Bauen skalierbare Multi-Agent-Systeme (MAS) unter Verwendung von Griptape

Griptape: Ein modulares Python -Framework zum Aufbau leistungsstarker AI -Anwendungen

Multi-Agent-Systeme (MAS) revolutionieren künstliche Intelligenz und ermöglichen es mehreren autonomen Agenten, an komplexen Problemen zusammenzuarbeiten. Griptape vereinfacht die MAS-Entwicklung und bietet einen robusten Rahmen für die Entwerfen, Verwaltung und Skalierungsagentenbasis. Dies ermöglicht die nahtlose Kommunikation und Koordination zwischen Agenten und macht es ideal für verschiedene Anwendungen, vom automatisierten Handel bis zur Robotik.

wichtige Lernziele

Diese Anleitung deckt:

• modulare Architektur, Kernkomponenten und wichtige Merkmale von Griptape mit einem Vergleich zu Langchain.
• Eine praktische Demonstration der Automatisierung der Blog-Verteilung an Gurgaon-Immobilienkäufer mit einem von Griptape integrierten Multi-Agent-System.
• Eine Python-Implementierung eines RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation), das die einfache Integration von Griptape zur Automatisierung zeigt.

Inhaltsverzeichnis

• Griptapes überlegene Modularität
• Kerngriptekomponenten
• Die wichtigsten Merkmale von Griptape
• Griptape gegen Langchain: Ein Vergleich
• Handwerk: Multi-Agent-System mit Griptape (Python)
• Handgläubige: Lappensystem mit Griptape (Python)
• Schlussfolgerung
• häufig gestellte Fragen

Die überlegene Modularität von Griptape

Griptape ist ein modulares Python -Framework, das für AI -Anwendungen erstellt wurde, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen. Die Architektur konzentriert sich auf Kernkomponenten, die flexible und skalierbare Workflows erzeugen. GripTape unterscheidet sich durch sein modulares Design, seine innovative Off-Prompt ™ -Technologie, die robuste LLM-Integration, die umfassende Dokumentation, die Unterstützung der Community und die Anpassungsfähigkeit über verschiedene Anwendungsfälle.

AI -Agenten innerhalb von Griptape sind spezielle Programme oder Modelle, die LLMs verwenden, um Aufgaben autonom auszuführen. Sie ahmen die menschliche Entscheidungsfindung nach, lernen aus Daten und passen sich an neue Informationen an. Griptape rationalisiert die Schaffung von Multi-Agent-Systemen.

Kerngriptape -Komponenten

Die Kernkomponenten von Griptape erstellen eine leistungsstarke Entwicklungsumgebung:

Strukturen:

• Agenten: unabhängige Einheiten, die spezifische Aufgaben ausführen.
• Pipelines: organisieren sequentielle Aufgaben und aktivieren Sie den Datenfluss zwischen ihnen.
• Workflows: Parallele Aufgabenausführung verwalten.
• Aufgaben: Grundlegende Einheiten, die mit Motoren, Werkzeugen und anderen Griptape -Komponenten interagieren.
• Tools: LLMs mit Daten- und Service -Interaktionsfunktionen bereitstellen. Griptape bietet integrierte und benutzerdefinierte Werkzeuge erstellt.

Speicher:

• Gesprächsspeicher: speichert und ruft Informationen über Interaktionen hinweg hinweg.
• Aufgabenspeicher: speichert große oder empfindliche Ausgänge getrennt von LLM -Eingabeaufforderungen.
• Meta -Speicher: fügt Metadaten hinzu, um den Kontext zu verbessern.

Treiber und Motoren: Treiber verwalten Interaktionen mit externen Ressourcen (schnelle Treiber, Einbettungsfahrer, SQL-Treiber, Web-Such-Treiber), während Motoren Anwendungsfunktionalitäten (z. B. die RAG-Engine) liefern.

.

Key Griptape -Funktionen

1. Modulare Architektur:
hoch flexible und skalierbare Anwendungen durch modulare Komponenten (Agenten, Pipelines, Workflows).
2. Aufgaben und Tools:
Aufgaben sind die Bausteine, die mit Motoren und Tools interagieren (Web -Scraper -Tools, Tools für Dateimanager, Eingabeaufforderung zusammenfassende Tools und benutzerdefinierte Tools).
3. Speicherverwaltung:
Erweiterte Speicherverwaltung (Konversation, Aufgabe und Metaspeicher) verbessert die Benutzerinteraktionen und verhindert den Token -Überlauf.
4. Treiber und Motoren:
Treiber interagieren mit externen Ressourcen, und Motoren (wie die Lag-Engine) bieten Anwendungs-Case-spezifische Funktionen für die Erzeugung von Abrufen.

