원자체 란 무엇입니까?

Atomic agents : AI 에이전트 구축을위한 가벼운 모듈 식 프레임 워크

AI 에이전트는 자율적으로 업무를 수행함으로써 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 그들의 인기가 높아짐에 따라 효율적인 개발 프레임 워크의 필요성도 증가합니다. Atomic Agents는 경량, 모듈 식 AI 에이전트 생성을 위해 설계된 신입생입니다. 투명하고 실습적인 접근 방식을 사용하면 개발자가 개별 구성 요소와 직접 상호 작용하여 사용자 정의 가능하고 쉽게 이해할 수있는 AI 시스템을 구축하는 데 이상적입니다. 이 기사는 원자 에이전트의 기능과 미니멀리스트 설계 이점을 탐구합니다.

목차

• 원자가가 기능하는 방법
• 기본 에이전트 생성
  • 전제 조건
  • 에이전트 건설
  • 메모리 통합
  • 시스템 프롬프트 수정
• 연속 에이전트 채팅 구현
• 스트리밍 채팅 출력
• 사용자 정의 출력 스키마 통합
• 자주 묻는 질문

원자가가 기능하는 방법

불가분의 의미를 의미하는 원자는 원자 제제를 완벽하게 묘사합니다. 각 에이전트는 기본적이고 독립적 인 구성 요소로 구축됩니다. 고급 추상화를 사용하는 Autogen 및 Crew AI와 같은 프레임 워크와 달리 Atomic Agent는 저수준의 모듈 식 설계를 사용합니다. 이 개발자는 개발자가 입력/출력, 공구 통합 및 메모리 관리와 같은 구성 요소를 직접 제어하여 사용자 정의 가능하고 예측 가능한 에이전트를 초래합니다. 코드 기반 구현은 입력 처리에서 응답 생성에 이르기까지 모든 단계를 세밀하게 제어 할 수 있도록 완전한 가시성을 보장합니다.

기본 에이전트 생성

전제 조건

에이전트를 구축하기 전에 선택한 LLM에 필요한 API 키를 보호하십시오. .env 파일을 사용 하여이 키를로드하십시오.

 dotenv import load_dotenv에서
load_dotenv ( './ env')

필수 라이브러리 :

• 원자 에이전트-1.0.9
• 강사 - 1.6.4 (LLM의 구조화 된 데이터 용)
• Rich - 13.9.4 (텍스트 형식)

에이전트 건설

간단한 에이전트를 구축합시다.

1 단계 : 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

 OS 가져 오기
수입 강사
OpenAi 가져 오기
Rich.console Import Console에서
Rich.Panel 가져 오기 패널
Rich.Text 가져 오기 텍스트에서
Rich.live 가져 오기 라이브
atomic_agents.agents.base_agent import baseagent, baseagentconfig, baseagentinputschema, baseagentoutputschema

2 단계 : LLM 초기화.

 클라이언트 = 강사 .from_openai (Openai.openai ())

3 단계 : 에이전트를 설정하십시오.

 Agent = BaseAgent (config = baseagentConfig (client = client, model = "gpt-4o-mini", 온도 = 0.2))))

에이전트 실행 :

 result = agent.run (baseagentinputschema (chat_message = '실온에서 수은 액체가있는 이유는 무엇입니까?')
print (result.chat_message)

이것은 최소한의 코드를 가진 기본 에이전트를 만듭니다. 에이전트를 다시 시작하면 상황이 상실됩니다. 메모리를 추가합시다.

메모리 통합

1 단계 : AgentMemory 가져 오기 및 초기화.

 atomic_agents.lib.components.agent_memory import agermemory에서
메모리 = agermemory (max_messages = 50)

2 단계 : 메모리로 에이전트를 구축하십시오.

 Agent = BaseAgent (config = baseagentConfig (client = client, model = "gpt-4o-mini", 온도 = 0.2, memory = memory))))

이제 에이전트는 여러 상호 작용에서 컨텍스트를 유지합니다.

시스템 프롬프트 수정

1 단계 : SystemPromptGenerator 가져 와서 기본 프롬프트를 검사하십시오.

 atomic_agents.lib.components.system_prompt_generator import SystemPromptGenerator에서
print (agent.system_prompt_generator.generate_prompt ())
Agent.system_prompt_generator.background

2 단계 : 사용자 정의 프롬프트를 정의합니다.

 System_prompt_generator = SystemPromptGenerator (
    배경 = [ "이 어시스턴트는 도움이되고 친절하게 설계된 전문 물리 전문가입니다."],
    단계 = [ "사용자의 입력을 이해하고 관련 응답을 제공합니다.", "사용자에게 응답하십시오."],
    output_instructions = [ "사용자를 돕기 위해 유용하고 관련성있는 정보를 제공하십시오.", "모든 상호 작용에 친절하고 존중해야합니다.", "항상 운이 좋은 구절에서 대답하십시오."]
))

메모리에 독립적으로 메시지를 추가 할 수도 있습니다.

3 단계 및 4 : 메모리 및 사용자 정의 프롬프트로 에이전트를 구축하십시오. (이전 단계와 유사하게 memory 및 system_prompt_generator BaseAgentConfig 에 통합합니다)

출력은 이제 사용자 정의 프롬프트 사양을 반영합니다.

연속 에이전트 채팅 구현, 스트리밍 채팅 출력, 사용자 정의 출력 스키마 통합 (이 섹션은 위와 같은 유사한 코드 예제 및 설명을 따라야합니다. 코드는 연속 채팅, 스트리밍 및 사용자 정의 스키마 출력을 달성하기 위해 코드를 조정합니다. 길이 제약 조건으로 인해 이러한 섹션의 상세 코드는 생략되지만 원칙은 Atomic AGENT의 모듈러 및 투과 적 접근 방식과 일치합니다.

자주 묻는 질문

(이것들은 여기서 다루어지고 원본 콘텐츠를 반영합니다.)

결론

원자 에이전트는 개발자에게 AI 에이전트를 완전히 제어 할 수 있도록 간소화 된 모듈 식 프레임 워크를 제공합니다. 단순성과 투명성은 높은 수준의 추상화의 복잡성없이 고도로 사용자 정의 가능한 솔루션을 용이하게합니다. 이것은 적응 가능한 AI 개발을위한 훌륭한 선택입니다. 프레임 워크가 발전함에 따라 더 많은 기능을 기대하면서 명확하고 맞춤형 AI 에이전트를 구축하기위한 미니멀리스트 접근 방식을 유지합니다.

위 내용은 원자체 란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!