置LLM憑證。
- 步驟3：建立YAML配置文件，定義代理角色與管線任務。
- 步驟4：在Python腳本中初始化AgentSmith協調器。
- 步驟5：載入YAML配置並呼叫orchestrator.run()以執行代理工作流程。
- 步驟6：監控日誌、檢視輸出及記憶庫，並調整代理定義。
平台
- mac
- windows
- linux
AgentSmith 的核心特徵與益處
主要功能
- 多代理協調
- 代理角色自訂
- 向量存儲記憶管理
- 任務分解與監督
- YAML為基礎的管線配置
- 內部訊息總線通訊
- 與OpenAI和自訂LLM的整合
- 內建日誌與監控
優點
- 可擴展的並行工作流程
- 擴展模組化設計
- 改進的AI驅動任務自動化
- 增強代理之間的協作
- 配置與部署方便
AgentSmith 的主要使用案例與應用
- 自動化軟體開發流程
- 由AI驅動的研究助理
- 自動化資料分析管線
- 決策支援系統
- 自主的程式碼生成與審查
AgentSmith 的常見問答
AgentSmith 公司信息
- Matty Lee Cifer
AgentSmith 評論
5/5
AgentSmith 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- AutoGPT
- Haystack
- OpenAI Function Calling
- Microsoft Semantic Kernel