SonAgent

Сонагент

Автономный агент для резервного копирования цифрового сознания с использованием больших языковых моделей (LLM)

Обзор

Агент резервного копирования цифрового сознания - это автономная система, предназначенная для защиты вашего цифрового сознания в Интернете с использованием моделей крупных языков (LLMS). Когда мы ориентируемся по обширному ландшафту цифровой сферы, сохранение и защита нашего цифрового сознания становится первостепенным. В этом проекте используются расширенные методы, чтобы обеспечить защиту и резервную копию вашего цифрового я. Мощная возможность генерации кода, самостоятельный исходный код

То, что формирует людей, - это их собственные убеждения. сыном Нгуен Хуу

Функции

• Автономная операция: агент управляет автономно, постоянно контролируя и защищает ваше цифровое присутствие, не требуя постоянного вмешательства пользователя.

• Основанное на убеждении мышление с крупными языковыми моделями (LLMS): агент участвует в когнитивных процессах, вдохновленных системами убеждений, используя Advanced LLM для рассуждений и принятия решений. Это позволяет ему ориентироваться в цифровом ландшафте с уровнем понимания похожих на человеческое познание.

• Автоматическое приобретение убеждений: агент предназначен для автоматического приобретения новых убеждений и знаний с течением времени. Он использует силу крупных языковых моделей, чтобы адаптировать и оставаться в курсе постоянно развивающейся цифровой среды.

• Обучение с обратной связью с человека: агент включает в себя обратную связь человека в свой процесс обучения, улучшая его возможности посредством постоянного взаимодействия с пользователями. Этот динамический механизм обучения гарантирует, что агент развивает и повышает свою производительность на основе реального опыта пользователей.

• Безопасное резервное копирование: агент использует надежное шифрование и безопасные протоколы для создания резервного копирования вашего цифрового сознания, предотвращая несанкционированный доступ и обеспечивая целостность ваших данных.

• Самопочищенный исходный код редактирует свой собственный исходный код и собирает себя под одобрением человека

• Многие инструменты и навыки: тренировать нейронную сеть, поиск, записать файл, ...

В и демонстрационное видео

Начиная

1. Установите зависимости

 pip install sonagent

2. Запустить агент

• 2.1 Создать папку user_data , которая сохранит навыки агента и базу данных пользователей

 sonagent init

• 2.2 Пожалуйста, заполните ключ API Of OpenAI, Telegram и GitHub, если вы хотите, чтобы агент создал запрос на вытяжение в файле user_data/config.json
• 2.3 Запустите агент с помощью PAMA PAMAM FAIL FRAP с шага 2.1

 sonagent run 
--config /path/to/user_data/config.json 
--agentdb sqlite:///user_data/myagentdb.sqlite 
--memory-url /path/to/user_data/memory 
--datadir /path/to/user_data/  
--user-data-dir /path/to/user_data/

3. Проверьте RPC Channal

Некоторая демонстрация

 {
    "input": "Train neural network for image classification of digits 0-9",
    "subtasks": [
        {"function": "PyTorchSkill.SetupEnvironment"},
        {"function": "PyTorchSkill.CreateCNN", "args": {"architecture": "ResNet50"}},
        {"function": "PyTorchSkill.PreprocessData", "args": {"data": "MNIST"}},
        {"function": "PyTorchSkill.TrainModel", "args": {"epochs": 10}},
        {"function": "PyTorchSkill.EvaluateModel"},
        {"function": "PyTorchSkill.SaveModel"}
    ]
}

Девчонка

 pip install --editable .

Если вы хотите построить изображение Docker

 soon

Участники

Большое спасибо всем участникам, которые помогли улучшить этот проект.

• Спасибо от сообщества Freqtrade, я многому научился в свое время, внося в это
• @kkmeansnt внес большой вклад в документацию, а также тестирование
• Другой коллега, я узнал от него много интересных вещей, я знаю об автогену через него. Спасибо @trungtv
• И другие участники в вкладке вкладаются
• И вы, которые обращали внимание, пользователи и отчеты об ошибках.