Griptape를 사용하여 확장 가능한 다중 에이전트 시스템 (MAS) 구축-일체 포함-php.cn

Griptape를 사용하여 확장 가능한 다중 에이전트 시스템 (MAS) 구축

Joseph Gordon-Levitt

풀어 주다： 2025-03-09 09:10:09

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198명이 탐색했습니다.

<:> griptape : 강력한 AI 응용 프로그램 구축을위한 모듈 식 파이썬 프레임 워크 MAS (Multi-Agent Systems)는 인공 지능에 혁명을 일으켜 여러 자율 에이전트가 복잡한 문제에 대해 협력 할 수 있도록합니다. Griptape는 MAS 개발을 단순화하여 에이전트 기반 애플리케이션을 설계, 관리 및 스케일링을위한 강력한 프레임 워크를 제공합니다. 이는 에이전트 간의 원활한 의사 소통과 조정을 강화하여 자동 거래에서 로봇 공학에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 이상적입니다. 주요 학습 목표 이 안내서는 다음과 같습니다

Griptape의 모듈 식 아키텍처, 핵심 구성 요소 및 핵심 기능. 그립 테이프 통합 다중 에이전트 시스템을 사용하여 구르 가온 부동산 구매자에게 블로그 배포를 자동화하는 실질적인 데모. 검색-구분이있는 생성 (RAG) 시스템의 파이썬 구현, 그립 테이프의 자동화 용이성을 보여줍니다.

Griptape의 우수한 모듈성 코어 그립 테이프 구성 요소

Griptape의 주요 특징 > Griptape vs. Langchain : 비교 실습 : 그립 테이프 (Python) 가있는 다중 에이전트 시스템 실습 : 그립 테이프 (파이썬) 가있는 래그 시스템

결론 자주 묻는 질문

Griptape의 우수한 모듈성
Griptape는 LLMS (Large Language Models)를 활용하는 AI 응용 프로그램을 위해 구축 된 모듈 식 Python 프레임 워크입니다. 아키텍처는 유연하고 확장 가능한 워크 플로를 만드는 핵심 구성 요소를 중심으로합니다. Griptape는 모듈 식 디자인, 혁신적인 오프 프롬프트 ™ 기술, 강력한 LLM 통합, 포괄적 인 문서, 커뮤니티 지원 및 다양한 사용 사례에 대한 적응성을 통해 스스로를 구별합니다. 그립 테이프 내의 AI 요원은 작업을 자율적으로 수행하기 위해 LLM을 사용하는 전문 프로그램 또는 모델입니다. 그들은 인간의 의사 결정을 모방하고, 데이터에서 배우고, 새로운 정보에 적응합니다. Griptape는 다중 에이전트 시스템의 생성을 간소화합니다

에이전트 : 특정 작업을 수행하는 독립 단위 파이프 라인 : 순차적 작업을 구성하여 데이터 흐름을 가능하게합니다 워크 플로 :

병렬 작업 실행 관리. 작업 :

데이터 및 서비스 상호 작용 기능을 제공합니다. Griptape는 내장 및 맞춤형 도구 생성을 제공합니다
- 상호 작용 전반에 걸쳐 정보를 저장하고 검색합니다 작업 메모리 : LLM 프롬프트와 별도로 크거나 민감한 출력을 저장합니다. 메타 메모리 :
- 드라이버 및 엔진 : 드라이버는 외부 리소스 (프롬프트 드라이버, 임베딩 드라이버, SQL 드라이버, 웹 검색 드라이버)와의 상호 작용을 관리하는 반면 엔진은 유스 케이스 특정 기능 (예 : 헝겊 엔진)을 제공합니다. 키 그립 테이프
- 모듈 식 아키텍처 : 모듈 식 구성 요소 (에이전트, 파이프 라인, 워크 플로)를 통한 매우 유연하고 확장 가능한 응용 프로그램. 작업 및 도구 : 작업은 엔진 및 도구 (웹 스크레이퍼 도구, 파일 관리자 도구, 프롬프트 요약 도구 및 사용자 정의 도구)와 상호 작용하는 빌딩 블록입니다. 메모리 관리 :
드라이버 및 엔진 :
드라이버는 외부 리소스와 상호 작용하고 엔진 (RAG 엔진과 같은 엔진)은 검색을위한 생성 생성에 대한 사용 사례 별 기능을 제공합니다. 그립 테이프 vs. langchain
Griptape와 Langchain은 모두 Rag Pipelines를 구축하지만 디자인 철학은 다릅니다.
아키텍처 : Griptape는 쉽게 사용자 정의 워크 플로 생성을위한 모듈성을 우선시합니다. Langchain은 모듈성을 제공하지만 선형 구성 요소 체인에 중점을 둡니다 메모리 관리 : Griptape의 작업 메모리는 Langchain의 접근 방식과 달리 LLM 프롬프트에서 큰 출력을 분리합니다. 툴링 :
Griptape는 더 넓은 범위의 내장 도구를 제공하고 Langchain보다 맞춤형 도구 생성을 더 쉽게 지원합니다.
실습 : 그립 테이프 (Python)가있는 다중 에이전트 시스템 이 예제는 잠재적 구르 가온 부동산 구매자에게 블로그 배포를 자동화합니다. 1 단계 : 라이브러리 설치
실습 : 그립 테이프 (파이썬)가있는 래그 시스템 이 예제는 검색 된 세대 세대 시스템을 보여줍니다 : 1 단계 : 라이브러리 가져 오기 및 OpenAI 키를 정의하고 를 정의합니다
```
!pip install "griptape[all]" -U
```
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(2-4 단계 : 도구, 엔진, 데이터로드, 청킹, 벡터 스토어에 추가 및 에이전트 실행을 원래 입력에 자세히 설명하고 여기서 재현하기에는 너무 광범위합니다. 핵심 기능은 동일하게 유지되며, 변수 이름과 주석 만 명확하게 조정할 수 있습니다. 결론 Griptape의 모듈 식 디자인 및 포괄적 인 기능은 유연하고 확장 가능한 AI 응용 프로그램을 구축하는 강력한 도구입니다. 고급 메모리 관리, 사용자 정의 도구 및 원활한 통합 기능은 다른 프레임 워크에 비해 상당한 이점을 제공합니다. 키 테이크 아웃 :

Griptape의 모듈성은 확장 가능한 AI 응용 프로그램 개발을 가능하게합니다 고급 메모리 관리는 토큰 오버 플로우를 방지하고 컨텍스트를 유지합니다 사용자 정의 가능한 도구는 외부 데이터와의 LLM 상호 작용을 향상시킵니다 효율적인 래그 엔진은 출력 정확도를 향상시킵니다 다양한 드라이버와의 원활한 통합은 다양한 사용 사례에 적응합니다.
(이미지와 자주 묻는 질문 섹션은 간결성에 대해 생략되지만 원래 입력에 존재합니다.)