RunAgent: ein Einsatzwerkzeug zur Vereinfachung der Entwicklung von KI-Agenten

RunAgent ist ein Open-Source-Tool, das Entwicklern helfen soll, KI-Agenten einfacher zu entwickeln und einzusetzen. Es unterstützt das Schreiben von KI-Agenten in Python und überwindet Sprachbarrieren, indem es sprachübergreifende Aufrufe über mehrsprachige SDKs (z.B. JavaScript, Rust, Go, etc.) ermöglicht. Entwickler können die voll ausgestattete Entwicklungsumgebung lokal nutzen oder auf der kommenden Serverless-Cloud-Plattform bereitstellen. runAgent bietet eine leistungsstarke Befehlszeilenschnittstelle (CLI) und automatisierte Bereitstellungsfunktionen für eine Vielzahl von Szenarien, vom Prototyping bis zu großen Produktionsumgebungen. Seine Framework-agnostische Natur ermöglicht es Entwicklern, LangChain, CrewAI und andere Frameworks frei zu wählen, um den Entwicklungsprozess zu vereinfachen.

Funktionsliste

• Unterstützung für das Schreiben von KI-Agenten in Python, was sprachübergreifende Aufrufe über mehrsprachige SDKs (z. B. JavaScript, Rust, Go) ermöglicht.
• Bietet einen lokalen Entwicklungsserver mit Hot-Reloading- und Live-Debugging-Funktionen.
• Serverlose Cloud-Plattform, die die Bereitstellung in Produktionsumgebungen mit nur einem Klick unterstützt (in Kürze).
• Integrierte Streaming-Reaktion und komplexes Workflow-Management für mehrstufige KI-Agentenaufgaben.
• Bereitstellung von Framework-unabhängigen Vorlagen, Unterstützung von LangChain, CrewAI und anderen Mainstream-KI-Frameworks.
• Enthält Echtzeit-Protokollierungs-, Überwachungs- und Debugging-Tools zur Verbesserung der Entwicklungseffizienz.
• Webhook-Unterstützung für ereignisgesteuerte Architekturen.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

Die Installation von RunAgent ist sehr einfach und erfolgt hauptsächlich über das Kommandozeileninstrument (CLI). Im Folgenden finden Sie die detaillierten Installationsschritte:

1. Installieren der CLI
   Stellen Sie sicher, dass Sie Python 3.8 oder höher auf Ihrem System installiert haben. Öffnen Sie ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus, um RunAgent CLI zu installieren:

   pip install runagent
   

   Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können Sie mit dem folgenden Befehl überprüfen, ob die Installation erfolgreich war:

   runagent --version
   

2. Initialisierungsprojekt
   Führen Sie in Ihrem Arbeitsverzeichnis den folgenden Befehl aus, um ein neues RunAgent-Projekt zu erstellen:

   runagent init <project_name>
   

   Dies erzeugt eine Datei, die die runagent.config.json Projektverzeichnis, das die Einstiegspunkte und andere Konfigurationen für den Agenten definiert.

3. Starten des lokalen Entwicklungsservers
   Wechseln Sie in das Projektverzeichnis und führen Sie den folgenden Befehl aus, um den lokalen FastAPI-Server zu starten:

   runagent serve <project_dir>
   

   Wenn der Server startet, läuft er standardmäßig auf dem http://localhost:8000unterstützt Hot-Reloading, so dass Entwickler Code in Echtzeit debuggen können.

4. Bereitstellung in der Cloud (in Kürze)
   RunAgent bietet eine Ein-Klick-Bereitstellung mit zukünftiger Unterstützung für serverlose Cloud-Plattformen. Führen Sie den folgenden Befehl zur Bereitstellung aus:

   runagent deploy <project_dir>
   

   Nach der Bereitstellung kehrt das System zurück agent_id vielleicht host:portfür sprachenübergreifende SDK-Aufrufe.

Verwendung der Hauptfunktionen

Die Kernfunktion von RunAgent besteht darin, die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten zu vereinfachen. Nachfolgend finden Sie Details zur Funktionsweise der Hauptfunktionen:

1. Schreiben von AI-Agenten
   Schreiben Sie im Projektverzeichnis die KI-Agentenlogik in Python. runAgent unterstützt eine Reihe von Frameworks wie LangChain oder CrewAI. Weitere Informationen über die KI-Agentenlogik finden Sie in der runagent.config.json Definieren Sie den Einstiegspunkt des Proxys in der Datei Beispiel:

   {
   "entrypoints": {
   "main": "main.py:run_agent"
   }
   }
   

   existieren main.py Schreiben Sie die Agentenlogik in den RunAgent, und der RunAgent wird sie automatisch erkennen und laden.

2. sprachübergreifender Aufruf
   RunAgent bietet mehrsprachige SDKs für Python, JavaScript, Rust und Go. Installieren Sie das SDK für die entsprechende Sprache, z. B. das Python-SDK:

   pip install runagent-client
   

   Verwenden Sie das SDK, um den Agenten aufzurufen. Zum Beispiel in Python:

   from runagent_client import RunAgentClient
   client = RunAgentClient(agent_id="your_agent_id")
   result = client.call("main", input_data={"query": "Hello"})
   print(result)
   

   Das SDK wickelt die komplexe Kommunikationslogik ab, und die Entwickler verwenden sie einfach, als ob sie eine native Funktion aufrufen würden.

