คุณสมบัติผลิตภัณฑ์ของ Internet of Agents
ภาพรวม
Internet of Agents (IoA) คือเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่สร้างสรรค์ขึ้นมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างเอเจนต์ AI ที่หลากหลายและกระจายตัว IoA ได้รับแรงบันดาลใจจากการเชื่อมต่อของอินเทอร์เน็ต ทำให้เอเจนต์เหล่านี้สามารถรวมตัวกันเป็นทีม แบ่งปันทักษะ และร่วมกันจัดการกับงานที่ซับซ้อนซึ่งเอเจนต์เพียงตัวเดียวอาจทำได้ยาก IoA เป็นแพลตฟอร์มสำหรับเอเจนต์ AI เช่น AutoGPT และ Open Interpreter เพื่อทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น
วัตถุประสงค์หลักและกลุ่มผู้ใช้เป้าหมาย
- วัตถุประสงค์หลัก: เพื่อสร้างเฟรมเวิร์กที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้สำหรับระบบเอเจนต์ AI แบบร่วมมือกัน ซึ่งช่วยให้เอเจนต์ต่างชนิดกันสามารถโต้ตอบกัน สร้างทีมอิสระ และดำเนินการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- กลุ่มผู้ใช้เป้าหมาย: นักวิจัยด้าน AI, นักพัฒนา และองค์กรที่สนใจในการสร้าง, การใช้งาน, และการทดลองกับระบบ AI แบบหลายเอเจนต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบที่ต้องการการทำงานร่วมกัน, การประมวลผลแบบกระจายตัว, และการบูรณาการความสามารถ AI ที่หลากหลาย
รายละเอียดฟังก์ชันและการปฏิบัติงาน
- สถาปัตยกรรมที่ได้แรงบันดาลใจจากอินเทอร์เน็ต: เชื่อมต่อเอเจนต์ AI ต่างๆ ข้ามสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย สะท้อนถึงลักษณะการกระจายตัวของอินเทอร์เน็ต
- การสร้างทีมที่ซ้อนกันอย่างอิสระ: เอเจนต์สามารถสร้างและปรับเปลี่ยนทีมและทีมย่อยได้อย่างอิสระเพื่อตอบสนองความต้องการของงานที่ซับซ้อน
- การบูรณาการเอเจนต์ที่หลากหลาย: รองรับการบูรณาการเอเจนต์ที่มีทักษะและภูมิหลังที่หลากหลายได้อย่างราบรื่น ส่งเสริมแนวทาง "ทีมดารา"
- การดำเนินการงานแบบอะซิงโครนัส: ช่วยให้เอเจนต์สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ เพิ่มประสิทธิภาพของระบบอย่างมีนัยสำคัญ
- การไหลของการสนทนาที่ปรับเปลี่ยนได้: จัดการการสนทนาของเอเจนต์อย่างอิสระ ทำให้มีการสื่อสารที่เป็นโครงสร้างแต่ยืดหยุ่น
- ปรับขนาดได้และขยายได้: ออกแบบมาเพื่อการเพิ่มประเภทเอเจนต์ใหม่ๆ ได้อย่างง่ายดาย และปรับใช้กับโดเมนงานที่แตกต่างกัน
- การปรับใช้แบบ Dockerized: มีอิมเมจ Docker ที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับส่วนประกอบหลัก (เซิร์ฟเวอร์, ไคลเอนต์, ส่วนหน้าของเซิร์ฟเวอร์) และเอเจนต์ต่างๆ (ReAct Agent, AutoGPT, Open Interpreter) เพื่อการตั้งค่าที่ง่ายขึ้น
- การบูรณาการบริการ Milvus: ใช้
docker-composeสำหรับการเปิดบริการ Milvus ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งอาจใช้สำหรับการค้นหาเวกเตอร์หรือการจัดการความรู้ภายในระบบนิเวศของเอเจนต์ - การเปิดงานที่ขับเคลื่อนด้วย API: อนุญาตให้ผู้ใช้เปิดเป้าหมายที่ซับซ้อนสำหรับระบบเอเจนต์ผ่านคำขอ POST แบบง่าย โดยระบุเป้าหมาย จำนวนรอบสูงสุด และสมาชิกทีมที่ต้องการ
- ความสามารถในการตั้งค่าแบบกระจายตัว: รองรับการรัน IoA ข้ามอุปกรณ์ต่างๆ ทำให้สามารถดำเนินการแบบหลายเอเจนต์ที่กระจายตัวได้อย่างแท้จริง
