Superagent Legacy - Swift SDKUn swiftsdk hecho comunitario para el marco Superagen LLM. Debe tener una clave API supergente para usar el SDK. Para que su llave API dirija a Superagent.Sh o bifurca el repositorio principal y la autohosten.
Obtenga más información sobre Superagent en el repositorio principal: repositorio supergente

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Si está buscando una forma plug-and-play para comenzar, asegúrese de pagar Superagent.sh.
Puede encontrar la documentación completa aquí
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? ¿Qué es esto? Superagent es una herramienta poderosa que simplifica la configuración y la implementación de agentes LLM (modelo de lenguaje grande) a la producción. Proporciona una gama de características y funcionalidades para facilitar que los desarrolladores construyan, administren e implementen agentes de IA en la producción, incluidas características como la memoria incorporada y la recuperación de documentos a través de DBS Vector, herramientas potentes, webhooks, trabajos cron, etc.
Un agente es un programa o sistema diseñado para realizar una tarea o un conjunto específico de tareas. En el contexto de Supergent, un agente es un modelo de lenguaje grande que tiene acceso a un conjunto de herramientas y puede decidir qué herramienta usar en función de la entrada del usuario.
Hay dos tipos principales de agentes: agentes de acción y agentes de planificación y ejecución. Los agentes de acción deciden una acción a tomar y tomar esa acción un paso a la vez, mientras que los agentes de planificación y ejecutación primero deciden un plan de acciones para tomar y luego ejecutar esas acciones una a la vez.
Se puede invocar un agente con memory , así como un document que le da al agente la posibilidad de recordar mensajes anteriores y hacer preguntas/responder.
Referencias :
Superagent permite a los usuarios hacer preguntas respondiendo a los documentos adjuntando un Document a un Agent . Los documentos son archivos, como PDF, TXT, imágenes, Markdown, etc. que se pueden ingerir pasando una URL disponible públicamente a la API supergente. Superagente divide estos documentos en trozos más pequeños y los almacena en una base de datos vectorial para su uso aguas abajo.
Este enfoque tiene algunas desventajas cuando se trabaja con datos tabulares. Estamos investigando cómo abordar mejor este problema.
Superagent permite a los usuarios configurar sus Agents utilizando las indicaciones. Un aviso es el texto que da contexto a la LLM. Puede contener instrucciones sobre cómo debe actuar el agente, las variables de entrada utilizadas para inyectar datos en la solicitud. Los ejemplos comunes de input_variables son human_input , question y chat_history para la memoria de contexto.
Documentación