Easy Agents: Schnelles Erstellen intelligenter automatisierter Agenten mit natürlicher Sprache

Easy Agents ist ein Open-Source-Framework, das Benutzern helfen soll, intelligente Automatisierungsagenten mit einfachen Befehlen in natürlicher Sprache schnell zu erstellen und einzusetzen. Es macht es auch technisch nicht versierten Personen leicht, komplexe Arbeitsabläufe zu definieren und den Aufwand für das manuelle Schreiben von Code zu verringern. Die Benutzer brauchen nur die Aufgabe in natürlicher Sprache zu beschreiben, das Framework kann automatisch den entsprechenden Automatisierungsagenten generieren, der für Sicherheitsoperationen, Kundensupport und IT-Management-Szenarien usw. geeignet ist. Easy Agents basiert auf FastAPI und MCP (Model Context Protocol) und bietet effiziente Methoden zur Toolintegration und -bereitstellung. Die offizielle Dokumentation enthält vier Beispiele für die Automatisierung komplexer Aufgaben mit einfachen Befehlen. Das Projekt wird von Kyle Polley auf GitHub gepflegt und freut sich über Code und Feedback aus der Community.

Funktionsliste

• Ermöglicht die Definition des Agentenverhaltens in natürlicher Sprache ohne komplexen Code.
• integriert (wie in integrierter Schaltung) MCP Protokoll, um eine einfache Verbindung zu externen Tools und APIs herzustellen.
• Bietet FastAPI-Endpunkte und Cron-Trigger zur Vereinfachung der Agentenbereitstellung.
• Enthält uv-Tools zur Verwaltung von Projektabhängigkeiten und zur Gewährleistung einer einheitlichen Umgebung.
• Unterstützt die Erstellung von benutzerdefinierten MCP-Servern zur Erweiterung der Proxy-Funktionalität.
• Enthält Beispiel-Workflows zur Veranschaulichung von Szenarien wie Analyse von Sicherheitswarnungen, Berichterstellung usw.
• Open-Source-Community-Unterstützung, die es Benutzern ermöglicht, Probleme und Code-Verbesserungen einzureichen.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

Um Easy Agents verwenden zu können, müssen die Benutzer das Repository klonen und die Umgebung konfigurieren. Nachfolgend finden Sie die detaillierten Installationsschritte:

1. Klon-Lager
   Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus, um das Easy Agents-Repository lokal zu klonen:

   git clone https://github.com/kpolley/easy-agents.git
   cd easy-agents
   

2. Installation von Abhängigkeiten
   Einfache Nutzung von Agenten uv Werkzeug zur Verwaltung von Abhängigkeiten. Stellen Sie sicher, dass Python und uvund dann ausführen:

   uv sync
   

   Dadurch werden automatisch alle abhängigen Pakete installiert, die für das Projekt erforderlich sind, z. B. FastAPI und zugehörige Bibliotheken.

3. Starten des Entwicklungsservers
   Nach Abschluss der Installation starten Sie den FastAPI Development Server:

   uv run fastapi dev main.py
   

   Sobald der Server gestartet ist, kann er über einen Browser aufgerufen werden http://localhost:8000 API-Endpunkte anzeigen.

4. Konfiguration der Umgebung
   Wenn Sie eine Verbindung zu einem externen Tool wie GitHub oder Slack herstellen möchten, müssen Sie die MCP-Serveradresse in Ihrer Projektkonfigurationsdatei festlegen. Siehe mcps/github_extended.py Beispiel, die Konfiguration eines benutzerdefinierten MCP-Servers.

Erstellen eines Proxys

Die Erstellung eines neuen Agenten ist sehr einfach und erfordert nur die folgenden Schritte:

1. Definition des Proxy-Verhaltens
   In der Konfigurationsdatei im Projektverzeichnis beschreiben Sie die Aufgaben des Agenten in natürlicher Sprache. Beispiel:

   你是一个负责调查安全警报的专家代理。任务步骤：
   1. 根据警报 ID 查询详细信息
   2. 深入分析警报内容
   3. 生成详细报告
   4. 如果警报有效，将报告发送到 Slack 的 #security-alerts 频道
   

   Diese Anweisungen werden vom Framework in ausführbare Workflows umgewandelt.

2. Geben Sie den MCP-Server an
   Geben Sie in der Konfigurationsdatei die Adresse des MCP-Servers an, auf den der Agent zugreifen muss. Für die Verbindung mit der GitHub-API können Sie zum Beispiel den offiziellen GitHub-MCP-Server oder einen benutzerdefinierten Server verwenden.
3. Vermittlungsagent
   Agenten können über FastAPI-Endpunkte oder Cron-Trigger bereitgestellt werden. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um eine zeitgesteuerte Aufgabe einzurichten:

   uv run python scripts/run_agent.py
   

   oder die Ausführung des Agenten über einen API-Aufruf auslösen.

