agentok
v0.24.1
AG2 Visualized: construya aplicaciones de agente con simplicidad de arrastrar y soltar.
Advertencia
Este proyecto está actualmente en desarrollo y aún no se recomienda para el uso de producción.
Si bien la generación de códigos ha demostrado ser efectiva para mantener la utilidad de la herramienta en varios tiempos de ejecución más allá del autógeno, también ha revelado desafíos relacionados con la eficiencia y la observabilidad. Como resultado, estoy considerando la transición del proyecto a un motor de flujo de trabajo en lugar de continuar como un programa independiente. Este cambio introduciría modificaciones significativas en la arquitectura de backend.
Sus comentarios son invaluables a medida que avanzamos. Si tiene alguna idea o sugerencia, compártelos abriendo un nuevo tema o participando en las discusiones en curso aquí.
Agentek Studio es una herramienta construida sobre AG2 (anteriormente Autógen), un poderoso marco de agentes de Microsoft y una comunidad vibrante de contribuyentes.
Consideramos que AG2 está a la vanguardia de la tecnología de aplicaciones de agentes múltiples de próxima generación. Agentek Studio lleva este concepto al siguiente nivel ofreciendo herramientas visuales intuitivas que agilizan la creación y gestión de flujos de trabajo de agentes complejos. Esto simplifica todo el proceso para creadores y desarrolladores.
La relación entre dos agentes es esencial. Para incorporar llamadas de herramientas en una conversación, el LLM debe determinar qué herramientas invocar, al tiempo que informa al proxy del usuario sobre qué nodos ejecutar. La configuración de herramientas en el borde entre estos nodos es crucial para una operación óptima.
Nos esforzamos por crear una herramienta fácil de usar que genera código de pitón nativo con dependencias mínimas. En pocas palabras, Agentek Studio es un generador de código basado en el diagrama para AG2. El código generado es autónomo y se puede ejecutar en cualquier lugar como un programa normal de Python, confiando únicamente en la biblioteca ag2 oficial.
¡Contribuciones (problemas, solicitudes de extracción, documentación, incluso errores de escritura) a este proyecto son bienvenidos! Todos los contribuyentes se agregarán a la pared de contribución.
Nota
La función RAG se ha eliminado de este proyecto, ya que creemos que debería ser un servicio separado.
Para explorar rápidamente las características de Agentek Studio, visite https://studio.agentok.ai. Si bien ofrecemos una implementación en línea de este proyecto, tenga en cuenta que no está destinado al uso de producción. El acuerdo de nivel de servicio no está garantizado, y los datos almacenados pueden limpiarse debido a cambios de ruptura.
Después de iniciar sesión como invitado o con su cuenta OAuth2, puede hacer clic en el botón Crear nuevo proyecto para crear un nuevo proyecto. El nuevo proyecto viene con un flujo de trabajo de muestra. Puede hacer clic en el icono del robot que intermite en la parte inferior derecha para iniciar la conversación.
Debido a las limitaciones de GPT-4 y AG2, este simple flujo de trabajo puede no funcionar como se esperaba, pero es un buen punto de partida comprender los conceptos básicos de la aplicación de agente y Agentek Studio.
Para una mirada más profunda del proyecto, consulte Comenzar.
El proyecto contiene frontend (construido con next.js) y el servicio de backend (construido con fastapi en python), y se ha complementado por completo.
Antes de ejecutar el proyecto, debe crear un archivo .env en el directorio api ABD de ui y establecer variables de entorno.
cp frontend/.env.sample frontend/.env
cp api/.env.sample api/.env
cp api/OAI_CONFIG_LIST.sample api/OAI_CONFIG_LIST Tenga en cuenta que Supabase proporciona la tecla ANON y la tecla Service_Role para cada proyecto. Asegúrese de establecer la tecla Anon en NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY para Frontend, y la tecla de rol de servicio a SUPABASE_SERVICE_KEY para Backend (API).
La forma más fácil de ejecutar en el local es usar Docker-Compose:
docker-compose up -dTambién puede construir y ejecutar la interfaz de usuario y el servicio por separado con Docker:
docker build -t agentok-api ./api
docker run -d -p 5004:5004 agentok-api
docker build -t agentok-frontend ./frontend
docker run -d -p 2855:2855 agentok-frontend
(El número de puerto predeterminado 2855 es la dirección de nuestra primera oficina).
Si está interesado en contribuir al desarrollo de este proyecto o desea ejecutarlo desde el código fuente, tiene la opción de ejecutar la interfaz de usuario y el servicio de forma independiente. Así es como puedes hacer eso:
cd frontend ..env.sample a .env.local y establezca el valor de las variables correctamente.yarn pnpm install ).pnpm dev o yarn dev ).Si ve el error del servidor relacionado con 'useContext' con bastante frecuencia, posiblemente es causado por los errores en modo turbo. En este caso, elimine
--turbodel comando Dev en paquete.json.
cd api del directorio de servicio API..env.sample a .env , OAI_CONFIG_LIST.sample a OAI_CONFIG_LIST , y establezca el valor de las variables correctamente.poetry run uvicorn agentok_api.main:app --reload --port 5004 . REPLICATE_API_TOKEN es necesario para el agente Llava. Si necesita usar este agente, asegúrese de incluir este token en las variables de entorno.
IMPORTANTE : La última versión de AG2 requiere Docker para la ejecución del código de forma predeterminada. Para proceder, debe:
AUTOGEN_USE_DOCKER=False en el archivo api/.env .Nota: Este requisito está deshabilitado de forma predeterminada ya que la implementación predeterminada de este proyecto ya está operada.
Este proyecto se basa en Supabase para la autenticación del usuario y el almacenamiento de datos. Para comenzar, siga el ./db/readme.md para preparar la base de datos y establecer las variables de entorno (consulte esas variables con el nombre comienza con Supabse en .env.sample) en el archivo .env .
Si lo prefiere, puede implementar su propia instancia de Supabase, pero eso está más allá del alcance de este documento.
Una vez que haya comenzado los servicios de frontend y API siguiendo los pasos previamente descritos, puede acceder a la aplicación abriendo su navegador web y navegando a:
Si sus servicios se inician con éxito y se ejecutan en los puertos esperados, debe ver la interfaz de usuario o recibir respuestas de los servicios API a través de esta URL.
¡Las contribuciones son bienvenidas! No se limita al código, pero también incluye documentación y otros aspectos del proyecto. Puede abrir un problema de GitHub o dejar comentarios en nuestro servidor Discord.
Este proyecto da la bienvenida a las contribuciones y sugerencias. Lea primero nuestra guía de contribución.
Si es nuevo en GitHub, aquí hay una fuente de ayuda detallada para involucrarse con el desarrollo en GitHub.
Considere contribuir a AG2, ya que Agentek Studio se basa en una base robusta para ofrecer sus capacidades. Sus contribuciones pueden ayudar a mejorar las funcionalidades centrales de la plataforma, asegurando una experiencia de desarrollo más perfecta y eficiente para aplicaciones de múltiples agentes.
Este proyecto usa? Lanzamiento semántico para administrar versiones y lanzamientos. Para evitar los lanzamientos automáticos demasiado frecuentes, lo convirtemos en una acción manual de GitHub para activar la liberación.
Para seguir el proceso de lanzamiento semántico, aplicamos la Convención de Conjunto de Commit en mensajes de confirmación. Consulte Compromiso para obtener más detalles.
El proyecto tiene licencia bajo Apache 2.0 con términos y condiciones adicionales.
