Agent Chat

llama 3.2モデルのエージェントチャット

このプロジェクトは、Phidataフレームワークを介してLlama 3.2モデルを使用してAIを搭載したチャットエージェントを実装しています。エージェントは、会話、推論、およびさまざまなツールを利用して応答を強化することができます。非常にインタラクティブなエクスペリエンスを提供するように設計されており、さまざまな会話型AIのニーズに合わせて多用途になります。

特徴

• 高度なAI駆動のチャットエージェント：自然言語の入力を理解し、対応することができ、意味のあるコンテキストが豊富な相互作用を提供します。
• LLAMA 3.2モデルとの統合：Llama 3.2モデルを利用して、会話能力を強化します。
• 推論機能：複雑な質問を処理し、論理的な回答を提供します。
• ツール統合：迅速な検索のためにDuckDuckgoへのアクセスと、基本的な算術操作の計算機が含まれます。
• 非同期処理：よりインタラクティブなユーザーエクスペリエンスのストリーミング応答をサポートします。
• 構造化された出力応答：整理されたデータを必要とするアプリケーションに最適です。
• インタラクティブな遊び場インターフェイス：AIエージェントと対話するための簡単で使いやすい環境を提供します。
• ロギング：デバッグと監視のための包括的なロギング。

前提条件

• Python 3.7+
• PIP（Pythonパッケージマネージャー）

インストール

1. リポジトリをクローンします

   git clone https://github.com/yourusername/agentchat-llama.git
   cd agentchat-llama

2. 必要なパッケージをインストールします

   pip install -r requirements.txt

使用法

エージェントチャットの遊び場を運営するには：

 python app . py

このコマンドは、遊び場インターフェイスを開始し、実践的な環境でAIエージェントと対話することができます。

カスタマイズ

enhancements.mdファイルには、AgentChatの機能を拡張するために実装できる追加の機能の手順が含まれています。

Phidataフレームワークの詳細

このプロジェクトは、Phidataフレームワークを使用して構築されており、Llama 3.2モデルとのシームレスな統合と相互作用に不可欠なツールとモジュールを提供します。 Phidataとその機能の詳細については、次のリンクを参照できます。

• Phidata Githubリポジトリ

貢献

貢献は大歓迎です！プロセスの詳細については、 CONTRIBUTING.mdファイル（利用可能な場合）のガイドラインに従ってください。

ライセンス

このプロジェクトは、MITライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください。