Eigent: eine Open-Source-Desktop-Anwendung für automatisierte Multi-Intelligence-Zusammenarbeit

Eigent ist die weltweit erste kollaborative Multi-Intelligence-Desktop-Anwendung, die auf dem CAMEL-AI Eigent ist ein Open-Source-Projekt, das entwickelt wurde, um Nutzern zu helfen, Teams von KI-Intelligenzen aufzubauen und zu verwalten und komplexe Aufgaben zu automatisieren. Es unterstützt die lokale Bereitstellung und den Cloud-Betrieb und bietet eine hochgradig anpassbare Tool-Integration und Datenschutz. Eigent verbessert die Effizienz durch die parallele Ausführung von Aufgaben, und Nutzer können eigene Intelligenzen nach ihren Bedürfnissen erstellen und externe APIs oder Tools integrieren. Das Projekt ist vollständig quelloffen und code-transparent und eignet sich für Entwickler und Unternehmensanwender zur Durchführung von Datenanalysen, Berichterstellung und anderen Aufgaben. Offizielle Cloud-Version und Unternehmenslösungen für unterschiedliche Anforderungen.

Funktionsliste

• Multi-Intelligenz-Zusammenarbeit Mehrere KI-Intelligenzen verarbeiten Aufgaben parallel und sorgen so für erhebliche Effizienzsteigerungen.
• vordefinierter Organismus :: Umfasst Developer Intelligence (Schreiben und Ausführen von Code), Search Intelligence (Extraktion von Webinhalten), Document Intelligence (Erstellung und Verwaltung von Dokumenten) und Multimodal Intelligence (Verarbeitung von Bildern und Audio).
• lokaler Einsatz Unterstützt den lokalen Betrieb, schützt den Datenschutz und macht den Einsatz von Cloud-Diensten überflüssig.
• Ausführung in der Cloud Eine Cloud-basierte Version ist für die schnelle Nutzung ohne Konfiguration verfügbar.
• Werkzeugintegration Eine breite Palette von MCP-Tools ist integriert, mit Unterstützung für Webbrowsing, Codeausführung, Notion, Google Suite und mehr.
• Werkzeuge zur Anpassung Benutzer können eigene Tools hinzufügen oder interne APIs integrieren, um die Funktionalität zu erweitern.
• Mensch-Computer-Interaktion Wenn die Aufgabe auf Probleme stößt, wird automatisch ein menschliches Eingreifen gefordert, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten.
• Funktionen der Unternehmensklasse Unterstützt Single Sign-On (SSO) und Zugriffskontrolle für umfangreiche Implementierungen.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

Eigent ist sowohl in der Cloud-Version als auch als lokale Version (Community Edition) erhältlich. Im Folgenden finden Sie detaillierte Installations- und Nutzungsrichtlinien:

Cloud-Version

Die Cloud-Version eignet sich für Benutzer, die schnell und ohne lokale Konfiguration loslegen wollen:

1. Besuchen Sie die offizielle Website Öffnen Sie eigent.ai und klicken Sie auf die Schaltfläche "Herunterladen".
2. Registrieren oder Anmelden Registrieren Sie sich mit Ihrer E-Mail-Adresse oder melden Sie sich über SSO an (Firmenkunden).
3. anfangen zu benutzen Gehen Sie zur Weboberfläche und erstellen Sie eine Aufgabe oder wählen Sie einen vordefinierten Workflow. Die Cloud-Version wird offiziell gehostet und verwaltet automatisch Modelle, APIs und Speicher.

Lokale Bereitstellung (Gemeinschaftsausgabe)

Die lokale Bereitstellung eignet sich für Benutzer, die Datenschutz oder benutzerdefinierte Funktionen benötigen. Im Folgenden werden die Installationsschritte beschrieben:

1. Überprüfung der Umgebung ::
   • Stellen Sie sicher, dass Sie Node.js (Version 16 oder höher) und npm installiert haben. Laden Sie es von nodejs.org herunter.
   • 16 GB oder mehr RAM werden empfohlen, und GPUs beschleunigen die Modellinferenz.
2. Klon-Lager ::

git clone https://github.com/eigent-ai/eigent.git
cd eigent

1. Installation von Abhängigkeiten ::

npm install

Dadurch werden die erforderlichen Abhängigkeiten für das Front-End (React, TypeScript) und Back-End (FastAPI, Python) installiert.

