Muscle-Mem

O Muscle-Mem é uma ferramenta Python de código aberto hospedada no GitHub e desenvolvida pela pig-dot-dev. O Muscle-Mem reutiliza comportamentos armazenados em cache diretamente quando a mesma tarefa é encontrada, registrando os padrões de invocação de ferramentas do agente de IA e só invoca a lógica do agente quando um novo cenário é detectado. Seu mecanismo principal é a validação de cache, que determina se é seguro reutilizar caches examinando as características do ambiente. Essa ferramenta é adequada para desenvolvedores que precisam otimizar tarefas automatizadas, especialmente quando se trata de fluxos de trabalho altamente repetitivos. A documentação oficial e o código de amostra são claros, o feedback da comunidade é positivo e ele é adequado para desenvolvedores Python e automação de IA.

Lista de funções

• Cache comportamentalRegistrar os padrões de invocação de ferramentas do agente de IA e armazenar em cache o comportamento para reutilização.
• validação de cacheSegurança: Garanta que o comportamento de armazenamento em cache seja seguro em um determinado contexto por meio de mecanismos de pré-verificação e pós-verificação.
• Decorador de ferramentasSuporte para o uso de @engine.tool O Decorator adiciona a funcionalidade de cache à ferramenta.
• conscientização ambientalDeterminar acertos (cache-hit) ou erros (cache-miss) do cache com base nas características do ambiente.
• Integração flexívelPermite que os desenvolvedores personalizem a lógica do proxy e a conectem ao mecanismo do Muscle-Mem.
• Implementação eficienteReduzir as chamadas para modelos de linguagem grandes e aumentar a velocidade de execução da tarefa.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O Muscle-Mem é uma biblioteca Python com um processo de instalação simples. Veja a seguir as etapas detalhadas:

1. Preparação ambiental
   Certifique-se de ter o Python 3.7 ou superior instalado em seu sistema. Isso pode ser verificado com o seguinte comando:

   python --version
   

   Os ambientes virtuais são recomendados para evitar conflitos de dependência, por exemplo:

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

2. Armazém ou instalação de clonagem
   Atualmente, o Muscle-Mem é distribuído por meio de um repositório do GitHub. Clone o repositório localmente:

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

   Em seguida, instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt
   

   Se o repositório fornecer setup.pyque pode ser instalado com o seguinte comando:

   pip install .
   

3. Verificar a instalação
   Quando a instalação estiver concluída, importe o módulo Muscle-Mem e verifique se está correto:

   from muscle_mem import Engine
   print(Engine())
   

   Se nenhum erro for relatado, a instalação foi bem-sucedida.

Uso básico

No centro do Muscle-Mem estão Engine que é usada para gerenciar a lógica de cache de agentes e ferramentas. Veja a seguir as etapas detalhadas sobre como usar o Muscle-Mem:

1. Inicialização do mecanismo
   Criar um Engine Exemplo:

   from muscle_mem import Engine
   engine = Engine()
   

2. Definir ferramentas e adicionar cache
   fazer uso de @engine.tool O decorador define a função instrumental e passa o pre_check talvez post_check Adicionar validação de cache. Por exemplo, defina um simples hello função:

   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. Agentes de execução
   Defina uma função proxy e registre-a no mecanismo. Exemplo:

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

4. Executar a tarefa e verificar o cache
   O mecanismo de chamada executa o proxy e verifica se há ocorrências no cache:

   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
   

Operação da função em destaque

Mecanismo de validação de cache

O principal recurso do Muscle-Mem é a validação do cache, por meio do Check implementação da classe. O desenvolvedor precisa definir duas funções:

• captureCaptura de características do ambiente atual, como tempo, parâmetros de entrada, etc.
• compareComparação: Compare o ambiente atual com o ambiente em cache para determinar se o cache pode ser reutilizado.