3. Streaming-Reaktion
   RunAgent unterstützt Streaming-Antworten und ist für die Verarbeitung von Echtzeitdaten oder langen Aufgaben geeignet. Asynchroner Client unter Verwendung des SDK:

   async def main():
   async for response in client.stream("main", {"query": "Stream data"}):
   print(response)
   

   Dies ist nützlich für Anwendungen, die Aktualisierungen in Echtzeit erfordern, wie z. B. Chatbots.

4. Fehlersuche und Überwachung
   Der lokale Server von RunAgent verfügt über integrierte Protokollierungs- und Überwachungswerkzeuge. Nachdem Sie den Server gestartet haben, greifen Sie auf die http://localhost:8000/docs Anzeige von API-Dokumentation und Echtzeit-Protokollen. Entwickler können die Protokolle nutzen, um den Betriebszustand des Agenten zu analysieren und Probleme schnell zu lokalisieren.
5. Webhook-Unterstützung
   RunAgent unterstützt eine ereignisgesteuerte Architektur und kann mit einem Webhook konfiguriert werden, um den Agenten auszulösen. Zum Beispiel, in der runagent.config.json Fügen Sie einen Webhook-Endpunkt zum

   {
   "webhooks": {
   "event_name": "http://your-server/webhook"
   }
   }
   

   Wenn ein Ereignis ausgelöst wird, ruft RunAgent automatisch die entsprechende Agentenlogik auf.

Featured Function Bedienung

• Rahmenunabhängigkeit
  RunAgent schränkt Entwickler nicht auf die Verwendung eines bestimmten Frameworks ein. Sie können LangChain, CrewAI oder ein eigenes Framework wählen. Bei der Initialisierung eines Projekts können Vorlagen verwendet werden:

  runagent init <project_name> --template langchain
  

  Dies erzeugt eine LangChain-basierte Projektstruktur mit Beispielcode.

• Ein-Klick-Bereitstellung
  Die Bereitstellung in der Cloud ist einfach eine Frage der Ausführung runagent deploy. Das System übernimmt automatisch die Umgebungskonfiguration, das Paketieren von Abhängigkeiten und den Lastausgleich (verfügbar, nachdem die Cloud-Plattform in Betrieb genommen wurde). Lokale Entwicklung und Cloud-Bereitstellung sind nahtlos, und die Entwickler müssen ihren Code nicht manuell anpassen.
• Echtzeit-Fehlerbehebung
  Der lokale Server unterstützt Hot-Reloading, d. h. ein Neustart nach einer Änderung des Codes ist nicht erforderlich. Das Protokollierungstool zeichnet jeden Aufruf des Agenten auf, einschließlich der Ein-/Ausgabe und der Leistungsmetriken, so dass die Entwickler ihren Code leicht optimieren können.

Anwendungsszenario

1. Schnelles Prototyping
   Entwickler können KI-Agenten-Prototypen schnell lokal erstellen und mit dem lokalen Server von RunAgent debuggen. Ideal für Startups oder einzelne Entwickler, um Ideen zu validieren.
2. Sprachübergreifende Projektintegration
   In Projekten mit einem mehrsprachigen Technologie-Stack ermöglicht RunAgent den direkten Aufruf von in Python geschriebenen KI-Agenten aus dem Front-End (JavaScript), Back-End (Go) oder eingebetteten Systemen (Rust) und vereinfacht so den Integrationsprozess.
3. Bereitstellung der Produktionsumgebung
   Die serverlose Cloud-Plattform von RunAgent (in Kürze) unterstützt die automatische Skalierung und eignet sich für Geschäftsanwendungen, die hochgradig gleichzeitige Anfragen verarbeiten müssen, wie z. B. intelligente Kundendienst- oder Empfehlungssysteme.
4. ereignisgesteuerte Anwendung
   Mit Webhook-Unterstützung kann RunAgent in Echtzeit-Datenverarbeitungsszenarien eingesetzt werden, z. B. um den KI-Agenten bei Eingang einer neuen Bestellung zur Bestandsanalyse zu veranlassen.

QA

1. Welche Sprachen werden von RunAgent unterstützt?
   Derzeit werden Python, JavaScript, Rust und Go unterstützt, weitere Sprachen sollen in Zukunft hinzugefügt werden. Entwickler können über GitHub Anfragen einreichen oder Code beisteuern. [](https://github.com/runagent-dev/runagent)
2. Wie debuggt man einen lokal entwickelten KI-Agenten?
   Nachdem Sie den lokalen Server gestartet haben, rufen Sie die http://localhost:8000/docs Protokolle und API-Dokumentation anzeigen. Die Protokolle enthalten detaillierte Informationen über jeden Aufruf.
3. Ist die Cloud-Bereitstellung bereits verfügbar?
   Die Funktionen für die Cloud-Bereitstellung sind noch nicht live, aber die lokale Entwicklung und das Selbst-Hosting sind vollständig verfügbar. Es wird erwartet, dass die Cloud-Plattform eine Ein-Klick-Bereitstellung und automatische Skalierung bieten wird. [](https://github.com/runagent-dev/runagent)
4. Benötigt RunAgent ein bestimmtes KI-Framework?
   RunAgent unterstützt jedes Python-Framework wie LangChain, CrewAI oder eigenen Code.