需求人群:
"目标受众为开发者、研究人员和对多智能体系统感兴趣的技术爱好者。Swarm框架提供了一个实验性平台,让他们可以探索和学习如何构建、编排和部署多智能体系统。由于其轻量级和高可控性,特别适合需要对系统进行细粒度控制的复杂场景。"
使用场景示例:
在客户服务场景中,使用Swarm框架构建一个能够处理不同请求的多智能体系统
利用Swarm框架开发一个个人购物助手,帮助用户进行销售和退款操作
在教育领域,使用Swarm框架创建一个多智能体系统,模拟和研究智能体之间的交互
产品特色:
构建多智能体系统,实现智能体之间的协调和执行
定义智能体(Agent)和交接(handoffs)的抽象概念
支持Python 3.10+,易于安装和使用
提供丰富的示例,帮助开发者快速理解和应用
支持智能体之间的函数调用和上下文变量管理
支持流式响应,允许逐步处理和响应
提供REPL命令行界面,便于测试和演示
强调教育目的,适用于开发者学习和探索多智能体系统
使用教程:
1. 安装Swarm框架:使用pip安装命令`pip install git+ssh://git@github.com/openai/swarm.git`
2. 导入Swarm模块:在Python代码中导入Swarm和Agent类
3. 定义智能体(Agent):创建包含指令和功能的智能体实例
4. 实例化Swarm客户端:创建Swarm客户端实例,用于运行智能体
5. 运行智能体:使用Swarm客户端的run方法运行智能体,并传递消息
6. 处理响应:获取Swarm运行结果,包括消息、智能体和上下文变量
7. 继续交互:根据需要,使用上一步的结果继续与智能体交互
8. 测试和调试:使用Swarm提供的REPL命令行界面进行测试和调试
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多智能体系统构建、编排和部署框架
Swarm是由OpenAI Solutions团队管理的实验性框架,旨在构建、编排和部署多智能体系统。它通过定义智能体(Agent)和交接(handoffs)的抽象概念,实现了智能体之间的协调和执行。Swarm框架强调轻量级、高可控性和易于测试,适用于需要大量独立功能和指令的场景,允许开发者拥有完全的透明度和对上下文、步骤和工具调用的细粒度控制。Swarm框架目前处于实验阶段,不推荐在生产环境中使用。
下一代Python笔记本
marimo是一个开源的Python反应式笔记本,它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行,并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改,消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表,使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储,可以与git版本控制一起使用,可以作为Python脚本运行,也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中,并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。
基于GIMM-VFI的ComfyUI帧插值工具
ComfyUI-GIMM-VFI是一个基于GIMM-VFI算法的帧插值工具,使用户能够在图像和视频处理中实现高质量的帧插值效果。该技术通过在连续帧之间插入新的帧来提高视频的帧率,从而使得动作看起来更加流畅。这对于视频游戏、电影后期制作和其他需要高帧率视频的应用场景尤为重要。产品背景信息显示,它是基于Python开发的,并且依赖于CuPy库,特别适用于需要进行高性能计算的场景。
开源的网页自动化库,支持任何大型语言模型(LLM)
browser-use是一个开源的网页自动化库,允许大型语言模型(LLM)与网站进行交互,通过简单的接口实现复杂的网页操作。该技术的主要优点包括对多种语言模型的通用支持、交互元素自动检测、多标签页管理、XPath提取、视觉模型支持等。它解决了传统网页自动化中的一些痛点,如动态内容处理、长任务解决等。browser-use以其灵活性和易用性,为开发者提供了一个强大的工具,以构建更加智能和自动化的网页交互体验。
多智能体系统,解决复杂任务
Magentic-One是由微软研究团队开发的一个通用多智能体系统,旨在解决开放性网络和文件任务。该系统代表了人工智能领域向代理系统发展的重要一步,这些系统能够完成人们在工作和生活中遇到的复杂多步骤任务。Magentic-One采用了一个名为Orchestrator的主智能体,负责规划、跟踪进度和在需要时重新规划,同时指导其他专门智能体执行任务,如操作网络浏览器、导航本地文件或编写和执行Python代码。Magentic-One在多个挑战性的代理基准测试中表现出与最新技术相媲美的性能,且无需对其核心能力或架构进行修改。
利用Claude 3.5 Sonnet Vision API进行图像中物体检测和可视化的强大Python工具
Claude Vision Object Detection是一个基于Python的工具,它利用Claude 3.5 Sonnet Vision API来检测图像中的物体并进行可视化。该工具能够自动在检测到的物体周围绘制边界框,对它们进行标记,并显示置信度分数。它支持处理单张图片或整个目录中的图片,并且具有高精度的置信度分数,为每个检测到的物体使用鲜艳且不同的颜色。此外,它还能保存带有检测结果的注释图片。