Griptape vs. Langchain

Sowohl Griptape als auch Langchain bauen Rag -Pipelines, aber ihre Designphilosophien unterscheiden sich:

• Architektur:
Griptape priorisiert die Modularität für einfache kundenspezifische Erstellung von Workflows. Langchain bietet Modularität, konzentriert sich jedoch auf die lineare Komponentenverkettung.
• Speicherverwaltung:
Die Aufgabenspeicher von Gritape trennt im Gegensatz zu Langchains Ansatz große Ausgänge von LLM -Eingabeaufforderungen.
• Werkzeug:
Griptape bietet eine breitere Reihe von integrierten Werkzeugen und unterstützt die kundenspezifische Werkzeugkreiber leichter als Langchain.

Handwerk: Multi-Agent-System mit Griptape (Python)

Dieses Beispiel automatisiert die Blogverteilung an potenzielle Gurgaon -Immobilienkäufer:

Schritt 1: Installieren Sie Bibliotheken

!pip install "griptape[all]" -U

Schritt 2: Bibliotheken importieren und OpenAI -Schlüssel definieren

from duckduckgo_search import DDGS
from griptape.artifacts import TextArtifact
from griptape.drivers import LocalStructureRunDriver
from griptape.rules import Rule
from griptape.structures import Agent, Pipeline, Workflow
from griptape.tasks import CodeExecutionTask, PromptTask, StructureRunTask

from griptape.drivers import GoogleWebSearchDriver, LocalStructureRunDriver
from griptape.rules import Rule, Ruleset
from griptape.structures import Agent, Workflow
from griptape.tasks import PromptTask, StructureRunTask
from griptape.tools import (
    PromptSummaryTool,
    WebScraperTool,
    WebSearchTool,
)
from griptape.drivers import DuckDuckGoWebSearchDriver
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"]='' # Replace with your actual key

(Schritte 3-5: Die Definitionen für Autor- und Forscheragent, Definitionen und Workflow-Ausführung sind im ursprünglichen Eingang detailliert und sind hier zu umfangreich, um sie zu reproduzieren. Die Kernfunktion bleibt gleich, nur die Variablennamen und Kommentare sind möglicherweise geringfügig für Klarheit angepasst.)

Handgepäck: Lappensystem mit Griptape (Python)

Dieses Beispiel zeigt ein retrieval-ausgereihliches Generationssystem:

Schritt 1: Bibliotheken importieren und OpenAI -Schlüssel definieren

!pip install "griptape[all]" -U

(Schritte 2-4: Definieren von Tools, Motoren, Ladedaten, Knochen, Anhängen an Vektorspeicher und Ausführung der Agenten werden in der ursprünglichen Eingabe detailliert beschrieben und sind hier zu umfangreich, um sich zu reproduzieren.

Schlussfolgerung

Die modulare Design- und umfassende Funktionen von Griptape und umfassende Funktionen machen es zu einem leistungsstarken Werkzeug, um flexible und skalierbare KI -Anwendungen zu erstellen. Die erweiterte Speicherverwaltung, die anpassbaren Tools und die nahtlosen Integrationsfunktionen bieten gegenüber anderen Frameworks erhebliche Vorteile.

Key Takeaways:

Die Modularität von Griptape ermöglicht eine skalierbare AI -Anwendungsentwicklung.

Advanced Memory Management verhindert den Token -Überlauf und pflegt den Kontext.
Anpassbare Tools verbessern die LLM -Interaktion mit externen Daten.
Der effiziente Lappenmotor verbessert die Ausgangsgenauigkeit.
nahtlose Integration in verschiedene Treiber passt sich an verschiedene Anwendungsfälle an.
(Das Bild und häufig gestellte Fragen werden für die Kürze weggelassen, sind jedoch im ursprünglichen Eingang vorhanden.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBauen skalierbare Multi-Agent-Systeme (MAS) unter Verwendung von Griptape. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!