bee agent framework
v0.0.43
Bee Agent Framework를 사용하면 선택 모델을 사용하여 확장 가능한 에이전트 기반 워크 플로우를 쉽게 구축 할 수 있습니다. 이 프레임 워크는 IBM Granite 및 LLAMA 3.X 모델로 강력하게 수행하도록 설계되었으며 다른 인기있는 LLM으로 성능을 최적화하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
우리의 목표는 개발자가 현재 에이전트 구현을 최소화하여 최신 오픈 소스 및 독점 모델을 채택하도록 권한을 부여하는 것입니다.
팁
BEE, 코드 통역사 및 관찰 가능성이 포함 된 전체 설정 타임 스크립트 프로젝트를 원하십니까? 꿀벌 프레임 워크 스타터를 확인하십시오.
팁
웹 브라우저에서 Bee와 함께 일하고 싶습니까? Bee Stack을 참조하십시오
npm install bee-agent-framework또는
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 ) ;➡️ 더 고급 예를보십시오.
command yarn start examples/agents/simple.ts 사용하여 로컬 설치 후이 예제를 실행할 수 있습니다.
팁
이 예제를 실행하려면 llama3.1 모델을 다운로드하여 Ollama를 설치했는지 확인하십시오.
팁
문서는 https://i-am-bee.github.io/bee-agent-framework/에서 확인할 수 있습니다.
메모
yarn Corepack (튜토리얼)을 통해 설치해야합니다.
git clone [email protected]:i-am-bee/bee-agent-framework 복제하십시오.yarn install ..env ( .env.template )에서 .env를 생성하고 결 측값 (있는 경우)을 채우십시오.yarn run start:bee ( /examples/agents/bee.ts 파일 실행).➡️ 모든 예제는 예제 디렉토리에서 찾을 수 있습니다.
➡️ 임의 예제를 실행하려면 다음 명령 yarn start examples/agents/bee.ts 사용하십시오 (원하는 예제로 적절한 경로를 전달하십시오).
소스 디렉토리 ( src )는 사용할 수있는 수많은 모듈을 제공합니다.
| 이름 | 설명 |
|---|---|
| 자치령 대표 | 에이전트의 공통 인터페이스를 정의하는 기본 클래스. |
| LLMS | 텍스트 추론 (표준 또는 채팅)의 공통 인터페이스를 정의하는 기본 클래스. |
| 주형 | 다양한 개선 사항이있는 Mustache 기반으로 한 프롬프트 템플릿 시스템. |
| 메모리 | 에이전트와 함께 사용할 다양한 유형의 기억. |
| 도구 | 에이전트가 사용할 수있는 도구. |
| 은닉처 | 도구와 함께 사용할 수있는 다양한 캐싱 접근법의 사전 설정. |
| 오류 | 오류 클래스 및 도우미가 오류를 빨리 잡을 수 있습니다. |
| 어댑터 | 다른 환경에 대한 주어진 모듈의 구체적인 구현. |
| 나무꾼 | 프레임 워크 내의 모든 작업을 기록하기위한 핵심 구성 요소. |
| 시리얼 라이저 | 모듈을 직렬화 된 형식으로 직렬화/사제 화하는 기능을위한 핵심 구성 요소. |
| 버전 | 프레임 워크를 나타내는 상수 (예 : 최신 버전) |
| 이미 터 | 이벤트를 방출하여 시스템에 가시성을 가져옵니다. |
| 내부 | 프레임 워크 내의 다른 모듈에서 사용하는 모듈. |
자세한 내용을 보려면 개요를 참조하십시오.
? 곧 올까요?
Bee Agent Framework는 오픈 소스 프로젝트이며 우리는 기여를합니다.
꿀벌에 기여하고 싶다면 기여 가이드 라인을 살펴보십시오.
우리는 GitHub 문제를 사용하여 공개 버그를 관리하고 있습니다. 우리는 이것에 대해 계속 주시하므로 새로운 문제를 제출하기 전에 아직 기록되지 않은지 확인하십시오.
이 프로젝트와 그에 참여하는 모든 사람들은 행동 강령에 의해 적용됩니다. 참여 함으로써이 코드를지지해야합니다. 어떤 행동이 허용되거나 허용되지 않을 수 있는지 읽을 수 있도록 전문을 읽으십시오.
코드를 포함한이 저장소의 모든 콘텐츠는 관련 오픈 소스 소프트웨어 라이센스에 따라 IBM에 의해 제공되며 IBM은 개선, 업데이트 또는 지원을 제공 할 의무가 없습니다. IBM 개발자는이 코드를 오픈 소스 프로젝트 (IBM 제품이 아님)로 제작했으며 IBM은 품질이나 보안 수준에 대한 주장을하지 않으며 앞으로이 코드를 유지 관리하지 않습니다.
BEE 에이전트 프레임 워크를 개선하도록 도와 준 기고자들에게 특별한 감사를드립니다.
