OpenAgents: plataforma de código aberto que oferece suporte a inteligências linguísticas para realizar análises de dados e tarefas diárias

O OpenAgents é uma plataforma de código aberto projetada para permitir que os usuários interajam com inteligências por meio de linguagem natural para realizar tarefas como análise de dados, invocação de plug-ins e navegação na Web. Ela foi desenvolvida pelo XLANG NLP Lab da Universidade de Hong Kong e contém três inteligências principais: Data Intelligence, Plug-in Intelligence e Web Intelligence. A plataforma oferece uma interface da Web intuitiva que facilita a iniciação rápida de usuários comuns e oferece suporte à implantação local por desenvolvedores e pesquisadores para facilitar o desenvolvimento de inteligências linguísticas inovadoras. O OpenAgents enfatiza o código-fonte aberto e a colaboração da comunidade e incentiva os usuários a contribuírem com código e feedback para promover a aplicação de inteligências linguísticas no mundo real. O código do projeto está hospedado no GitHub, com documentação detalhada e processo de implantação claro, adequado a uma ampla gama de grupos de usuários.

Lista de funções

• Corpo de inteligência de dados: oferece suporte à análise de dados usando Python e SQL para gerar gráficos e relatórios.
• Plugin Intelligence Body: integra mais de 200 plug-ins de terceiros para cobrir tarefas cotidianas, como verificação do clima, compras on-line e muito mais.
• Web Intelligentsia: permite a navegação autônoma na Web, realizando tarefas de pesquisa e extração de informações.
• Interface da Web: fornece uma interface interativa baseada em bate-papo otimizada para resposta rápida e tratamento de erros.
• Implementação local: oferece suporte à compilação local via Docker ou código-fonte, adequado para desenvolvimento e pesquisa.
• Contribuição da comunidade: código e documentação abertos, incentivo aos usuários para que enviem problemas e melhorias no código.
• Suporte a vários idiomas: forneça documentos em chinês, inglês, coreano, japonês, etc. para a conveniência de usuários globais.

Usando a Ajuda

Instalação e implementação

O OpenAgents oferece suporte à implantação local via Docker ou código-fonte. Aqui está o processo detalhado de instalação e uso:

1. implantação com o Docker

A implantação do Docker é adequada para a configuração rápida de ambientes de teste, mas pode haver instabilidade ou resposta lenta. Recomenda-se que os usuários experientes implementem diretamente da fonte para obter uma experiência mais estável.

mover::

• Instalando o DockerDocker e Docker Compose: certifique-se de que o Docker e o Docker Compose estejam instalados em seu sistema e instale também o Nvidia Container Toolkit se precisar de suporte a GPU.
• Clonagem da base de código::

  git clone https://github.com/xlang-ai/OpenAgents.git
  cd OpenAgents

• Ambiente de configuração:: Editorial docker-compose.yml arquivo. Se estiver usando a API OpenAI, você precisará configurar o arquivo OPENAI_API_KEYSe estiver usando outro serviço (por exemplo, FastChat), será necessário modificar suas configurações. Se estiver usando outros serviços (por exemplo, FastChat), será necessário modificar as configurações de OPENAI_API_BASE.
• Ativar GPU (opcional): Cancelamento docker-compose.yml para ativar o suporte à GPU.
• Criar e iniciar o serviço::

  docker compose build
  docker compose up -d
  

• serviço de acessoApós o início do serviço, acesse-o pelo navegador http://localhost:8000 Acesse a interface da Web.
• advertênciaSe você estiver usando o conjunto de dados do Kaggle, precisará modificar o Dockerfile As informações no arquivo de pesos do Hugging Face estão disponíveis na seção de pesos do Hugging Face. Se você encontrar problemas de rede (por exemplo, tempo limite de download do arquivo Hugging Face weights), precisará resolvê-los por conta própria.

2) Implementação a partir do código-fonte

O código-fonte é mais estável para implantação e é adequado para usuários que precisam personalizar ou desenvolver.

mover::

• Instalação de dependênciasVerifique se o Python 3.8+ e o Node.js estão instalados em seu sistema.
• Clonagem da base de códigoEtapa de clonagem: Igual à etapa de clonagem em uma implantação do Docker.
• Instalação de dependências de back-end::

  cd backend
  pip install -r requirements.txt
  

• Instalação de dependências de front-end::

  cd frontend
  npm install
  

• Configuração do backend: em backend para definir variáveis de ambiente, por exemplo. OPENAI_API_KEY.
• Preparando o backend::

  python main.py
  

• Front-end de lançamento::

  cd frontend
  npm run dev
  

• serviço de acessoO front-end é executado por padrão no http://localhost:3000O backend é executado em http://localhost:8000.

