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sma-begin是一個開源的Python範本,旨在快速啟動使用大型語言模型開發AI代理。它提供核心代理迴圈架構,內建支援提示串聯、記憶儲存、工具整合以及基本的錯誤處理。開發者可以快速定制和擴展此框架,創建對話助理、任務自動化或領域專用的代理,而無需從零建構基礎設施。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 12 2025
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AI平台與框架
編碼輔助
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#Python整合
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#自訂腳本支援
#多步驟工作流程
#軟體開發
#決策邏輯
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#LLM查詢
#代理工作流程設計
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sma-begin
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sma-begin是一個開源的Python範本,旨在快速啟動使用大型語言模型開發AI代理。它提供核心代理迴圈架構,內建支援提示串聯、記憶儲存、工具整合以及基本的錯誤處理。開發者可以快速定制和擴展此框架,創建對話助理、任務自動化或領域專用的代理,而無需從零建構基礎設施。
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#代理工作流程設計
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精選
sma-begin 是什麼?
sma-begin建立一個精簡的代碼基底,用於創建AI 驅動的代理,通過抽象處理輸入、決策邏輯和輸出生成等通用元件。它的核心為一個代理迴圈,查詢LLM,解譯回應,並可選擇性執行整合的工具,如HTTP客戶端、檔案處理器或自訂腳本。記憶模組讓代理可以回想先前的互動或上下文,而提示串聯則支援多步驟工作流程。錯誤處理則會捕捉API失敗或不正確的工具輸出。開發者只需定義提示、工具和預期行為。藉由最少的樣板碼,sma-begin加速聊天機器人、自動化腳本或領域專用助理在任何支援Python的平台上的原型開發。
誰會使用 sma-begin?
AI開發者
資料科學家
科技新創企業
軟體工程師
教育工作者與學生
如何使用 sma-begin?
步驟1:從GitHub克隆sma-begin存儲庫。
步驟2:通過pip install -r requirements.txt安裝相依套件。
步驟3:在環境變數或設定檔設置您的OpenAI API金鑰。
步驟4:在tools.py和agent模組中定義或客製化工具和提示。
步驟5:根據需要配置記憶與串聯設定。
步驟6:運行python main.py並附帶您的提示參數以啟動代理。
步驟7:擴展與修改框架以符合自訂工作流程與應用案例。
平台
mac
windows
linux
sma-begin 的核心特徵與益處
主要功能
代理迴圈架構
提示串聯支持
記憶管理模組
工具整合(HTTP、檔案、自訂腳本)
基本錯誤處理
日誌與結果解析
優點
加速AI代理原型開發
最小化範例程式碼
高度模組化與可擴展
開源且可自訂
支援多步驟工作流程
跨平台的Python相容性
sma-begin 的主要使用案例與應用
建立對話型聊天機器人
自動化重複性任務
研發研究助手
創建領域專屬AI工具
原型設計互動演示
sma-begin 的常見問答
什麼是sma-begin?
sma-begin支援哪些Python版本?
我該如何安裝sma-begin?
如何設定我的API金鑰?
我可以為代理加入自訂工具嗎?
sma-begin的記憶如何處理?
我可以更換語言模型供應商嗎?
sma-begin支援多步工作流程嗎?
我在哪裡可以找到範例或示範?
sma-begin採用什麼授權?
sma-begin 公司信息
JeanlouisAhs
JeanlouisAhs
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Microsoft Semantic Kernel
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