superagent swift legacy
v0.1.4
Superagent Legacy - Swift SDKEin in der Gemeinde hergestellter Swiftsdk für das Superagen LLM-Framework. Sie müssen einen Superagent -API -Schlüssel haben, um die SDK zu verwenden. Um Ihren API-Schlüssel zu Superagent zu bringen.
Erfahren Sie mehr über Superagent on the Main Repo: Superagent Repo
Bitte reichen Sie alle Probleme ein, denen Sie begegnen, treten Sie der Superagent -Community bei oder wenden Sie sich an mich, um über LLM -Anwendungen auf -Plattformen zu sprechen.
Wenn Sie nach einem Plug-and-Play-Weg suchen, um zu starten, checken Sie unbefristet.
Hier finden Sie die vollständige Dokumentation
Hier können Sie der Roadmap folgen
? Was ist das? Superagent ist ein leistungsstarkes Tool, das die Konfiguration und Bereitstellung von LLM -Agenten (großer Sprachmodell) für die Produktion vereinfacht. Es bietet eine Reihe von Funktionen und Funktionen, um Entwicklern die Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung von KI -Agenten für Produktion zu erleichtern, einschließlich Funktionen wie integriertem Speicher und Dokumentenabruf über Vector DBS, leistungsstarke Tools, Webhooks, Cron -Jobs usw.
Ein Agent ist ein Programm oder ein System, das eine bestimmte Aufgabe oder eine bestimmte Aufgabe ausführen soll. Im Kontext von Supergent ist ein Agent ein großes Sprachmodell, das Zugriff auf eine Reihe von Tools hat und entscheiden kann, welches Tool auf der Grundlage der Benutzereingabe verwendet werden soll.
Es gibt zwei Haupttypen von Agenten: Aktionskräfte und Planungsmittel. Actionagenten entscheiden über eine Aktion, die diese Aktion nach dem anderen einschritt, während Plan-und-Execute-Agenten zuerst über einen Aktionsplan entscheiden, um diese Maßnahmen einzeln zu ergreifen, und diese dann einzeln ausführen.
Ein Agent kann mit memory sowie einem document aufgerufen werden, das dem Agenten die Möglichkeit gibt, sich an frühere Nachrichten zu erinnern und Fragen/Beantwortung zu machen.
Referenzen :
Mit Superagent können Benutzer Fragen stellen, indem sie Dokumente beantworten, indem sie ein Document an einen Agent anhängen. Dokumente sind Dateien wie PDF, TXT, Bilder, Markdown usw., die durch Übergabe einer öffentlich verfügbaren URL an die Superagent -API aufgenommen werden können. Superagent spaltet diese Dokumente in kleinere Stücke auf und speichert sie in einer Vektor -Datenbank, um nach unten gelegene Verwendung zu verwenden.
Dieser Ansatz hat einige Nachteile bei der Arbeit mit tabellarischen Daten. Wir prüfen, wie wir diesem Problem am besten angehen können.
Mit Superagent können Benutzer ihre Agents mit Eingabeaufforderungen konfigurieren. Eine Eingabeaufforderung ist Text, der dem LLM Kontext verleiht. Es kann Anweisungen zur Handlung des Agenten enthalten und Eingabevariablen zur Injektion von Daten in die Eingabeaufforderung. Häufige Beispiele für Input_Variables sind human_input , question und chat_history für im Kontextgedächtnis.
Dokumentation
