Eigent: 自動マルチインテリジェンス・コラボレーションのためのオープンソース・デスクトップ・アプリケーション

Eigentは、世界初のマルチ・インテリジェンス・コラボレーティブ・デスクトップ・アプリケーションです。 キャメルAI Eigentは、AIインテリジェンスのチームを構築・管理し、複雑なタスクを自動化するために開発されたオープンソースプロジェクトです。Eigentはタスクを並行して実行することで効率を向上させ、ユーザーはニーズに合わせて独自のインテリジェンスを作成し、外部APIやツールを統合することができます。このプロジェクトは完全にオープンソースであり、コードも透過的であるため、開発者や企業ユーザーがデータ分析、レポート作成、その他のタスクを処理するのに適しています。公式クラウド版と企業向けソリューションで、さまざまなニーズに対応。

機能一覧

• マルチインテリジェンス・コラボレーション 複数のAIインテリジェンスが並行してタスクを処理することで、大幅な効率化を実現。
• 定義済み生物 デベロッパーインテリジェンス（コードの記述と実行）、サーチインテリジェンス（ウェブコンテンツの抽出）、ドキュメントインテリジェンス（ドキュメントの作成と管理）、マルチモーダルインテリジェンス（画像と音声の処理）を含む。
• ローカル展開 ローカルでの実行をサポートし、データのプライバシーを保護し、クラウドサービスに依存する必要性を排除します。
• クラウドで実行 クラウドベースのバージョンは、設定なしですぐに使用できます。
• ツール統合 ウェブブラウジング、コード実行、Notion、Google Suiteなどをサポート。
• カスタマイズ・ツール ユーザーはカスタムツールを追加したり、内部APIを統合して機能を拡張することができます。
• ヒューマンコンピュータインタラクション タスクに問題が発生すると、正確な結果を得るために自動的に人間の介入が要求される。
• エンタープライズクラスの機能 シングルサインオン(SSO)と大規模展開のためのアクセスコントロールをサポートします。

ヘルプの使用

設置プロセス

Eigentはクラウド版とローカル版（Community Edition）があります。以下は、インストールと使用に関する詳細なガイドラインです：

クラウド版

クラウド・バージョンは、ローカルで設定することなく、すぐに使い始めたいユーザーに適している：

1. 公式ウェブサイトを見る eigent.aiを開き、「ダウンロード」ボタンをクリックします。
2. 登録またはログイン メールアドレスで登録するか、SSOでログインしてください。
3. 使い始める ウェブインターフェイスにアクセスし、タスクを作成するか、プリセットのワークフローを選択します。クラウド版は公式にホストされており、モデル、API、ストレージを自動的に処理します。

ローカル展開（コミュニティ版）

データのプライバシーやカスタム機能を必要とするユーザーには、ローカル展開が適しています。以下はインストール手順です：

1. 環境のチェック ::
   • Node.js（バージョン16以上）とnpmがインストールされていることを確認してください。nodejs.orgからダウンロードしてください。
   • 16GB以上のRAMを推奨し、GPUはモデル推論を加速する。
2. クローン倉庫 ::

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

1. 依存関係のインストール ::

npm install

これにより、フロントエンド（React、TypeScript）とバックエンド（FastAPI、Python）に必要な依存関係がインストールされます。

1. ランニングプログラム ::

npm run dev

プログラム開始後、ブラウザを開き、以下のサイトにアクセスする。 http://localhost:5173(デフォルトのポート）。

1. 構成モデル ::
   • ローカル・モデリング：編集 config.yaml例えば、モデルのパスを設定する：

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

   • クラウドモデル：APIキーを設定する：

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

エンタープライズ版

企業ユーザーは、SSO、カスタム開発、専用サポートを利用できる商用ライセンスを info@eigent.ai までお問い合わせください。

主な機能

インテリジェンスの創造と管理

アイジェントの核心はマルチインテリジェンス・コラボレーションである。その手順は以下の通りである：

1. タスクの作成 ::
   • 画面上にタスクを入力する（例：「Q2財務報告書の作成」）。
   • またはコマンドラインから：

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

2. ぶんさんインテリジェンス ::
   • このシステムは、定義済みのインテリジェンス（開発者インテリジェンス、文書インテリジェンスなど）を自動的に割り当てます。
   • マニュアル配布：

