bee agent framework
v0.0.43
Beeエージェントフレームワークにより、選択したモデルでスケーラブルなエージェントベースのワークフローを簡単に構築できます。このフレームワークは、IBM GraniteおよびLlama 3.Xモデルで堅牢に実行するように設計されており、他の人気のあるLLMとのパフォーマンスの最適化に積極的に取り組んでいます。
私たちの目標は、開発者が現在のエージェントの実装に最小限の変更を加えて、最新のオープンソースと独自のモデルを採用できるようにすることです。
ヒント
BEE、コードインタープレーター、および観察可能性を備えた完全なセットアップタイプスクリプトプロジェクトをご希望ですか？蜂のフレームワークのスターターをチェックしてください。
ヒント
WebブラウザでBeeを使用しますか？ミツバチスタックを参照してください
npm install bee-agent-frameworkまたは
yarn add bee-agent-framework import { BeeAgent } from "bee-agent-framework/agents/bee/agent" ;
import { OllamaChatLLM } from "bee-agent-framework/adapters/ollama/chat" ;
import { TokenMemory } from "bee-agent-framework/memory/tokenMemory" ;
import { DuckDuckGoSearchTool } from "bee-agent-framework/tools/search/duckDuckGoSearch" ;
import { OpenMeteoTool } from "bee-agent-framework/tools/weather/openMeteo" ;
const llm = new OllamaChatLLM ( ) ; // default is llama3.1 (8B), it is recommended to use 70B model
const agent = new BeeAgent ( {
llm , // for more explore 'bee-agent-framework/adapters'
memory : new TokenMemory ( { llm } ) , // for more explore 'bee-agent-framework/memory'
tools : [ new DuckDuckGoSearchTool ( ) , new OpenMeteoTool ( ) ] , // for more explore 'bee-agent-framework/tools'
} ) ;
const response = await agent
. run ( { prompt : "What's the current weather in Las Vegas?" } )
. observe ( ( emitter ) => {
emitter . on ( "update" , async ( { data , update , meta } ) => {
console . log ( `Agent ( ${ update . key } ) ? : ` , update . value ) ;
} ) ;
} ) ;
console . log ( `Agent ? : ` , response . result . text ) ;➡️より高度な例を参照してください。
Command yarn start examples/agents/simple.tsを使用して、ローカルインストール後にこの例を実行できます。
ヒント
この例を実行するには、Llama3.1モデルをダウンロードしてOllamaをインストールしていることを確認してください。
ヒント
ドキュメントはhttps://i-am-bee.github.io/bee-agent-framework/で入手できます。
注記
yarn corepack（チュートリアル）を介してインストールする必要があります
git clone [email protected]:i-am-bee/bee-agent-frameworkをクローンします。yarn install 。.env （from .env.template ）を作成し、欠損値を入力します（ある場合）。yarn run start:bee （ /examples/agents/bee.ts file）を起動します。すべての例はすべて、例ディレクトリに記載されています。
arbitrary意的な例を実行するには、次のコマンドyarn start examples/agents/bee.tsを使用します（適切なパスを目的の例に渡すだけです）。
ソースディレクトリ（ src ）は、使用できる多数のモジュールを提供します。
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| エージェント | エージェントの共通インターフェイスを定義するベースクラス。 |
| LLMS | テキスト推論の共通インターフェイスを定義するベースクラス（標準またはチャット）。 |
| テンプレート | さまざまな改善を伴うMustacheに基づくプロンプトテンプレートシステム。 |
| メモリ | エージェントで使用するさまざまな種類の思い出。 |
| ツール | エージェントが使用できるツール。 |
| キャッシュ | ツールと一緒に使用できるさまざまなキャッシュアプローチのプリセット。 |
| エラー | エラークラスとヘルパーがエラーを速くキャッチします。 |
| アダプター | さまざまな環境用の指定されたモジュールの具体的な実装。 |
| ロガー | フレームワーク内のすべてのアクションをログにログするためのコアコンポーネント。 |
| Serializer | モジュールをシリアル化された形式にシリアル化/脱isizeする機能のコアコンポーネント。 |
| バージョン | フレームワークを表す定数（たとえば、最新バージョン） |
| エミッタ | イベントを放出することにより、システムを視認性をもたらします。 |
| 内部 | フレームワーク内の他のモジュールが使用するモジュール。 |
詳細な説明については、概要を参照してください。
？近日公開 ？
Bee Agent Frameworkはオープンソースプロジェクトであり、私たちは貢献しています。
蜂に貢献したい場合は、貢献ガイドラインをご覧ください。
GitHubの問題を使用して、公開バグを管理しています。これに注意を払っているので、新しい問題を提出する前に、まだ記録されていないことを確認してください。
このプロジェクトとそれに参加する全員は、行動規範に準拠しています。参加することで、このコードを維持することが期待されます。完全なテキストを読んで、どのアクションが許容されるか、または容認されない可能性があるかを読むことができるようにしてください。
コードを含むこれらのリポジトリのすべてのコンテンツは、関連するオープンソースソフトウェアライセンスの下でIBMによって提供されており、IBMは拡張、更新、またはサポートを提供する義務を負いません。 IBM開発者は、このコードをオープンソースプロジェクト（IBM製品ではない）として作成し、IBMは品質もセキュリティのレベルについても主張せず、このコードを今後維持しません。
蜂のエージェントフレームワークを改善するのを支援してくれた貢献者に感謝します。