Featured Function Bedienung

Programmierung in natürlicher Sprache

Die Kernfunktionalität von Easy Agents besteht darin, dass die Benutzer komplexe Aufgaben in natürlicher Sprache definieren können. Erstellen Sie zum Beispiel einen Agenten, der wöchentliche Projektberichte erstellt:

每周日，代理会检查 Linear 的任务和项目，生成团队项目进展报告，列出本周完成的任务和负责人。

Das Framework analysiert die Befehle automatisch, ruft die entsprechenden APIs auf (z. B. Linear API) und erstellt Berichte. Der Benutzer braucht keinen Code zu schreiben, sondern nur die Anforderungen zu beschreiben.

Integration von externen Tools

Easy Agents macht es einfach, externe Tools über das MCP-Protokoll zu integrieren. Zum Beispiel die Verbindung zu Slack, um Benachrichtigungen zu senden:

1. Fügen Sie die Adresse des Slack MCP-Servers in die Konfigurationsdatei ein.
2. Fügen Sie in den Agentenbefehl einen Schritt zum Senden einer Benachrichtigung ein, z. B. "Bericht an Kanal #team-updates senden".
3. Sobald der Agent bereitgestellt ist, werden die Berichte automatisch an den angegebenen Slack-Kanal gesendet.

Anpassen des MCP-Servers

Benutzer können benutzerdefinierte MCP-Server erstellen, wenn das Standardtool nicht ihren Anforderungen entspricht. Siehe mcps/github_extended.pyfolgen Sie den nachstehenden Schritten:

1. Erstellen Sie eine neue Python-Datei, die die MCP-Serverlogik definiert.
2. Ermöglicht die Interaktion mit externen APIs, z. B. das Abrufen von GitHub-Repository-Daten.
3. Verweisen Sie auf diese Serveradresse in der Proxy-Konfiguration.
4. Nach der Bereitstellung kann der Agent das benutzerdefinierte Tool aufrufen.

Fehlersuche und Erweiterung

• Komponenten während der Prüfung anpassenDer FastAPI-Server bietet Protokolle, die jeden Schritt der Agentenausführung aufzeichnen. Benutzer können die Ausführung von Aufgaben anhand der Protokolle überprüfen.
• ErweiterungenBenutzer können die Funktionalität erweitern, indem sie einen Pull-Request einreichen oder den Code modifizieren. Zum Beispiel können neue MCP-Server hinzugefügt werden, um andere Tools zu unterstützen.

caveat

• Stellen Sie sicher, dass die Netzwerkverbindung stabil ist und dass der MCP-Server Zugang zu externen APIs benötigt.
• Sonde uv Versionskompatibilität, die neueste Version wird empfohlen.
• Aktualisieren Sie das Repository regelmäßig mit den neuesten Funktionen, die von der Community beigesteuert werden.

Anwendungsszenario

1. Betrieb und Wartung der Sicherheitssysteme (O&M)
   Easy Agents kann zur Automatisierung der Verarbeitung von Sicherheitswarnungen eingesetzt werden. Agenten können Warnungen abfragen, Bedrohungen analysieren, Berichte erstellen und die Ergebnisse an die Kommunikationstools des Teams senden und so den manuellen Zeitaufwand reduzieren.
2. Kundenbetreuung
   Agenten können automatisch auf häufige Kundenfragen antworten, Support-Tickets zusammenstellen und zusammenfassende Berichte erstellen, um die Effizienz des Kundendienstes zu verbessern.
3. IT-Verwaltung
   Zur automatischen Serverüberwachung, Protokollanalyse oder Ressourcenzuweisung. Agenten können Aufgaben auf der Grundlage von Befehlen in natürlicher Sprache ausführen, z. B. "Serverstatus prüfen und täglich einen Bericht senden".
4. Projektleitung
   Automatische Erstellung wöchentlicher Projektfortschrittsberichte, Analyse der Aufgabenerledigung und Benachrichtigung des Teams, geeignet für agile Entwicklungsteams.

QA

1. Ist Easy Agents für Benutzer ohne Programmiererfahrung geeignet?
   Ja, Easy Agents ermöglicht es Benutzern, Aufgaben in natürlicher Sprache zu definieren, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Auch technisch nicht versierte Personen können schnell loslegen.
2. Wie kann ich die Funktionalität des Agenten erweitern?
   Benutzer können die Funktionalität erweitern, indem sie eigene MCP-Server erstellen oder den Code modifizieren. Referenzen mcps/github_extended.py Beispiel.
3. Welche Umgebungen sind für die Bereitstellung von Agenten erforderlich?
   Erfordert Python, uv tools und eine Internetverbindung. Empfohlen für die Ausführung unter Linux oder macOS.
4. Welche externen Tools werden unterstützt?
   Unterstützt Tools wie GitHub, Slack usw. und kann auf jedes Tool erweitert werden, das APIs über das MCP-Protokoll unterstützt.