ประโยชน์ที่ผู้ใช้ได้รับ
- การแก้ปัญหาที่เพิ่มขึ้น: ช่วยให้สามารถรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนมากได้โดยใช้ประโยชน์จากความชาญฉลาดรวมกันและทักษะเฉพาะทางของเอเจนต์ AI หลายตัว
- ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: การดำเนินการงานแบบอะซิงโครนัสและการสร้างทีมอิสระนำไปสู่การทำงานให้เสร็จสิ้นได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ความยืดหยุ่นและการปรับตัว: การออกแบบเฟรมเวิร์กช่วยให้สามารถบูรณาการโมเดล AI ใหม่ๆ ได้อย่างง่ายดาย และปรับให้เข้ากับความต้องการของงานที่เปลี่ยนแปลงไป
- การปรับใช้อย่างง่ายดาย: ส่วนประกอบแบบ Dockerized ช่วยปรับปรุงกระบวนการตั้งค่าและการปรับใช้สำหรับระบบหลายเอเจนต์
- การทำงานร่วมกันแบบโอเพ่นซอร์ส: การเป็นโอเพ่นซอร์สส่งเสริมการสนับสนุนจากชุมชน การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และความโปร่งใส
- รองรับอนาคต: เป็นรากฐานสำหรับการสำรวจสถานการณ์การทำงานร่วมกันของ AI ขั้นสูง รวมถึงการเชื่อมต่อเอเจนต์ข้ามแพลตฟอร์มต่างๆ (เช่น เอเจนต์ PC กับเอเจนต์มือถือ)
ความเข้ากันได้และการบูรณาการ
- ระบบปฏิบัติการ: ต้องการ Docker ที่ติดตั้งไว้ ซึ่งหมายถึงความเข้ากันได้กับ Linux, macOS และ Windows (ผ่าน Docker Desktop)
- ส่วนที่ต้องพึ่งพา: ใช้ Docker และ Docker Compose สำหรับการจัดคอนเทนเนอร์และการจัดระเบียบ
- ความเข้ากันได้ของเอเจนต์: มีการสาธิตการบูรณาการกับเอเจนต์ AI ยอดนิยม เช่น AutoGPT และ Open Interpreter
- การบูรณาการ API: เปิดเผย HTTP API สำหรับการเปิดงาน ช่วยให้สามารถบูรณาการกับแอปพลิเคชันหรือสคริปต์อื่นๆ ได้
- Milvus: บูรณาการกับ Milvus สำหรับความต้องการในการจัดเก็บหรือเรียกข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น
ข้อเสนอแนะจากลูกค้าและกรณีศึกษา
- สถานะปัจจุบัน: ในฐานะโครงการโอเพ่นซอร์สบน GitHub กำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนาอย่างต่อเนื่องพร้อมกับการสนับสนุนที่กำลังดำเนินอยู่
- การมีส่วนร่วมของชุมชน: สนับสนุนให้ผู้ใช้ให้ข้อเสนอแนะผ่าน Discord และอีเมลเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
- เอกสารประกอบ: มีเอกสารประกอบและเอกสารงานวิจัยโดยละเอียดเพื่อความเข้าใจเชิงลึก
วิธีการเข้าถึงและเปิดใช้งาน
- การเข้าถึง: มีให้ใช้งานในรูปแบบโครงการโอเพ่นซอร์สบน GitHub (
github.com/OpenBMB/IoA) - วิธีการเปิดใช้งาน:
- ข้อกำหนดเบื้องต้น: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้ง Docker แล้ว
- โคลน Repository:
git clone [email protected]:OpenBMB/IoA.git - สร้าง/ดึงอิมเมจ Docker: ดึงอิมเมจที่สร้างไว้ล่วงหน้าจาก Docker Hub หรือสร้างจากซอร์สโดยใช้คำสั่ง
docker buildที่ให้มา - เปิดบริการ Milvus: ใช้
docker-compose -f dockerfiles/compose/milvus.yaml up - เริ่ม IoA: กำหนดค่า
.envด้วยคีย์ API (เช่น คีย์ OpenAI API) แล้วเริ่มใช้งานโดยใช้docker-compose -f dockerfiles/compose/open_instruction.yaml upสำหรับการสาธิตอย่างรวดเร็ว - การทดสอบ: ทดสอบผ่านสคริปต์ Python ที่ให้มา หรือคำขอ HTTP POST โดยตรงไปยังเซิร์ฟเวอร์ IoA