Lösung: Zusammenstellung von Systemen aus modularen Komponenten
OxyGent ermöglicht einen Lego-ähnlichen Entwicklungsansatz mit standardisierten Oxy-Komponenten in 4 Schlüsselschritten:
- Vorbereitung der UmweltErstellen Sie eine Python 3.10 Umgebung mit conda oder uv und installieren Sie das oxygent Paket (empfohlen für die Verwendung mit Node.js Entwicklungsumgebungen)
- Definieren von KomponentenDeklaration von Intelligenzen (z. B. ReActAgent), Werkzeugen (preset_tools) und LLM-Verbindungskonfigurationen (HttpLLM) in der Liste oxy_space
- Aufbau kooperativer Beziehungenis_master: Geben Sie den Master über den Parameter is_master an, und der Parameter sub_agents legt die Sub-Smart-Verbindungen fest.
- Neue DiensteStarten eines Dienstes mit der Methode start_web_service des MAS-Kontextmanagers
Typische Anwendungsszenarien, wie z. B. ein Kundendienstsystem: Entgegennahme von Benutzerfragen durch den intelligenten Hauptkörper, Koordinierung des intelligenten NLP-Körpers zur Analyse der Absicht, des intelligenten Datenbankkörpers zum Abrufen der Informationen und des intelligenten Ausgabekörpers zur Generierung der Antwort; der gesamte Prozess vervollständigt automatisch die dynamische Aufgabenzerlegung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOxyGent: ein quelloffenes Python-Framework für den schnellen Aufbau intelligenter SystemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man mit OxyGent schnell ein System zur Zusammenarbeit mit mehreren intelligenten Körpern aufbauen?
