Agent Chat

与Llama 3.2型号的代理商

该项目通过Phidata框架使用Llama 3.2模型实现AI驱动的聊天代理。代理商能够进行对话，推理并利用各种工具来增强其反应。它旨在提供高度互动的体验，使其能够满足不同的对话AI需求。

特征

• 高级AI驱动的聊天代理：能够理解和响应自然语言输入，提供有意义的上下文互动。
• 与Llama 3.2模型集成：利用Llama 3.2模型来增强对话能力。
• 推理能力：处理复杂的问题并提供逻辑回答。
• 工具集成：包括访问DuckDuckgo进行快速搜索的访问和基本算术操作的计算器。
• 异步处理：支持流响应以获得更具交互性的用户体验。
• 结构化输出响应：非常适合需要有组织数据的应用。
• 交互式游乐场界面：提供了一个简单且用户友好的环境，可以与AI代理进行交互。
• 记录：用于调试和监视的综合记录。

先决条件

• Python 3.7+
• PIP（Python软件包经理）

安装

1. 克隆存储库

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

2. 安装所需的软件包

   pip install -r requirements.txt

用法

运行Agentchat游乐场：

 python app . py

此命令将启动操场接口，使您可以在动手环境中与AI代理进行交互。

定制

enhancements.md文件包含有关其他功能的说明，这些功能可以实现以扩展代理chat的功能。

Phidata框架详细信息

该项目是使用Phidata框架构建的，该框架为与Llama 3.2模型提供了无缝集成和交互的基本工具和模块。有关Phidata及其功能的更多信息，您可以参考以下链接：

• Phidata Github存储库

贡献

欢迎捐款！请遵循CONTRIBUTING.md文件中的准则（如果有），以获取有关该过程的更多详细信息。

执照

该项目是根据MIT许可证获得许可的 - 有关详细信息，请参见许可证文件。