SuperAGI - 构建、管理和运行 AI Agent

文章目录


一、关于 SuperAGI

SuperAGI 一个开发优先的开源自治AI代理框架,使开发人员能够构建、管理和运行有用的自治代理。您可以无缝运行并发代理,使用工具扩展代理功能。代理有效地执行各种任务,并在每次后续运行中不断提高其性能。


💡特点

  • 配置、生成和部署自治AI代理-创建生产就绪和可扩展的自治代理。
  • 使用工具包扩展代理功能-将工具包从我们的市场添加到您的代理工作流程中。
  • 图形用户界面-通过图形用户交互界面访问您的代理。
  • Action Console-通过授予代理输入和权限与代理交互。
  • 多个向量DB-连接到多个向量DB以提高代理的性能。
  • 性能遥测-深入了解代理的性能并进行相应优化。
  • 优化令牌使用-控制令牌使用以有效管理成本。
  • 代理内存存储-通过存储他们的内存使您的代理能够学习和适应。
  • 模型-针对业务特定用途的自定义微调模型。
  • 工作流-使用ReAct LLM的预定义步骤轻松自动化任务。

🛠 工具包

工具包允许SuperAGI代理与外部系统和第三方插件进行交互。


二、⚙️安装

您可以使用以下三种方法之一安装SuperAGI。

☁️SuperAGI云

要快速开始尝试代理,而无需设置系统,请尝试Superagi Cloud

1、访问Superagi Cloud并使用您的github帐户登录。

2、在您的帐户设置中,转到"模型提供程序"并添加您的API密钥。

一切就绪!毫不费力地开始运行您的代理。


🖥️本地

1、打开您的终端并克隆SuperAGI存储库。

shell 复制代码
git clone https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI.git 

2、使用以下命令导航到克隆的存储库目录:

shell 复制代码
cd SuperAGI

3、创建config_template. yaml的副本,并将其命名为config.yaml。

4、确保您的系统上安装了Docker。您可以从这里下载并安装它。

5、运行Docker Desktop后,在SuperAGI目录中运行以下命令:

a、对于常规使用:

shell 复制代码
docker compose -f docker-compose.yaml up --build

b、如果您想将SuperAGI与本地LLM一起使用并拥有GPU,请运行以下命令:

shell 复制代码
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up --build

6、打开您的网络浏览器并导航到http://localhost:3000以访问SuperAGI。


🌀 Digital Ocean

https://cloud.digitalocean.com/apps/new?repo=https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI/tree/main


三、架构

1、SuperAGI 架构


2、代理架构


3、代理工作流架构


4、Tools 架构


5、ER图


2025-01-27(一)

相关推荐
忆~遂愿1 小时前
3大关键点教你用Java和Spring Boot快速构建微服务架构:从零开发到高效服务注册与发现的逆袭之路
java·人工智能·spring boot·深度学习·机器学习·spring cloud·eureka
纠结哥_Shrek2 小时前
pytorch逻辑回归实现垃圾邮件检测
人工智能·pytorch·逻辑回归
辞落山2 小时前
自定义数据集,使用 PyTorch 框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
人工智能·pytorch·逻辑回归
天宇琪云2 小时前
关于opencv环境搭建问题:由于找不到opencv_worldXXX.dll,无法执行代码,重新安装程序可能会解决此问题
人工智能·opencv·计算机视觉
大模型之路2 小时前
大模型(LLM)工程师实战之路(含学习路线图、书籍、课程等免费资料推荐)
人工智能·大模型·llm
deephub3 小时前
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
人工智能·python·深度学习·机器学习·联邦学习
英国翰思教育4 小时前
留学毕业论文如何利用不同问题设计问卷
人工智能·深度学习·学习·算法·学习方法·论文笔记
gaoenyang7605255 小时前
探索高效图像识别:基于OpenCV的形状匹配利器
人工智能·opencv·计算机视觉
背太阳的牧羊人5 小时前
分词器的词表大小以及如果分词器的词表比模型的词表大,那么模型的嵌入矩阵需要被调整以适应新的词表大小。
开发语言·人工智能·python·深度学习·矩阵
人工智能教学实践5 小时前
无人机红外热成像:应急消防的“透视眼”
人工智能·目标跟踪