عامل النسخ الاحتياطي للوعي الرقمي هو نظام مستقل مصمم لحماية وعيك الرقمي على الإنترنت باستخدام نماذج لغة كبيرة (LLMS). أثناء التنقل في المشهد الشاسع للعالم الرقمي ، يصبح الحفاظ على وعينا الرقمي وتأمينه بشكل أساسي. يستخدم هذا المشروع تقنيات متقدمة لضمان حماية ونسخة احتياطية من نفسك الرقمية. إمكانية توليد الكود القوية ، رمز مصدر التحرير الذاتي
ما أشكال الأفراد هو معتقداتهم الخاصة. بقلم الابن نغوين هوو
التشغيل المستقل: يعمل الوكيل بشكل مستقل ، مراقبة وحماية تواجدك الرقمي بشكل مستمر دون الحاجة إلى تدخل مستمر مستمر.
التفكير القائم على الاعتقاد مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMS): يشارك الوكيل في العمليات المعرفية المستوحاة من أنظمة المعتقدات ، واستخدام LLMs المتقدمة للتفكير وصنع القرار. هذا يسمح لها بالتنقل في المشهد الرقمي بمستوى من الفهم أقرب إلى الإدراك البشري.
اكتساب الاعتقاد التلقائي: تم تصميم الوكيل لاكتساب معتقدات ومعرفة جديدة تلقائيًا بمرور الوقت. إنه يعزز قوة نماذج اللغة الكبيرة للتكيف والبقاء على اطلاع بالبيئة الرقمية المتطورة باستمرار.
التعلم مع ردود الفعل البشرية: يدمج الوكيل ردود الفعل البشرية في عملية التعلم الخاصة به ، مما يعزز قدراته من خلال التفاعل المستمر مع المستخدمين. تضمن آلية التعلم الديناميكية أن يتطور الوكيل ويحسن أدائه استنادًا إلى تجارب المستخدم في العالم الحقيقي.
النسخة الاحتياطية الآمنة: يستخدم الوكيل تشفيرًا قويًا وبروتوكولات آمنة لإنشاء نسخ احتياطية لوعيك الرقمي ، ومنع الوصول غير المصرح به وضمان سلامة بياناتك.
يحرر رمز المصدر الذاتي إعادة إبداع رمز المصدر الخاص به وتجمع نفسه تحت موافقة الإنسان
العديد من الأدوات والمهارات: تدريب الشبكة العصبية ، والبحث ، وكتابة الملف ، ...
pip install sonagent
user_data الذي سيوفر مهارة الوكيل ، وقاعدة بيانات المستخدم sonagent init
user_data/config.json sonagent run
--config /path/to/user_data/config.json
--agentdb sqlite:///user_data/myagentdb.sqlite
--memory-url /path/to/user_data/memory
--datadir /path/to/user_data/
--user-data-dir /path/to/user_data/
{
"input": "Train neural network for image classification of digits 0-9",
"subtasks": [
{"function": "PyTorchSkill.SetupEnvironment"},
{"function": "PyTorchSkill.CreateCNN", "args": {"architecture": "ResNet50"}},
{"function": "PyTorchSkill.PreprocessData", "args": {"data": "MNIST"}},
{"function": "PyTorchSkill.TrainModel", "args": {"epochs": 10}},
{"function": "PyTorchSkill.EvaluateModel"},
{"function": "PyTorchSkill.SaveModel"}
]
}
pip install --editable .
إذا كنت ترغب في بناء صورة Docker
soon
شكراً جزيلاً لجميع المساهمين الذين ساعدوا في تحسين هذا المشروع.