マッスル・メム

Muscle-MemはGitHubでホストされているオープンソースのPythonツールで、pig-dot-devによって開発されている。Muscle-Memは、AIエージェントのツールの呼び出しパターンを記録することで、同じタスクに遭遇したときにキャッシュされた動作を直接再利用し、新しいシナリオが検出されたときにのみエージェントのロジックを呼び出します。その中核となるメカニズムはキャッシュ検証であり、環境特性を調べることでキャッシュの再利用が安全かどうかを判断する。このツールは、自動化されたタスクを最適化する必要のある開発者、特に繰り返しの多いワークフローを扱う開発者に適している。公式ドキュメントとサンプルコードは明確で、コミュニティからのフィードバックは肯定的で、Python開発者とAI自動化に適している。

機能一覧

• ビヘイビア・キャッシングAIエージェントのツール呼び出しパターンを記録し、その振る舞いを再利用できるようにキャッシュする。
• キャッシュ検証事前チェックと事後チェックのメカニズムにより、与えられたコンテキストにおいてキャッシングの動作が安全であることを保証する。
• ツールデコレーターの使用をサポートする。 @engine.tool デコレーターはツールにキャッシュ機能を追加する。
• 環境意識環境特性に基づいてキャッシュヒット（キャッシュヒット）またはミス（キャッシュミス）を判断する。
• 柔軟な統合開発者がプロキシロジックをカスタマイズし、Muscle-Memエンジンにプラグインできるようにします。
• 効率的な実施大規模な言語モデルの呼び出しを減らし、タスクの実行速度を向上させます。

ヘルプの使用

設置プロセス

Muscle-MemはPythonライブラリで、簡単なインストール手順がある。以下はその詳細な手順である：

1. 環境準備
   システムにPython 3.7以上がインストールされていることを確認してください。これは以下のコマンドで確認できます：

   python --version
   

   例えば、依存関係の衝突を避けるために仮想環境を推奨する：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   venv\Scripts\activate     # Windows
   

2. クローン倉庫またはインストール
   Muscle-Memは現在GitHubリポジトリで配布されている。リポジトリをローカルにクローンしてください：

   git clone https://github.com/pig-dot-dev/muscle-mem.git
   cd muscle-mem
   

   その後、依存関係をインストールする：

   pip install -r requirements.txt
   

   リポジトリが setup.py以下のコマンドでインストールできる：

   pip install .
   

3. インストールの確認
   インストールが完了したら、Muscle-Memモジュールをインポートし、正しいかどうかをチェックする：

   from muscle_mem import Engine
   print(Engine())
   

   エラーが報告されなければ、インストールは成功です。

基本的な使い方

マッスル・メムの核心は以下の通りである。 Engine クラスは、エージェントとツールのキャッシュロジックを管理するために使用されます。以下は、Muscle-Memの使用方法の詳細な手順です：

1. エンジンの初期化
   を作成する。 Engine 例

   from muscle_mem import Engine
   engine = Engine()
   

2. ツールの定義とキャッシュの追加
   利用する @engine.tool デコレータは、インストゥルメント関数を定義し pre_check もしかしたら post_check キャッシュ検証を追加する。例えば、単純な hello 関数である：

   from dataclasses import dataclass
   import time
   from muscle_mem import Check
   # 定义环境特征的数据结构
   @dataclass
   class T:
   name: str
   time: float
   # 捕获环境特征
   def capture(name: str) -> T:
   now = time.time()
   return T(name=name, time=now)
   # 比较环境特征，验证缓存有效性
   def compare(current: T, candidate: T) -> bool:
   diff = current.time - candidate.time
   return diff <= 1  # 缓存1秒内有效
   # 定义工具并添加缓存检查
   @engine.tool(pre_check=Check(capture, compare))
   def hello(name: str):
   time.sleep(0.1)
   print(f"hello {name}")
   

3. ランニング・エージェント
   プロキシ関数を定義し、エンジンに登録します。例

   def agent(name: str):
   for i in range(9):
   hello(name + " + " + str(i))
   engine.set_agent(agent)
   

4. タスクを実行し、キャッシュをチェックする
   コールエンジンはプロキシを実行し、キャッシュヒットをチェックする：

   cache_hit = engine("erik")  # 首次运行，缓存未命中
   print(cache_hit)  # False
   cache_hit = engine("erik")  # 再次运行，缓存命中
   print(cache_hit)  # True
   time.sleep(3)  # 等待缓存失效
   cache_hit = engine("erik")  # 缓存失效，重新运行
   print(cache_hit)  # False
   