1. laufendes Programm ::

npm run dev

Nachdem das Programm gestartet wurde, öffnen Sie einen Browser und besuchen Sie http://localhost:5173(Standardanschluss).

1. Konfigurationsmodell ::
   • Lokale Modellierung: Bearbeitung config.yamllegen Sie den Modellpfad fest, zum Beispiel:

     model_path: "/path/to/local/model"
     

   • Cloud-Modell: Legen Sie z. B. den API-Schlüssel fest:

     api_key: "YOUR_API_KEY"
     model: "mistral/mistral-small-latest"
     

Version für Unternehmen

Geschäftskunden können sich an info@eigent.ai wenden, um eine kommerzielle Lizenz für SSO, individuelle Entwicklung und exklusiven Support zu erwerben.

Hauptfunktionen

Intelligenz schaffen und verwalten

Das Herzstück von Eigent ist die Multi-Intelligenz-Zusammenarbeit. Die Schritte sind wie folgt:

1. Aufgaben erstellen ::
   • Geben Sie auf dem Bildschirm eine Aufgabe ein, z.B. "Q2-Finanzbericht erstellen".
   • oder über die Befehlszeile:

     eigent create-task --name "q2-report" --description "Generate Q2 financial report from CSV"
     

2. verteilte Intelligenz ::
   • Das System weist automatisch vordefinierte Intelligenzen zu (z. B. Entwicklerintelligenz, Dokumentenintelligenz).
   • Manuelle Verteilung:

     eigent assign-agent --task "q2-report" --agent developer --agent document
     

3. Fortschritte anzeigen Die Schnittstelle zeigt den Aufgabenstatus jedes intelligenten Körpers an und gibt die Ergebnisse aus, wenn sie abgeschlossen sind.

Tool-Integration und Erweiterung

Eigent hat eine große Anzahl von MCP-Tools eingebaut (z.B. Web-Browsing, Code-Ausführung). Fügen Sie benutzerdefinierte Tools hinzu:

1. Tools erstellen ::
   • Schreiben Sie Python-Skripte wie custom_api.py::

     from eigent.tools import BaseTool
     class CustomAPITool(BaseTool):
     def execute(self, input_data):
     # 自定义 API 调用逻辑
     return api_response
     

2. Tools für die Registrierung ::

eigent register-tool --path custom_api.py

1. Vertriebsinstrumente ::

eigent add-tool --agent developer --tool custom_api

Feedback zur Mensch-Computer-Interaktion

Eigent unterstützt manuelle Eingriffe:

• Wenn eine Aufgabe stecken bleibt, fordert das System Sie über die Schnittstelle oder die Befehlszeile auf:

  eigent request-feedback --task-id 123
  

• Rückmeldungen von Nutzern, zum Beispiel:

  eigent submit-feedback --task-id 123 --comment "调整报告格式"
  

parallele Aufgabenausführung

Eigent zerlegt automatisch komplexe Aufgaben und ordnet sie verschiedenen Intelligenzen zu. Zum Beispiel bei der Erstellung von Marktforschungsberichten:

1. Geben Sie die Aufgabe ein ::

eigent run-task --name "market-research" --description "Analyze UK healthcare market"

1. intelligent body collaboration (Religion) ::
   • Search Intelligence extrahiert Webseitendaten.
   • Document Intelligence Body erstellt Berichte.
   • Multimodale Intelligenzen, die korrelierte Bilder verarbeiten.
2. Ergebnisse anzeigen Die Ergebnisse werden gespeichert in output/ Katalog- oder Schnittstellenanzeige.

