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BrainBlend-AI/atomic-agents
Building AI agents, atomically
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PythonMIT创建于 2024/6/3更新于 今天
README
由 Gemini 翻译整理
Atomic Agents
什么是 Atomic Agents？
Atomic Agents 框架围绕“原子性”（atomicity）概念设计，旨在成为一个极其轻量级且模块化的框架，用于构建智能体（Agentic）AI 流水线和应用程序，同时不牺牲开发体验和可维护性。
你可以将其想象成用乐高积木构建 AI 应用——每个组件（智能体、工具、上下文提供程序）都具备以下特性：
- 单一职责：专注于做好一件事
- 可复用：可以在多个流水线中使用
- 可组合：轻松与其他组件结合
- 可预测：产生一致且可靠的输出
该框架基于 Instructor 和 Pydantic 构建，使你能够利用你所熟知并喜爱的软件工程原则来创建 AI 应用程序。
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目录
入门指南
安装
要安装 Atomic Agents，可以使用 pip：
pip install atomic-agents
请确保同时安装了你想使用的 provider。例如，要使用 OpenAI 和 Groq，可以安装 openai 和 groq 包：
pip install openai groq
这也将安装 CLI 工具 Atomic Assembler，该工具可用于下载工具（不久后还将支持下载智能体和流水线）。
快速示例
以下是一个简单的代码片段，展示了使用 Atomic Agents 创建强大的智能体有多么简单：
from pydantic import Field
from openai import OpenAI
import instructor
from atomic_agents import AtomicAgent, AgentConfig, BasicChatInputSchema, BaseIOSchema
from atomic_agents.context import SystemPromptGenerator, ChatHistory
# Define a custom output schema
class CustomOutputSchema(BaseIOSchema):
"""
docstring for the custom output schema
"""
chat_message: str = Field(..., description="The chat message from the agent.")
suggested_questions: list[str] = Field(..., description="Suggested follow-up questions.")
# Set up the system prompt
system_prompt_generator = SystemPromptGenerator(
background=["This assistant is knowledgeable, helpful, and suggests follow-up questions."],
steps=[
"Analy