注目の機能操作

キャッシュ検証メカニズム

Muscle-Memの核となる機能はキャッシュの検証である。 Check クラスの実装です。開発者は2つの関数を定義する必要がある：

• capture時間、入力パラメータなどの現在の環境特性をキャプチャします。
• compare現在の環境とキャッシュされた環境を比較し、キャッシュを再利用できるかどうかを判断する。

上記の例ではcapture 通話時間とパラメータを記録する。compare 時間差が1秒以内かどうかをチェックする。このメカニズムにより、キャッシュの安全性が確保され、不適切なシナリオでの多重化動作が回避される。

工具の再利用

Muscle-Memでは、複数のツールのキャッシュサポートを追加することができます。例えば、ファイル操作やAPIコールなどのツールに対して、個別のキャッシュ検証ロジックを定義することができます。開発者は対応する capture 歌で応える compare 関数を @engine.tool デコレーション・バインディング。

高度な使用

1. マルチツール管理
   エージェントが複数のツールを呼び出す必要がある場合、ツールごとに個別のキャッシュ検証を定義できます。例

   @engine.tool(pre_check=Check(capture_file, compare_file))
   def read_file(path: str):
   with open(path, 'r') as f:
   return f.read()
   @engine.tool(pre_check=Check(capture_api, compare_api))
   def call_api(url: str):
   import requests
   return requests.get(url).text
   

2. ダイナミック・キャッシング・ポリシー
   開発者は、タスクの要求に応じてキャッシュ・ポリシーを調整できる。例えば、キャッシュの有効時間を延長したり、入力パラメータに基づいて動的に調整したりすることができます。 compare ロジックだ。
3. キャッシュのデバッグ
   Muscle-Memはキャッシュヒットのチェックをサポートし、開発者はキャッシュが有効かどうかを判断するためにログや戻り値を取ることができ、デバッグや最適化を容易にする。

ほら

• セキュア capture 歌で応える compare 関数のロジックが正しくないと、キャッシュの誤用につながる可能性がある。
• キャッシュされたデータはメモリに保存され、短期的なタスクに適している。長期的なタスクには、Muscle-Memを拡張して永続ストレージをサポートすることが推奨される。
• ツール関数は、複雑なロジックがキャッシュ効率に影響しないよう、できるだけシンプルに保つ必要があります。

アプリケーションシナリオ

1. 自動化スクリプトの最適化
   Muscle-Memは、繰り返し実行されるオートメーションスクリプトの最適化に適しています。例えば、データ処理パイプラインでは、エージェントは同じ前処理関数を何度も呼び出す必要があります。これらの関数の実行結果をMuscle-Memでキャッシュすることで、実行時間を大幅に短縮することができます。
2. AIエージェントのタスク加速
   ウェブ・クローラーやカスタマーサービス・ボットのようなAI主導の自動化タスクにおいて、Muscle-Memは一般的なユーザー・リクエスト処理ロジックをキャッシュし、大規模な言語モデルへの呼び出しを減らし、応答時間を改善する。
3. 開発テスト環境
   AIエージェントをテストする際、開発者はMuscle-Memを使ってテストケースの実行結果をキャッシュすることができ、時間のかかるタスクの繰り返し実行を避け、開発効率を向上させることができる。

品質保証

1. Muscle-Memはどのようなプログラミング言語をサポートしていますか？
   Muscle-MemはPythonライブラリで、現在はPython開発環境のみをサポートしている。将来的には他の言語にも拡張されるかもしれませんが、公式な予定はありません。
2. キャッシュを保護するには？
   マッスルメム採用 Check クラス capture 歌で応える compare 機能は環境特性を検証する。開発者は、キャッシュが安全なシナリオでのみ再利用されることを保証するために、ツールの機能に基づいて合理的な検証ロジックを設計する必要がある。
3. キャッシュされたデータはどこに保存されていますか？
   デフォルトでは、キャッシュされたデータはメモリに保存される。永続的なストレージが必要な場合、開発者はデータベースまたはファイルシステムを使用してキャッシュを保存するようにMuscle-Memを拡張することができます。
4. マルチスレッドや非同期操作をサポートしているか？
   Muscle-Memの公式ドキュメントには、マルチスレッドのサポートについて明確に言及されていないが、その設計はPythonに基づいており、理論的にはasyncioのような非同期フレームワークを通じて非同期操作をサポートするように拡張することができる。