3. usando o recurso OpenAgents

As principais funções do OpenAgents são operadas por meio de uma interface da Web, que foi intuitivamente projetada para se assemelhar a um aplicativo de bate-papo. Veja a seguir como operar cada SmartBody:

dados inteligentes::

• funcionalidadeGerencia tarefas de análise de dados e oferece suporte à geração e execução de códigos Python e SQL.
• fluxo de trabalho::
  1. Abra a interface da Web e selecione "Data Intelligence".
  2. Digite uma tarefa na caixa de bate-papo, por exemplo, "Analyse the sales_data.csv file to generate a sales trend graph" (Analisar o arquivo sales_data.csv para gerar um gráfico de tendências de vendas).
  3. O corpo inteligente gerará automaticamente o código e o executará, e os resultados de saída (por exemplo, gráficos ou relatórios) serão exibidos na interface.
  4. Os resultados podem ser baixados ou você pode continuar a modificar os requisitos da tarefa.
• tomar nota deO arquivo de dados carregado deve estar no formato CSV, JSON, etc. e o caminho do arquivo deve estar configurado corretamente.

Plug-in Intelligentsia::

• funcionalidadeIntegração de mais de 200 plug-ins para oferecer suporte a consultas meteorológicas, compras on-line, cálculos científicos e muito mais.
• fluxo de trabalho::
  1. Selecione "Plug-in Intelligence" na interface da Web.
  2. Insira uma tarefa, como "Check the weather in Shanghai tomorrow" (Verifique o clima em Xangai amanhã) ou "Help me search for the latest mobile phones" (Ajude-me a pesquisar os celulares mais recentes).
  3. Os corpos inteligentes chamam os plug-ins relevantes e retornam os resultados em tempo real.
  4. Suporte a vários plug-ins ao mesmo tempo, por exemplo, "Planejar uma viagem de Pequim a Xangai" chamará o clima, as passagens e outros plug-ins.
• tomar nota deAlguns plug-ins podem exigir chaves de API adicionais, que precisam ser configuradas no back-end.

Inteligência na Web::

• funcionalidadeNavegação autônoma na Web, realizando tarefas como pesquisa e extração de informações.
• fluxo de trabalho::
  1. Selecione "Web Intelligence" e insira uma tarefa, como "Search for the latest news on AI conferences" (Pesquisar as últimas notícias sobre conferências de IA).
  2. O corpo inteligente abre automaticamente um navegador, realiza uma pesquisa e extrai informações importantes.
  3. Os resultados são retornados como texto ou links.
• tomar nota deConexão com a Internet: a conexão com a Internet precisa ser estável, pois alguns sites podem não estar acessíveis devido a restrições.

4. apoio e feedback da comunidade sobre os problemas

• Acesso ao documentoDocumentação detalhada está localizada em https://github.com/xlang-ai/OpenAgentsincluindo conceitos, projetos e casos de uso.
• Feedback da perguntaPara enviar um problema para o GitHub, siga as instruções CONTRIBUTING.md Guia.
• Intercâmbio comunitárioAjuda ao vivo: Entre na comunidade do Discord para obter ajuda ao vivo.

5. desenvolvimento e expansão

Os desenvolvedores podem estender o OpenAgents seguindo estas etapas:

• Adição de nova inteligência: em frontend/types/agent.ts Defina uma nova ID Smartbody na seção frontend/utils/app/api.ts responder cantando const.ts.
• Suporte para novos tipos de dados: em backend/display_streaming.py Adicionar lógica de análise ao
• Integração do novo LLM: em backend/api/language_model.py Registre um novo modelo, consulte lemur-chat Modelo.

cenário do aplicativo

1. análise de dados
   Os profissionais de marketing podem fazer upload de dados de vendas e gerar rapidamente gráficos de tendências para economizar tempo na análise manual.
2. Gerenciamento de tarefas diárias
   Os usuários verificam o clima, reservam voos ou gerenciam suas agendas com inteligências plug-in para maior eficiência.
3. recuperação de informações
   Os pesquisadores usam as inteligências da Web para pesquisar informações sobre conferências acadêmicas e reunir automaticamente o conteúdo principal.
4. testes de desenvolvimento
   Os desenvolvedores implantam o OpenAgents localmente para testar a integração de novas inteligências ou plug-ins.

QA

1. Quais idiomas são suportados pela OpenAgents?
   A plataforma oferece documentação em vários idiomas, como chinês, inglês, coreano e japonês, e a interface é compatível com inglês e chinês.
2. É necessário ter uma base de programação?
   Os usuários comuns podem operar por meio da interface da Web sem programação; os desenvolvedores precisam conhecer Python e JavaScript para implantar ou ampliar.
3. Quanto tempo leva para ser implantado?
   A implantação do Docker leva cerca de 10 a 20 minutos e a implantação do código-fonte leva cerca de 30 minutos, dependendo do hardware e das condições da rede.
4. O que fazer se você tiver problemas de implementação?
   sonda docker-compose.yml consulte a documentação do GitHub ou peça ajuda no Discord.
5. Há suporte para dispositivos móveis?
   Atualmente, o suporte móvel, baseado principalmente na Web, está em desenvolvimento e pode ser acessado por meio de um navegador.