agentok
v0.24.1
AG2 Visualized - Créer des applications agentiques avec une simplicité de glisser-déposer.
Avertissement
Ce projet est actuellement en cours de développement et n'est pas encore recommandé pour l'utilisation de la production.
Bien que la génération de code se soit avérée efficace pour maintenir l'utilité de l'outil à travers diverses temps de course au-delà de l'Autogène, il a également révélé des défis liés à l'efficacité et à l'observabilité. En conséquence, j'envisage de passer le projet en moteur de workflow plutôt que de continuer en tant que programme autonome. Ce changement introduirait des modifications importantes à l'architecture backend.
Vos commentaires sont inestimables à mesure que nous allons de l'avant. Si vous avez des réflexions ou des suggestions, veuillez les partager en ouvrant un nouveau problème ou en participant aux discussions en cours ici.
AgentOK Studio est un outil construit sur AG2 (auparavant Autogen), un puissant cadre d'agent de Microsoft et une communauté de contributeurs dynamiques.
Nous considérons AG2 comme à la pointe de la technologie des applications multi-agents de nouvelle génération. AgentOK Studio fait passer ce concept au niveau supérieur en offrant des outils visuels intuitifs qui rationalisent la création et la gestion de workflows basés sur des agents complexes. Cela simplifie l'ensemble du processus pour les créateurs et les développeurs.
La relation entre deux agents est essentielle. Pour incorporer des appels d'outils dans une conversation, le LLM doit déterminer les outils à invoquer, tout en informant le proxy utilisateur sur les nœuds à exécuter. La configuration des outils sur le bord entre ces nœuds est cruciale pour un fonctionnement optimal.
Nous nous efforçons de créer un outil convivial qui génère du code Python natif avec des dépendances minimales. En termes simples, AgentOK Studio est un générateur de code basé sur un diagramme pour AG2. Le code généré est autonome et peut être exécuté n'importe où en tant que programme Python normal, en s'appuyant uniquement sur la bibliothèque ag2 officielle.
Les contributions (problèmes, les demandes de traction, la documentation, même les typo-corrections) à ce projet sont les bienvenues! Tous les contributeurs seront ajoutés au mur de contribution.
Note
La fonction de chiffon a été supprimée de ce projet, car nous pensons qu'elle devrait être un service distinct.
Pour explorer rapidement les fonctionnalités d'agentok Studio, visitez https://studio.agentok.ai. Bien que nous proposions un déploiement en ligne de ce projet, veuillez noter qu'il n'est pas destiné à une utilisation en production. L'accord de niveau de service n'est pas garanti et les données stockées peuvent être essuyées en raison de modifications de rupture.
Après la connexion en tant qu'invité ou avec votre compte OAuth2, vous pouvez cliquer sur le bouton Créer un nouveau projet pour créer un nouveau projet. Le nouveau projet est livré avec un échantillon de workflow. Vous pouvez cliquer sur l'icône du robot clignotant en bas à droite pour démarrer la conversation.
En raison des limites de GPT-4 et AG2, ce flux de travail simple peut ne pas fonctionner comme prévu, mais c'est un bon point de départ pour comprendre les concepts de base de l'agentique App et AgentOK Studio.
Pour un aperçu plus approfondi du projet, veuillez vous référer au démarrage.
Le projet contient Frontend (construit avec Next.js) et le service backend (construit avec Fastapi en Python), et ont été entièrement dockés.
Avant d'exécuter le projet, vous devez créer un fichier .env dans le répertoire api ui ABD et définir des variables d'environnement.
cp frontend/.env.sample frontend/.env
cp api/.env.sample api/.env
cp api/OAI_CONFIG_LIST.sample api/OAI_CONFIG_LIST Veuillez noter que Supabase fournit à la fois Anon Key et Service_Role Key pour chaque projet. Assurez-vous de définir une clé anon sur NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY pour le frontend et la clé de rôle de service à SUPABASE_SERVICE_KEY pour backend (API).
La façon la plus simple de courir sur local est d'utiliser Docker-Compose:
docker-compose up -dVous pouvez également construire et exécuter l'interface utilisateur et le service séparément avec 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
(Le numéro de port par défaut 2855 est l'adresse de notre premier bureau.)
Si vous souhaitez contribuer au développement de ce projet ou si vous souhaitez l'exécuter à partir du code source, vous avez la possibilité d'exécuter l'interface utilisateur et le service indépendamment. Voici comment vous pouvez faire cela:
cd frontend ..env.sample à .env.local et définir correctement la valeur des variables.pnpm install ou yarn ).pnpm dev ou yarn dev ).Si vous voyez souvent une erreur de serveur liée à «UseContext», elle est peut-être causée par les bogues en mode turbo. Dans ce cas, veuillez supprimer
--turbode la commande dev dans package.json.
cd api ..env.sample à .env , OAI_CONFIG_LIST.sample à OAI_CONFIG_LIST , et définissez correctement la valeur des variables.poetry run uvicorn agentok_api.main:app --reload --port 5004 . REPLICATE_API_TOKEN est nécessaire pour l'agent llava. Si vous devez utiliser cet agent, assurez-vous d'inclure ce jeton dans les variables environnementales.
IMPORTANT : La dernière version d'Ag2 nécessite Docker pour l'exécution de code par défaut. Pour continuer, vous devez soit:
AUTOGEN_USE_DOCKER=False dans le fichier api/.env .Remarque: Cette exigence est désactivée par défaut, car le déploiement par défaut de ce projet est déjà dockée.
Ce projet repose sur Supabase pour l'authentification des utilisateurs et le stockage de données. Pour commencer, veuillez suivre le ./db/readme.md pour préparer la base de données et définir les variables d'environnement (reportez-vous à ces variables avec le nom commence par supabse dans .env.sample) dans le fichier .env .
Si vous préférez, vous pouvez déployer votre propre instance Supabase, mais cela dépasse la portée de ce document.
Une fois que vous avez commencé les services Frontend et API en suivant les étapes précédemment décrites, vous pouvez accéder à l'application en ouvrant votre navigateur Web et en naviguant vers:
Si vos services sont démarrés avec succès et fonctionnent sur les ports attendus, vous devriez voir l'interface utilisateur ou recevoir des réponses des services API via cette URL.
Les contributions sont les bienvenues! Il ne se limite pas au code, mais comprend également la documentation et d'autres aspects du projet. Vous pouvez ouvrir un problème GitHub ou laisser des commentaires sur notre serveur Discord.
Ce projet accueille les contributions et les suggestions. Veuillez d'abord lire notre guide de contribution.
Si vous êtes nouveau dans GitHub, voici une source d'aide détaillée pour s'impliquer dans le développement sur GitHub.
Veuillez envisager de contribuer à AG2, car AgentOK Studio s'appuie sur une base robuste pour fournir ses capacités. Vos contributions peuvent aider à améliorer les fonctionnalités de base de la plate-forme, garantissant une expérience de développement plus transparente et plus efficace pour les applications multi-agents.
Ce projet utilise? Sémantique-libération pour gérer le versioning et les versions. Pour éviter les relances automatiques trop fréquentes, nous en faisons une action manuelle GitHub pour déclencher la version.
Pour suivre le processus de libération sémantique, nous avons appliqué une convention de validation de valise sur les messages de validation. Veuillez vous référer à Commitlint pour plus de détails.
Le projet est concédé sous licence en vertu d'Apache 2.0 avec des termes et conditions supplémentaires.