AI驱动的数据可视化工具
Data Formulator 是微软研究团队开发的一款AI驱动的数据可视化工具,它通过结合用户界面交互和自然语言输入,帮助用户快速创建丰富的数据可视化图表。该工具可以自动处理数据转换,使用户能够专注于图表设计。Data Formulator 支持通过Python安装并本地运行,也可以在GitHub Codespaces中快速启动。它代表了数据分析和可视化领域的技术进步,通过AI技术提高了数据可视化的效率和易用性。
构建多智能体系统的JavaScript框架
KaibanJS是一个专为JavaScript开发者设计的框架,用于构建和协调AI智能体。它允许开发者以类似微服务的方式处理AI任务,每个智能体负责不同的任务,如数据处理、处理和输出生成,全部自动协同工作。KaibanJS强调易用性和原生JavaScript支持,使得JavaScript开发者也能享受到构建复杂AI系统的能力。
Mochi视频生成器的ComfyUI包装节点
ComfyUI-MochiWrapper是一个用于Mochi视频生成器的包装节点,它允许用户通过ComfyUI界面与Mochi模型进行交互。这个项目主要优点是能够利用Mochi模型生成视频内容,并且通过ComfyUI简化了操作流程。它是基于Python开发的,并且完全开源,允许开发者自由地使用和修改。目前该项目还处于积极开发中,已经有一些基本功能,但还没有正式发布版本。
批量为图片文件生成描述性标题的工具
joy-caption-batch是一个利用Joytag Caption工具批量为图片文件生成描述性标题的编程模型。该工具目前处于Alpha阶段,它通过分析图片内容,使用人工智能技术生成相应的文字描述,帮助用户快速理解图片内容。该工具的主要优点包括批量处理能力、支持自定义图片目录以及对低显存模式的支持,使其能够在显存较低的设备上运行。此外,该工具还提供了详细的安装和使用说明,方便用户快速上手。
快速构建健壮的AI代理项目
AgentStack是一个用于快速创建AI代理项目的命令行工具。它基于Python 3.10+,支持多种流行的代理框架,如CrewAI、Autogen和LiteLLM,并集成了多种工具,以简化开发过程。AgentStack的设计理念是简化从零开始构建AI代理的过程,无需复杂的配置,即可快速启动和运行代理项目。它还提供了一个交互式测试运行器、实时开发服务器以及生产环境的构建脚本。AgentStack是开源的,遵循MIT许可协议,适合希望快速进入AI代理开发的开发者。
一个简单而强大的Python库,用于使用大型语言模型(LLMs)。
promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库,它通过litellm简化了与大型语言模型(LLMs)交互的过程。使用promptic,你可以轻松创建提示,处理输入参数,并从LLMs接收结构化输出,仅需几行代码。
自动化科学研究的多智能体图推理系统。
SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱,自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统,能够自主生成和完善研究假设,揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力,超越了传统人类驱动的研究方法。
与文档进行自然语言对话的Python应用
Chat With Your Docs 是一个Python应用程序,允许用户与多种文档格式(如PDF、网页和YouTube视频)进行对话。用户可以使用自然语言提问,应用程序将基于文档内容提供相关回答。该应用利用语言模型生成准确答案。请注意,应用仅回应与加载的文档相关的问题。
多人协作的数据平台,支持SQL和Python的交互式笔记本。
Briefer是一个开源的数据平台,它允许用户运行SQL和Python代码,并将笔记本转化为仪表板和数据应用。它支持连接多种数据源,如Postgres、BigQuery、Redshift等,并且可以利用查询结果直接在Python代码块中使用。此外,它还提供了预安装的库和内置AI助手来帮助用户更快速地编写代码。Briefer的仪表板和数据应用功能,使得用户可以创建交互式的页面,用于数据探索和决策支持。
利用多智能体系统自动化复杂研究流程的AI研究助理。
AI-Driven Research Assistant是一个高级的AI驱动研究助理系统,它利用多个专门化的智能体来协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph来处理复杂的研究流程,整合不同的AI架构以实现最佳性能。
利用大型语言模型增量构建知识图谱
iText2KG是一个Python包,旨在利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系,增量构建一致的知识图谱。它具备零样本能力,允许在没有特定训练的情况下跨不同领域进行知识提取。该包包括文档蒸馏、实体提取和关系提取模块,确保实体和关系得到解决和唯一性。它通过Neo4j提供知识图谱的可视化表示,支持交互式探索和分析结构化数据。
轻量级Python库,用于使用大型语言模型进行网站抓取。
