ParlantはオープンソースのAI知能体フレームワークであり、実世界のアプリケーションにおいて大規模言語モデル（LLM）が現在直面している中核的な課題、すなわち予測不可能性と制御性の欠如に対処することを目的としています。 AI知能体を構築する際、開発者はしばしば、モデルがシステムのプロンプトを無視したり、幻覚のような回答をしたり、境界ケースを処理できなかったりといった問題に遭遇します。 Parlant は、複雑なキューエンジニアリングだけに頼るのではなく、開発者が明確な行動ガイドラインを定義できるようにする革新的なアプローチによって、これらの課題に対処します。 自然言語で記述されたこれらのガイドラインは、インテリジェンスが与えられたコンテキストでビジネスロジックと事前に定義されたルールに従って正確に行動することを保証します。 フレームワークは、リアルタイムの自己批判とコンテキストマッチング機構によってガイドラインを動的に適用し、特にカスタマーサービス、金融、ヘルスケアなど、高い安定性が求められる分野において、一貫性と信頼性のあるインテリジェントな動作を保証します。 Parlantは、外部APIやツールの統合をサポートし、完全な解釈可能性を提供することで、開発者はインテリジェントボディが行うすべての決定の背後にある理由を明確に理解することができます。
機能一覧
- 行動指針開発者は自然言語を使用して、特定の条件下でインテリジェンスが従うべきルールを定義し、ビジネスロジックの正確な実行を保証することができます。
- 対話の流れ（ジャーニー）明確なユーザー対話パスを定義することで、インテリジェンスが複数の対話ラウンドで段階的に目標を達成できるように導くことができます。
- 信頼性の高いツール統合インテリジェンスの特定のインタラクションイベントに対する、外部API、データベース、またはバックエンドサービスへの安定したアクセスをサポートします。
- ドメイン適応より個人的で専門的な応答を提供するために、業界特有の用語を学習し使用する能力。
- 定型回答モデル幻覚のリスクは、あらかじめ定義された応答テンプレートを使用することで効果的に排除することができ、応答スタイルの一貫性を確保することができる。
- 完全な説明可能性知的機関の意思決定プロセスについて洞察し、各基準がいつ、なぜ合致し、それに従ったのかを説明する。
- 内蔵ガードレールインテリジェンスが幻覚を見たり、トピックから外れたりするのを防ぐメカニズムが組み込まれている。
- リアクト・ウィジェットあらゆるウェブアプリケーションに簡単に組み込むことができるプラグアンドプレイチャットユーザーインターフェースを提供します。
ヘルプの使用
Parlantは、開発からデプロイまで簡単で迅速なエクスペリエンスを提供し、開発者が数分で行動制御されたAIインテリジェンスを構築して実行できるようにすることを目指している。
取り付け
Parlantは、Pythonのパッケージマネージャーであるpipを使って簡単にインストールできます。ターミナルかコマンドラインツールを開き、以下のコマンドを入力するだけです：
pip install parlant
このコマンドは、Parlantフレームワークとそれに必要なすべての依存関係を自動的にダウンロードしてインストールします。
すぐに始める：天気予報ルックアップ・インテリジェンスの作成
ここでは、60秒で天気を調べることができるスマート・ボディの作り方を示す簡単な例を示す。
1.SDKのインポートとツールの定義
まずparlant.sdk.次に@p.toolインテリジェンスが使用できるツールを定義するためのデコレーター。ツールは基本的に普通の非同期Python関数で、APIの呼び出しなど、必要な機能を実行できます。
import parlant.sdk as p
from datetime import datetime
# 定义一个获取天气的工具
# 它接收一个城市名称作为参数
@p.tool
async def get_weather(context: p.ToolContext, city: str) -> p.ToolResult:
# 在这里编写你自己的天气API调用逻辑
# 为简化示例，我们直接返回一个固定的结果
return p.ToolResult(f"Sunny, 72°F in {city}")
# 定义一个获取当前日期和时间的工具
@p.tool
async def get_datetime(context: p.ToolContext) -> p.ToolResult:
return p.ToolResult(datetime.now())
2.インテリジェンスの作成と設定
次にmainサービスを開始し、インテリジェンスを作成し、それらの動作を設定するための非同期関数。
async def main():
# 启动Parlant服务器
async with p.Server() as server:
# 创建一个名为"WeatherBot"的智能体
agent = await server.create_agent(
name="WeatherBot",
description="一个乐于助人的天气助手"
)
# 创建一个上下文变量，让智能体在每次回复时都能获取最新时间
# 'get_datetime'工具会被自动调用
await agent.create_variable(name="current-datetime", tool=get_datetime)
# 使用自然语言创建一条行为准则
# 这是Parlant的核心功能，用于确保智能体的行为
await agent.create_guideline(
condition="当用户询问天气时",
action="调用天气工具获取当前天气，并用友好的语气回复，同时给出一些建议",
tools=[get_weather] # 将之前定义的工具绑定到这条准则
)
