Cogency: インテリジェントAIエージェント構築のための認知アーキテクチャツール

Cogencyはオープンソースのコグニティブアーキテクチャツールで、GitHubでホストされており、開発者が効率的なAIエージェントを構築できるように設計されています。透過的なReActループ（Reason、Act、Observe、Generate）によるマルチステップタスク処理が可能で、リアルタイムのストリーミング出力と追跡可能な操作をサポートしている。Cogencyは、ウェブ検索、天気予報、旅程計画などのツールとの柔軟な統合を提供し、インテリジェントオートメーションアプリケーションの開発に適している。ユーザーはエージェントの性格、トーン、スタイルをカスタマイズすることができ、例えば「フレンドリーな海賊」や「忍耐強い先生」のようなスタイルのAIアシスタントを作成することができます。複数の言語モデルをサポートし、バックエンドが組み込まれているため、プロジェクトのインストールは簡単で、開発者はすぐに稼働させることができます。また、Cogencyはモジュール式で拡張可能な設計になっており、単純なタスクから複雑なワークフローまで、開発ニーズに対応します。

機能一覧

• 多段推理ReActサイクル（Reasoning, Acting, Observing, Generating）を通して複雑なタスクを分解し、段階的に結果を生み出す。
• ツール統合開発者はツールをカスタマイズして機能を拡張することができます。
• リアルタイム・ストリーミング出力各操作ステップはリアルタイムで表示されるため、デバッグや追跡が容易です。
• パーソナル・エージェント"フレンドリーな海賊 "や "勇気づけられる先生 "など、エージェントの個性やトーン、スタイルの設定をサポート。
• 多言語モデルのサポート様々な主流言語モデルや組み込みバックエンドと互換性があり、様々な開発ニーズに柔軟に対応。
• モジュール設計開発者が新しいツールや機能を素早く追加できる、拡張しやすいアーキテクチャを提供します。
• ひどうきそうさ非同期プログラミングをサポートし、並行性の高いタスクの処理に適しています。

ヘルプの使用

設置プロセス

Cogencyを使用するには、まずPython環境をインストールする必要があります（Python 3.8以上を推奨）。詳しいインストール手順は以下の通りです：

1. プロジェクトコードの複製::
   ターミナルで以下のコマンドを実行し、Cogencyリポジトリをローカルにクローンする：

   git clone https://github.com/iteebz/cogency.git
   cd cogency
   

2. 依存関係のインストール::
   pip を使って Cogency コアパッケージをインストールする：

   pip install cogency
   

   すべての言語モデル、組み込みバックエンド、ツールをサポートする必要がある場合は、実行してください：

   pip install cogency[all]
   

3. APIキーの設定::
   Cogencyは複数の言語モデル（OpenAIなど）をサポートしている。APIキーを設定して .env ファイルにキーを追加する：

   echo "OPENAI_API_KEY=sk-..." >> .env
   

   相互互換性 sk-... を入力してください。他のプロバイダーのキーもサポートされています。詳細は公式ドキュメントをご覧ください。

4. インストールの確認::
   以下のコードを実行して、インストールが成功したかどうかをテストする：

   import asyncio
   from cogency import Agent
   async def main():
   agent = Agent("assistant")
   async for chunk in agent.stream("What is 25 * 43?"):
   print(chunk, end="", flush=True)
   asyncio.run(main())
   

   もし出力が 1075インストールが成功したことを示す。

機能 操作の流れ

Cogencyの中核はReActループによるインテリジェントなタスク処理です。主な機能の使い方は以下の通り：

AIエージェントの作成と使用

1. プロキシの初期化::
   ベースエージェントを作成する：

   from cogency import Agent
   agent = Agent("assistant")
   

   これは personalityそしてtone 歌で応える style パラメータでエージェントをカスタマイズできます。例えば、"友好的な海賊 "エージェントを作成します：

   pirate = Agent("pirate", personality="friendly pirate who loves coding")
   

2. タスクの実行::
   利用する stream メソッドはタスクを実行し、リアルタイムのストリーミング結果を出力する。例えば、数学の問題をクエリーする：

   async for chunk in agent.stream("What is 25 * 43?"):
   print(chunk, end="", flush=True)
   

   アウトプット 1075.旅程計画のような複雑なタスクの場合：

   async for chunk in agent.stream("Plan a 3-day trip to Tokyo"):
   print(chunk, end="", flush=True)
   

