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在当今应用开发领域，类似openai api等生成式ai技术的蓬勃发展正在彻底改变着应用开发的格局。python和javascript等语言已经拥有丰富的资源来支持这些技术，其中langchain就是一个显著的例子。然而，go语言开发者面临的选择却相对有限。langchaingo，作为langchain的go语言版本，一直在努力与go的编程理念保持一致，而langchain本身则常被认为过于复杂。为了满足对一个既简单又强大的Go兼容工具的需求，我们推出了Agency。这个Go框架采用了一种精简的方法论，与Go固有的静态类型和性能效率的优势完美契合。它代表了我们对向Go编程社区引入用户友好且高效的AI功能的解决方案
Agency的特性
- Go编程理念契合： 与LangChainGo不同，Agency注重与Go的编程理念的一致性，使得开发者更容易上手。
- 简洁而强大： 我们精心打磨了Agency的框架，确保其在保持简洁易用的同时，不失强大的功能。
- 静态类型与性能效率： 利用Go语言的静态类型和出色的性能优势，Agency在处理AI功能时更为高效。
Agency在实战中的应用
package mainimport ( "bufio" "context" "fmt" "os" _ "github.com/joho/godotenv/autoload" "github.com/neurocult/agency" "github.com/neurocult/agency/providers/openai")func main() { // 初始化Assistant assistant := openai.New(openai.Params{Key: os.Getenv("OPENAI_API_KEY")}).TextToText(openai.TextToTextParams{Model: "gpt-3.5-turbo"}).SetPrompt("You are helpful assistant.") // 交互式聊天 messages := []agency.Message{} reader := bufio.NewReader(os.Stdin) ctx := context.Background() for {fmt.Print("User: ")text, err := reader.ReadString('\n')if err != nil { panic(err)}// 用户输入input := agency.UserMessage(text)// 执行Assistantanswer, err := assistant.SetMessages(messages).Execute(ctx, input)if err != nil { panic(err)}// 打印Assistant回答fmt.Println("Assistant: ", answer)// 更新消息记录messages = append(messages, input, answer) }}以上是一个简单的Chat例子，展示了如何使用Agency框架与OpenAI的API实现基于Go的交互式聊天。这个例子体现了Agency的简单易用，以及如何与Go的语言特性无缝结合，为Go语言开发者提供了一种高效且友好的AI功能引入方式。
结语
在这个AI盛行的时代，我们深知Go语言开发者对于高效、简单而强大的AI工具的需求。Agency的诞生旨在填补Go语言领域的空白，为开发者提供一种更直观、更贴近Go编程理念的AI解决方案。
