llama-agents

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llama-agents 是一个异步优先的框架,用于构建、迭代和生产化多智能体系统,包括多智能体通信、分布式工具执行、人工在环等。每个智能体被视为一个服务,不断处理传入的任务。智能体从消息队列中拉取和发布消息。系统顶部是控制平面,它跟踪正在进行的任务,网络中的服务,并决定哪个服务应该处理任务的下一步。

需求人群:

"目标受众为软件开发者和系统架构师,特别是那些需要构建复杂多智能体系统,或希望提高系统自动化和智能化水平的专业人士。"

使用场景示例:

构建一个包含多个智能体协同工作的客服系统,提高响应速度和服务质量。

开发一个分布式的数据分析平台,智能体可以并行处理数据,提升分析效率。

实现一个人工在环的自动化测试系统,智能体自动执行测试并由人工进行结果审核。

产品特色:

支持多智能体通信和分布式工具执行

包含人工在环功能,实现更智能的任务处理

顶层控制平面跟踪任务和服务状态,智能决策任务处理流程

异步设计,提高系统处理能力和响应速度

支持Docker和Kubernetes部署,易于扩展和集成

提供丰富的API和CLI工具,便于开发者监控和交互

使用教程:

1. 安装llama-agents,使用pip安装并依赖llama-index-core。

2. 设置智能体和初始组件,创建AgentService和ControlPlaneServer等。

3. 编写智能体逻辑,定义智能体如何响应和处理消息队列中的任务。

4. 启动消息队列和控制平面,确保系统组件正常运行。

5. 注册智能体服务到消息队列和控制平面,使它们能够接收和发送消息。

6. 使用LocalLauncher或ServerLauncher启动智能体系统,进行单次或服务器模式的运行。

7. 通过客户端或CLI工具与智能体系统交互,创建任务并获取结果。

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