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

3. 進捗状況を見る インターフェイスは各知能体のタスク状況を表示し、完了すると結果を出力する。

ツールの統合と拡張

Eigentは多くのMCPツールを内蔵しています（例：ウェブ閲覧、コード実行）。カスタムツールの追加

1. ツールの作成 ::
   • 次のようなPythonスクリプトを書く 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. 登録ツール ::

eigent register-tool --path custom_api.py

1. 流通ツール ::

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

ヒューマン・コンピューター・インタラクションのフィードバック

Eigentは手動介入をサポートします：

• タスクがスタックした場合、システムはインターフェイスまたはコマンドラインを介してあなたにプロンプトを表示します：

  eigent request-feedback --task-id 123
  

• 例えば、ユーザーからのフィードバック：

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

並列タスク実行

Eigentは複雑なタスクを自動的に分解し、複数のインテリジェンスに割り当てます。例えば、市場調査レポートの作成：

1. タスクを入力する ::

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

1. インテリジェント・ボディ・コラボレーション ::
   • サーチ・インテリジェンスはウェブページのデータを抽出する。
   • ドキュメント・インテリジェンス本体はレポートを作成する。
   • 相関画像を処理するマルチモーダル知能。
2. 結果を見る 結果は output/ カタログやインターフェイスの表示

注目の機能操作

現地展開とプライバシー

• コンフィグ で config.yaml セット・イン

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

• うごきだす ::

eigent run --local

• データがローカル環境を離れることがないようにし、機密データの取り扱いに適している。

クラウドで実行

• コンフィグ APIキーを設定します：

deployment: cloud
api_key: "YOUR_API_KEY"

• うごきだす ::

eigent run --cloud

MCPツールの統合

MCPツールは、インテリジェントなボディ・コラボレーションを最適化する：

• 使用可能なツール ::

eigent enable-tool --name notion

• サポートツールには、Notion、Google Suite、Slackなどがある。

デスクトップ・アプリケーションの経験

EigentはElectronを使用して構築されており、クロスプラットフォームのデスクトップアプリケーションを提供しています：

• ビルド済みバージョンのダウンロード：eigent.ai/download.
• またはローカルビルド：

  npm run build
  

ほら

• 文書参照 を見る docs/ カタログまたはdocs.eigent.ai.
• 地域支援 GitHub Issuesでフィードバックするか、Discordに参加してください。
• ハードウェア要件 ローカルでの動作には16GBのRAMが推奨され、GPUはパフォーマンスを向上させる。

アプリケーションシナリオ

1. 旅行日程の計画
   Eigentは、テニストーナメントの旅行手配などの旅程計画を自動化します。Search Intelligenceがトーナメント情報を見つけ、Document Intelligenceが旅程を作成し、Developer IntelligenceがSlackと統合してサマリーを送信します。
2. 財務報告書の作成
   CSVデータから第2四半期の財務レポートを作成します。Document Intelligenceがデータフォーマットを処理し、Developer Intelligenceが指標を計算して、プロフェッショナルなレポートを生成します。
3. 市場調査の自動化
   英国の医療市場を分析Search Intelligentsiaはデータを収集し、Multimodal Intelligentsiaはグラフを処理し、Document Intelligentsiaはレポートを作成します。
4. SEO監査
   製品発売のためのSEO監査を実施します。Search Intelligenceはウェブページを分析し、Developer Intelligenceはキーワードを最適化し、Documentation Intelligenceはレポートを作成します。
5. 文書管理
   重複ファイルの検索と削除。Developer Intelligence Bodyがディレクトリをスキャンし、推奨クリーンアップを生成。

品質保証

1. エイジェントはプログラミングの経験が必要ですか？
   クラウド版はプログラミング不要で、使いやすいインターフェースを備えている。基本的なプログラミング知識（PythonやJavaScriptなど）は、ローカルへの展開やツールのカスタマイズに必要です。
2. ローカル展開に必要なハードウェアは？
   16GBのRAMが推奨され、GPU（NVIDIA RTX 3060など）がモデル推論を加速させる。
3. カスタムツールを統合するには？
   ツールロジックを実装し、登録し、インテリジェンスに割り当てるPythonスクリプトを記述します。ツール拡張」セクションを参照。
4. 対応機種は？
   ローカルモデル（LLaMAなど）とクラウドモデル（Mistralなど）がサポートされている。ユーザーはAPIキーを使ってモデルをカスタマイズできる。
5. クラウド版とローカル版の違いは？
   クラウド版は設定が不要で、すぐに使い始めるのに最適です。ローカルバージョンは、データプライバシーと詳細なカスタマイズをサポートしています。