   エージェントが自動的にツール（天気予報や旅行情報など）を呼び出し、詳細な旅程を作成する。

ツール統合

Cogencyは以下のような組み込みツールをサポートしている。 web_searchそしてweather_forecast)とカスタムツールを追加する。以下はカスタムツールを追加する手順です：

1. 定義ツール::
   の都市時間を取得するようなカスタムツールを作成する。 TimezoneTool::

   from cogency import Agent, BaseTool
   class TimezoneTool(BaseTool):
   def __init__(self):
   super().__init__("timezone", "Get time in any city")
   async def run(self, city: str):
   return {"time": f"Current time in {city}: 14:30 PST"}
   def get_schema(self):
   return "timezone(city='string')"
   

2. 登録ツール::
   ツールをエージェントに登録します：

   agent = Agent("time_assistant", tools=[TimezoneTool()])
   async for chunk in agent.stream("What's the time in London?"):
   print(chunk, end="", flush=True)
   

   アウトプット Current time in London: 14:30 PST.

個人用プロキシ設定

コジェンシーではエージェントのパーソナリティを設定することができます。例えば、"我慢強い先生 "スタイルのエージェントを作成します：

teacher = Agent("teacher", personality="patient teacher", tone="encouraging", style="conversational")
async for chunk in teacher.stream("Explain quantum computing"):
print(chunk, end="", flush=True)

量子コンピューターについて、励ますような口調と口語体で説明する。

デバッグとトレース

Cogencyの操作の全てのステップは追跡可能である。タスクを実行するとき、ログは推論、行動、観察のすべてのステップを記録する。例えば、旅行計画タスクを実行する場合、ログは次のように表示される：

• 推論活動計画には気象情報が必要だ。
• 行為コール weather_forecast("Tokyo 3 days").
• 鑑みる天気データ（晴れ、雨など）を取得します。
• 生成気象データに基づいてトリップを生成する。

開発者は、ログを通してエージェントの動作をデバッグし、タスクがオンデマンドで実行されていることを確認できる。

ほら

• インターネット接続が安定していることを確認してください。一部のツール（ウェブ検索など）はインターネットへのアクセスを必要とします。
• プローブ .env ファイル内のAPIキーは正しく設定されています。
• 非同期プログラミングには、Pythonの asyncio 非同期構文に精通していることを推奨する。
• 公式ドキュメント（GitHubの README.md)は、より多くの例と高度な使い方を提供している。

アプリケーションシナリオ

1. 自動タスク処理
   Cogencyは自動化されたワークフローの開発に適している。例えば、Eコマースプラットフォームでは、Cogencyエージェントを使用して、顧客からの問い合わせに対する回答を自動化し、ウェブ検索ツールを組み合わせて商品情報を検索することができます。
2. 旅行計画
   ユーザーは「東京への3日間の旅行を計画する」と入力すると、Cogencyは天気予報と旅行情報ツールを自動的に呼び出し、天候に適した旅程を作成する。
3. 教材
   教師スタイルのエージェントは、量子コンピューティングやプログラミングの基礎など、複雑な概念を説明するのに使うことができ、オンライン教育プラットフォームや個人学習に適している。
4. 開発ツール拡張
   開発者は、Cogencyにデータベースクエリやファイル管理などのカスタムツールを追加して、エンタープライズクラスのアプリケーションの機能を拡張することができる。

品質保証

1. Cogencyはどのような言語モデルをサポートしていますか？
   CogencyはOpenAIのGPTシリーズなど、様々な主流の言語モデルをサポートしています。具体的なサポートリストは公式ドキュメントをご参照ください。ユーザーは対応するAPIキーを提供する必要があります。
2. エージェントの動作をデバッグするには？
   CogencyのReActループは、各ステップのログを記録し、開発者が推論、行動、観察の詳細を見ることで、問題を見つけることができます。
3. プログラミングの経験は必要ですか？
   基本的な使用にはPythonプログラミング、特に非同期プログラミングの知識が必要です。開発者でない方は、サンプルコードを参照することで、すぐに使い始めることができます。
4. オフラインで使用できますか？
   一部の機能（ローカル・コンピューティング・タスクなど）はオフラインでの使用がサポートされているが、ウェブ検索などのツールはインターネット接続が必要だ。