No exemplo acima, ocapture registrando a hora e os parâmetros da chamada.compare Verifique se a diferença de tempo está dentro de 1 segundo. Esse mecanismo garante a segurança do cache e evita o comportamento de multiplexação em cenários inadequados.

Reutilização de ferramentas

O Muscle-Mem permite adicionar suporte de cache para várias ferramentas. Por exemplo, a lógica de validação de cache separada pode ser definida para ferramentas como operações de arquivo, chamadas de API e assim por diante. O desenvolvedor simplesmente escreve um capture responder cantando compare com a função @engine.tool Encadernação decorativa.

Uso avançado

1. Gerenciamento de ferramentas múltiplas
   Se o seu agente precisar chamar várias ferramentas, você poderá definir uma validação de cache separada para cada ferramenta. Exemplo:

   @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. Política de cache dinâmico
   Os desenvolvedores podem ajustar a política de cache de acordo com os requisitos da tarefa. Por exemplo, estendendo o tempo de validade do cache ou ajustando-o dinamicamente com base nos parâmetros de entrada compare Lógica.
3. Cache de depuração
   O Muscle-Mem suporta a verificação de acessos ao cache, os desenvolvedores podem registrar ou retornar o valor para determinar se o cache está em vigor, para facilitar a depuração e a otimização.

advertência

• seguro capture responder cantando compare A lógica da função está correta, caso contrário, pode levar ao uso indevido do cache.
• Os dados armazenados em cache são armazenados na memória e são adequados para tarefas de curto prazo. Para tarefas de longo prazo, recomenda-se estender o Muscle-Mem para dar suporte ao armazenamento persistente.
• As funções da ferramenta devem ser mantidas o mais simples possível para evitar que a lógica complexa afete a eficiência do cache.

cenário do aplicativo

1. Otimização de scripts de automação
   O Muscle-Mem é adequado para otimizar scripts de automação que são executados repetidamente. Por exemplo, em um pipeline de processamento de dados, um agente precisa chamar as mesmas funções de pré-processamento várias vezes. Ao armazenar em cache os resultados da execução dessas funções com o Muscle-Mem, o tempo de execução pode ser significativamente reduzido.
2. Aceleração de tarefas de agentes de IA
   Em tarefas de automação orientadas por IA, como rastreadores da Web ou bots de atendimento ao cliente, o Muscle-Mem armazena em cache a lógica comum de processamento de solicitações do usuário, reduzindo as chamadas para grandes modelos de linguagem e melhorando os tempos de resposta.
3. Ambiente de teste de desenvolvimento
   Ao testar agentes de IA, os desenvolvedores podem usar o Muscle-Mem para armazenar em cache os resultados da execução dos casos de teste, evitando a execução repetida de tarefas demoradas e aumentando a eficiência do desenvolvimento.

QA

1. Quais linguagens de programação são compatíveis com o Muscle-Mem?
   O Muscle-Mem é uma biblioteca Python que atualmente suporta apenas o ambiente de desenvolvimento Python. Ela pode ser estendida para outras linguagens no futuro, mas não há planos oficiais para isso.
2. Como faço para proteger meu cache?
   Muscle-Mem adotado Check classe capture responder cantando compare As funções validam as características do ambiente. Os desenvolvedores precisam projetar uma lógica de validação razoável com base na funcionalidade da ferramenta para garantir que o cache seja reutilizado somente em cenários seguros.
3. Onde os dados em cache são armazenados?
   Por padrão, os dados armazenados em cache são armazenados na memória. Se for necessário um armazenamento persistente, os desenvolvedores poderão estender o Muscle-Mem para salvar o cache usando um banco de dados ou um sistema de arquivos.
4. Ele oferece suporte a operações assíncronas ou com vários threads?
   A documentação oficial do Muscle-Mem não menciona explicitamente o suporte a multi-threading, mas seu design é baseado em Python e, teoricamente, poderia ser estendido para oferecer suporte a operações assíncronas por meio de estruturas assíncronas, como o asyncio.