Parsera是一个轻量级的Python库,专门设计用于与大型语言模型(LLMs)结合,以简化网站数据抓取的过程。它通过使用最少的令牌来提高速度并降低成本,使得数据抓取变得更加高效和经济。Parsera支持多种聊天模型,并且可以自定义使用不同的模型,如OpenAI或Azure。
高效CPU本地离线LaTeX识别工具
MixTeX是一个创新的多模态LaTeX识别小程序,由团队独立开发,能够在本地离线环境中执行高效的基于CPU的推理。无论是LaTeX公式、表格还是混合文本,MixTeX都能轻松识别,支持中英文处理。得益于强大的技术支持和优化设计,MixTeX无需GPU资源即可高效运行,适合任何Windows电脑,极大地方便了用户体验。
Mac上的简单助手,使用llama-cpp-python。
LLaMA Assistant for Mac是一个基于llama-cpp-python库开发的桌面客户端,旨在通过预定义需求为用户提供帮助。它采用了大量来自其他项目的代码,但用llama-cpp-python替代了ollama部分,以实现更符合Python编程风格的解决方案。
一个简单易用的网页抓取工具。
Scrape It Now! 是一个开源的网页抓取工具,它提供了一整套自动化网页抓取和索引的解决方案。该工具使用Python编写,支持多种功能,包括动态JavaScript内容加载、广告屏蔽、随机用户代理,自动创建AI搜索索引等,以提高抓取效率和数据质量。它适用于需要从网页中提取信息并进行进一步分析或存储的用户。
开源记忆层,为自主智能体提供人类式记忆功能
Memary是一个开源的记忆层,专为自主智能体设计,通过模仿人类记忆的方式,提升智能体的推理和学习能力。它使用Neo4j图数据库存储知识,并结合了Llama Index和Perplexity模型来增强知识图谱的查询能力。Memary的主要优点包括自动生成记忆、记忆模块、系统改进和回溯记忆等功能,旨在以最小的开发者实现与现有智能体集成,并通过仪表盘提供记忆分析和系统改进的可视化数据。
开源AI搜索引擎框架,性能媲美Perplexity.ai Pro。
MindSearch是一个基于大型语言模型(LLM)的多智能体网络搜索引擎框架,具有与Perplexity.ai Pro相似的性能。用户可以轻松部署自己的搜索引擎,支持闭源大型语言模型(如GPT、Claude)或开源大型语言模型(如InternLM2.5-7b-chat)。它具备以下特点:能够解决生活中的任何问题,利用网络知识提供深入和广泛的知识库答案;展示详细的解决方案路径,提高最终响应的可信度和可用性;提供优化的UI体验,包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多种接口;动态构建图谱,将用户查询分解为图谱中的原子子问题,并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图谱。
开源自主软件开发系统
SuperCoder 2.0是一个开源的自主软件开发系统,利用大型语言模型(LLMs)和大型动作模型(LAMs)针对Python代码生成进行微调,以实现更高精度的一次性或少次编程。它结合特定于开发框架的软件护栏,如Flask和Django,与SuperAGI的通用智能开发代理一起,提供复杂的现实世界软件系统。SuperCoder 2.0还确保了您的知识产权和代码免受AI相关的滥用,并与现有的开发栈如Jira、Github或Gitlab、Jenkins、CSPs以及QA解决方案如BrowserStack/Selenium Clouds深度集成,确保无缝的软件开发体验。
自主软件开发系统,提高编码效率。
SuperCoder是一个开源的自主软件开发系统,利用先进的AI工具和代理来简化和自动化编码、测试和部署任务,提高效率和可靠性。它支持多种编程语言和框架,以满足不同的开发需求。
AI代理工具集,赋能复杂任务处理。
Composio是一个为AI代理提供高质量工具和集成的平台,它简化了代理的认证、准确性和可靠性问题,使得开发者能够通过一行代码集成多种工具和框架。它支持100多种工具,覆盖了GitHub、Notion、Linear等90多个平台,提供了包括软件操作、操作系统交互、浏览器功能、搜索、软件开发环境(SWE)以及即席代理数据(RAG)等多种功能。Composio还支持六种不同的认证协议,能够显著提高代理调用工具的准确性。此外,Composio可以作为后端服务嵌入到应用程序中,为所有用户和代理管理认证和集成,保持一致的体验。
AI驱动的数据分析工具
Datalore是一个集成了Anthropic的Claude API和多种数据分析库的AI驱动的数据分析工具。它提供了一个交互式界面,使用户能够使用自然语言命令执行数据分析任务。
Python 网络爬虫和浏览器自动化库
Crawlee 是一个用于构建可靠爬虫的 Python 网络爬虫和浏览器自动化库,提取数据用于AI、LLMs、RAG或GPTs。它提供了统一的接口来处理 HTTP 和无头浏览器爬取任务,支持自动并行爬取,基于系统资源进行调整。Crawlee 用 Python 编写,包含类型提示,增强了开发体验并减少了错误。它具备自动重试、集成代理轮换和会话管理、可配置的请求路由、持久化 URL 队列、可插拔的存储选项等功能。相较于 Scrapy,Crawlee 提供了对无头浏览器爬取的原生支持,拥有简洁优雅的接口,并且完全基于标准的异步 IO。
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