# 你可以在这里添加更多、更复杂的行为准则...
# 启动成功后，可以在 http://localhost:8800 访问测试界面
print("🎉 智能体测试界面已就绪，请访问 http://localhost:8800")
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())```
**3. 运行并测试**
将以上代码保存为一个Python文件（例如 `weather_bot.py`），然后在终端中运行它：
```shell
python weather_bot.py
プログラムが実行されると、ターミナルにテストインターフェイスが http://localhost:8800 これで準備完了だ。ブラウザでこのアドレスを開くと、今作った「WeatherBot」とリアルタイムで対話することができる。
"ニューヨークの天気は？"と聞かれたらニューヨークの天気はどんな感じですか？Parlantフレームワークは、このインテントがあなたがconditionを自動的に実行する。action歌で応えるtoolsつまりget_weather関数に基づいている。actionの記述に対して友好的な回答を生成する。
中核概念：行動指針
行動規範はParlantの最も強力な機能です。 これは、インテリジェンスが長いシステムプロンプトを無視する可能性があるという、従来の手法の問題を解決します。 LLMがあなたの意図を理解してくれることを祈る必要はもうありません。
ガイドラインはいくつかの部分から構成されている：
condition:: 基準のトリガーとなる条件を自然言語で記述。例：「ユーザーは感情的で返金を要求している」。action例：「まずユーザーを落ち着かせ、次に注文照会ツールを呼び出して返金資格を確認する」。例えば、「まずユーザーを落ち着かせ、次に注文照会ツールを呼び出して払い戻しの適格性を確認する」。tools:: ガイドラインにバインドされている1つ以上のツール。これらのツールは、ガイドラインがアクティブになったときに呼び出される。
Parlantのエンジンは、リアルタイムでダイアログコンテキストを分析し、LLMが応答を生成する際に最も適切な基準の組み合わせを動的にマッチングします。このアプローチにより、インテリジェンスの行動の予測可能性と信頼性が大幅に向上します。
アプリケーションシナリオ
- 顧客サービス
カスタマーサービス領域では、企業は対話の流れと問題処理に関する厳格なガイドラインを定義することができます。例えば、返金要求、テクニカルサポート、注文の問い合わせなどのシナリオに対して異なる行動規範を設定することで、インテリジェンスが常に企業のポリシーに従い、標準的で正確かつ共感的なサービスを提供し、否定的な感情が検出された場合は自動的に人間のカスタマーサービスにユーザーを誘導することができます。 - 金融サービス
コンプライアンスが重要な金融業界において、ParlantはAIインテリジェンスが投資アドバイスを提供したり、顧客の口座情報を取り扱ったりする際に、厳格な法律や規制を遵守することを保証することができます。認可されていない金融アドバイスを提供しないようにガイドラインを設定したり、機密性の高い業務が含まれる場合に認証を強制したりすることができます。 - ヘルスケア
医療分野のAIアシスタントは、患者の機密データを扱い、誤った医療アドバイスを提供しない必要があります。Parlantを使用することで、厳格なプライバシーガイドラインを設定し、会話がHIPAAなどの規制要件に準拠していることを保証し、深刻な症状を説明する場合は、自分で診断しようとするのではなく、直ちに専門医の助けを求めるようユーザーに助言することができます。 - 電子商取引
Eコマースプラットフォームのショッピングボットは、Parlantを使ってユーザーを購入プロセスに導くことができる。対話の流れ」（ジャーニー）を設定することで、ユーザーは商品の閲覧、仕様に関する質問への回答、在庫照会、そして最終的な注文へと誘導されます。ユーザーがショッピングのテーマから外れた場合、ガイドラインは彼らをショッピングプロセスに戻すよう導くことができる。
品質保証
- ParlantはLangChainなど他のAIフレームワークとどう違うのですか？
Parlantの核となる違いは、その設計思想にあります。従来のフレームワークが、ヒントエンジニアリングや連鎖的な呼び出しを通じてLLMに指示に従うよう「要求」することに重点を置いているのに対し、Parlantは「行動規範」とリアルタイムコンテキストマッチングメカニズムを通じて、インテリジェンスにルールに従うよう「強制」する、より決定論的なアプローチを提供することで、より高いレベルの制御と信頼性を実現しています。Parlantは、「行動規範」とリアルタイムのコンテキスト・マッチング・メカニズムを通じて、インテリジェンスにルールを「守らせる」ための、より決定論的な方法を提供し、その結果、より高いレベルの制御性と信頼性を実現します。 - Parlantはどのような大規模言語モデルをサポートしていますか？
Parlantフレームワークは柔軟に設計されており、OpenAIのモデルファミリーやHuggingFace上の様々なオープンソースモデルを含む、幅広いLLMをサポートしています。これにより、開発者はニーズと予算に応じて最適なモデルを選択することができます。 - Parlantを使うには、深いAIの知識が必要ですか？
Parlantの設計目標のひとつは、信頼性の高いAIインテリジェンスを開発するための障壁を低くすることだ。Parlantの中核機能である行動規範などは自然言語を使って定義されているため、開発者はもちろん、AIの深い知識がないビジネスパーソンでも、知的体の行動設計に参加することができる。 - パーラントは幻覚や不正確な反応にどう対処しているのか？
Parlantは様々な方法で幻覚の問題に対処している。第一に、「行動規範」によって、ビジネスクリティカルなシナリオでは、インテリジェンスはツールやデータベースを利用して事実に基づいた情報を得なければならないことが保証されている。第二に、「事前に定義された応答テンプレート」機能により、絶対的な正確さが要求されるシナリオ（例えば、価格相場や方針声明など）では、事前に書かれたテキストを使用することができ、LLMによるフリーライドの必要性を完全に回避することができる。 - そのプロジェクトはオープンソースで商業的に利用可能か？
はい、ParlantはApache 2.0ライセンスのオープンソースです。
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