Layra是一個開源的Python代理框架，讓開發者可以建立並協調智能的LLM代理。它提供模組化工具整合、一個用於拆解任務的規劃引擎、用於維持上下文的記憶管理，以及連接外部API的插件架構。Layra亦支援多代理合作，使代理可以並行運作或無縫交接任務。
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Layra
Layra是一個開源的Python代理框架，讓開發者可以建立並協調智能的LLM代理。它提供模組化工具整合、一個用於拆解任務的規劃引擎、用於維持上下文的記憶管理，以及連接外部API的插件架構。Layra亦支援多代理合作，使代理可以並行運作或無縫交接任務。
精選
Layra 是什麼？
Layra旨在簡化開發由LLM驅動的代理，提供模組化架構，與各種工具和記憶儲存整合。它具有將任務拆解為子目標的規劃器、儲存會話和上下文的記憶模組，以及連結外部API或自訂函數的插件系統。Layra還支援多實例代理協作，讓多代理可以共同完成複雜流程，支援並行執行與任務委派。透過清楚的工具、記憶與策略定義抽象，開發者可以快速建立並部署客服支援、資料分析、RAG等智能代理。它與建模後端無框架限制，支援OpenAI、Hugging Face與本地LLM。
誰會使用 Layra？
- AI開發者
- 資料科學家
- 軟體工程師
- 建立AI產品的新創公司
- 探索LLM代理架構的研究團隊
如何使用 Layra？
- 步驟1：透過pip安裝Layra（pip install layra）
- 步驟2：引入Layra模組（from layra import Agent, Tool）
- 步驟3：定義自訂工具或插件函數
- 步驟4：配置代理，設定您的LLM模型、工具、記憶與規劃器
- 步驟5：用 agent.run(task) 或 agent.invoke(input) 運行代理
- 步驟6：監控輸出並調整工具定義或規劃器設定
- 步驟7：在您的應用或伺服器環境部署代理
平台
- mac
- windows
- linux
Layra 的核心特徵與益處
主要功能
- 模組化工具整合
- 任務拆解的規劃引擎
- 維持上下文的記憶管理
- 連結外部API的插件系統
- 多代理協作
- 支援OpenAI、Hugging Face與本地LLM的框架獨立模型支持
優點
- 快速建立LLM代理原型
- 方便加入自定義工具
- 創建可擴展的多代理工作流程
- 程式碼維護容易且模組化
- 跨環境與模型的彈性
Layra 的主要使用案例與應用
- 客服自動化
- 檢索增強生成( retrieval-augmented generation )流程
- 自動化資料分析管線
- 多步驟問題回答代理
- 協作規劃與任務委派
Layra 的常見問答
Layra 公司信息
Layra 評論
5/5
Layra 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- AutoGen
- LlamaIndex
- AutoAgents (Hugging Face)
- Microsoft Semantic Kernel