Featured Function Bedienung

Lokaler Einsatz und Datenschutz

• konfigurieren. : in config.yaml Eingestellt:

deployment: local
model_path: "/path/to/model"

• in Bewegung sein ::

eigent run --local

• Stellt sicher, dass die Daten die lokale Umgebung nicht verlassen, und ist für den Umgang mit sensiblen Daten geeignet.

Ausführung in der Cloud

• konfigurieren. Legen Sie den API-Schlüssel fest:

deployment: cloud
api_key: "YOUR_API_KEY"

• in Bewegung sein ::

eigent run --cloud

MCP-Werkzeug-Integration

Das MCP-Tool optimiert die intelligente Zusammenarbeit des Körpers:

• Ermöglichende Tools ::

eigent enable-tool --name notion

• Zu den unterstützenden Tools gehören Notion, Google Suite, Slack und mehr.

Erfahrung mit Desktop-Anwendungen

Eigent wurde mit Electron entwickelt und bietet plattformübergreifende Desktop-Anwendungen:

• Laden Sie die vorgefertigte Version herunter: eigent.ai/download.
• oder lokale Builds:

  npm run build
  

caveat

• Hinweis auf die Dokumentation : Ansicht docs/ Katalog oder docs.eigent.ai.
• Unterstützung der Gemeinschaft Feedback über GitHub Issues oder im Discord.
• Hardware-Voraussetzung 16 GB RAM werden für den lokalen Betrieb empfohlen, und die GPU verbessert die Leistung.

Anwendungsszenario

1. Planung der Reiseroute
   Eigent automatisiert die Planung von Reiserouten, wie z. B. die Planung von Tennisturnieren. Search Intelligence findet Turnierinformationen, Document Intelligence erstellt Reiserouten und Developer Intelligence integriert sich mit Slack, um Zusammenfassungen zu versenden.
2. Erstellung von Finanzberichten
   Erstellen Sie Q2-Finanzberichte aus CSV-Daten. Document Intelligence verwaltet das Datenformat und Developer Intelligence berechnet die Kennzahlen, um professionelle Berichte zu erstellen.
3. Automatisierung der Marktforschung
   Die Analyse des britischen Gesundheitsmarktes. Search Intelligentsia sammelt Daten, Multimodal Intelligentsia verarbeitet Diagramme, und Document Intelligentsia erstellt Berichte.
4. SEO-Audit
   Führen Sie SEO-Audits für Produkteinführungen durch. Search Intelligence analysiert Webseiten, Developer Intelligence optimiert Keywords und Documentation Intelligence erstellt Berichte.
5. Verwaltung von Dokumenten
   Finden und löschen Sie doppelte Dateien. Developer Intelligence Body scannt Verzeichnisse und generiert Bereinigungsempfehlungen.

QA

1. Erfordert Eigent Programmiererfahrung?
   Die Cloud-Version erfordert keine Programmierung und hat eine benutzerfreundliche Oberfläche. Für die lokale Bereitstellung und Anpassung der Tools sind grundlegende Programmierkenntnisse (z. B. Python, JavaScript) erforderlich.
2. Welche Hardware ist für die lokale Bereitstellung erforderlich?
   Es werden 16 GB RAM empfohlen, und ein Grafikprozessor (z. B. NVIDIA RTX 3060) beschleunigt die Modellinferenz.
3. Wie lassen sich benutzerdefinierte Tools integrieren?
   Schreiben Sie Python-Skripte, um die Werkzeuglogik zu implementieren, zu registrieren und den Intelligenzen zuzuweisen. Siehe den Abschnitt "Tool-Erweiterungen".
4. Welche Modelle werden unterstützt?
   Es werden lokale Modelle (z. B. LLaMA) und Cloud-Modelle (z. B. Mistral) unterstützt. Die Benutzer können die Modelle über API-Schlüssel anpassen.
5. Unterschied zwischen der Cloud-Version und der lokalen Version?
   Die Cloud-Version erfordert keine Konfiguration und ist ideal für den schnellen Einstieg. Die lokale Version unterstützt Datenschutz und tiefgreifende Anpassungen.