AgentK

AgentK是一个自进化的模块化自代理通用人工智能(AGI)模型,由多个合作的代理组成,能够根据用户的需求构建新的代理来完成任务。它基于LangGraph和LangChain框架构建,具有自我测试和修复的能力,旨在成为最小化的代理和工具集合,以便自我引导并发展自身的智能。

需求人群:

"AgentK主要面向开发者和人工智能研究者,他们可以利用AgentK进行人工智能模型的快速原型开发和测试。由于AgentK的自进化特性,它特别适合需要不断学习和适应新任务的复杂应用场景。"

使用场景示例:

开发者使用AgentK构建一个能够自动收集和分析市场数据的智能系统。

研究者利用AgentK进行人工智能理论的实验和验证。

企业采用AgentK来自动化复杂的业务流程,提高效率和决策质量。

产品特色:

Hermes:与人类交互,理解目标,管理任务创建和分配,协调其他代理的活动。

AgentSmith:负责创建和维护其他代理的架构师,确保代理具备必要工具并测试其功能。

ToolMaker:系统内工具的开发者,创建和完善代理完成任务所需的工具,确保系统灵活性和完备性。

WebResearcher:知识收集者,进行深入在线研究,为系统提供最新信息,帮助代理做出明智决策和有效执行任务。

LangGraph和LangChain框架支持:基于这两个框架构建,提供强大的底层支持。

Docker容器运行:AgentK在Docker容器中独立运行,便于管理和部署。

使用教程:

1. 安装最新版本的Docker。

2. 将`.env.template`复制为`.env`文件。

3. 在`.env`文件中设置环境变量。

4. 运行`./agentk`启动AgentK。

5. 通过提供的API或界面与AgentK交互,定义任务和目标。

6. 观察AgentK如何创建和管理代理来完成任务。

7. 根据需要对AgentK进行调整和优化。

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