XAgent

總覽

XAgent 是一個開源、實驗性的大型語言模型 (LLM) 驅動的自主代理程式，旨在無需人工干預的情況下解決各種複雜任務。它旨在成為一個通用型、超級智慧的代理程式，能夠處理任何給定的任務，並持續開發以增強其能力。

主要目的和目標使用者群

• 主要目的：提供一個自主 LLM 代理程式，可以自動解決複雜任務，為各種應用提供通用解決方案。
• 目標使用者群：對利用自主 AI 代理程式實現任務自動化、解決複雜問題以及探索 AI 前沿感興趣的開發者、研究人員和組織。這包括數據分析、軟體開發、研究以及任何需要智慧自動化的領域。

功能細節與操作

• 自主性：XAgent 可以獨立解決多樣化任務，最大限度地減少人為參與。
• 安全性：操作限制在 Docker 容器內，確保安全的執行環境。
• 可擴展性：使用者可以輕鬆添加新工具，甚至新代理程式以增強 XAgent 的能力。
• 使用者介面：提供友善的圖形使用者介面 (GUI) 和命令列介面 (CLI) 進行互動。
• 人機協作：XAgent 可以與使用者協作，對於複雜任務依照指導，並在遇到挑戰時尋求協助。
• 模組化架構：
  • 調度器 (Dispatcher)：動態實例化並將任務分派給不同的代理程式。
  • 規劃器 (Planner)：生成和完善任務計劃，將其分解為帶有里程碑的子任務。
  • 執行器 (Actor)：執行操作以達成目標並完成子任務，利用各種工具並與人協作。
• 工具伺服器 (ToolServer)：一個基於 Docker 的伺服器，提供強大且安全的工具：
  • 文件編輯器 (File Editor)：用於寫入、讀取和修改文件。
  • Python 筆記本 (Python Notebook)：用於運行 Python 程式碼、驗證想法和繪製圖表的互動式環境。
  • 網頁瀏覽器 (Web Browser)：用於搜尋和訪問網頁。
  • Shell：執行 Shell 命令，包括程式安裝和服務託管。
  • 快速 API 整合 (Rapid API Integration)：從 Rapid API (ToolBench 集合) 訪問和呼叫各種 API。
• 任務執行工作流程：
  • 使用者透過 CLI 或 GUI 提交任務。
  • XAgent 處理任務、生成計劃並執行操作。
  • 所有生成的檔案和中間步驟都保存在本地工作區和運行記錄中。
  • 記錄可以加載以重現先前的運行，敏感資訊會被移除以供安全共享。

使用者效益

• 提高效率：自動化複雜任務，節省時間和資源。
• 強化問題解決：能夠跨不同領域處理複雜問題。
• 安全操作：Docker 容器化確保安全的執行環境。
• 靈活性和客製化：易於透過新工具和代理程式擴展以滿足特定需求。
• 改進協作：促進使用者與 AI 代理程式之間的無縫互動。
• 可重現性：詳細的運行記錄便於重現和分析過去的執行。

相容性與整合

• 作業系統：ToolServer 設定需要 Docker 和 Docker Compose。
• Python 版本：需要 Python >= 3.10。
• API 金鑰：可使用 OpenAI API 金鑰進行配置 (推薦 gpt-4-32k，支援 gpt-4 和 gpt-3.5-turbo-16k)。
• Docker 整合：ToolServer 作為 Docker 容器運行，提供自給自足的環境。
• 網頁介面：透過網頁瀏覽器 (http://localhost:5173) 訪問以進行 GUI 互動。

客戶回饋與案例研究

• 資料分析：成功協助使用者進行複雜的資料分析，包括資料檢查、環境驗證、程式碼生成和報告編譯 (例如 iris.zip 分析)。
• 推薦：透過在資訊不足時主動尋求人類輸入，展示人機協作 (例如餐廳推薦)。
• 模型訓練：能夠執行訓練機器學習模型等複雜任務 (例如訓練 BERT 模型進行電影評論情感分析)。
• 評估：在超過 50 個真實世界的複雜任務中，對比 AutoGPT 進行的人類偏好評估中表現更優，這些任務分為搜尋與報告、編碼與開發、資料分析、數學和生活助理。

存取與啟用方法

• 原始碼：可在 GitHub 上獲取 (github.com/OpenBMB/XAgent)。
• ToolServer 設定：
  • 拉取 Docker 映像檔：docker compose up
  • 從本地原始碼建置：docker compose build 然後 docker compose up
• XAgent 設定：
  • 安裝要求：pip install -r requirements.txt
  • 在 assets/config.yml 中配置 API 金鑰。
  • 運行 XAgent：python run.py --task "put your task here" --config-file "assets/config.yml"
• GUI 存取：啟動 XAgent-Server 容器後，訪問 http://localhost:5173。預設憑證：使用者名稱 guest，密碼 xagent。

什麼是 XAgent？

{XAgent} 是一個開源、實驗性的{大型語言模型}（LLM）驅動的自主 AI 代理，旨在無需人工干預即可自動解決各種複雜任務。它旨在成為一個能夠應對各種挑戰的通用代理。

{XAgent} 的主要功能是什麼？

{XAgent} 擁有以下幾個主要功能：

• 自主性

  自動解決任務。

• 安全性

  在安全的 Docker 容器環境中運行。

• 擴展性

  允許輕鬆添加新工具和代理。

• GUI

  提供使用者友好的圖形介面以進行互動。

• 與人類合作

  可以與使用者協同工作，遵循指導，並在需要時尋求協助。

{XAgent} 如何運作？

{XAgent} 由三個主要部分組成：

• 調度器

  動態實例化任務並將其分派給不同的代理。

• 規劃器

  生成並修正任務計劃，將其分解為子任務和里程碑。

• 執行器

  採取行動以實現目標並完成子任務，利用各種工具並與人類協作。

什麼是 {ToolServer} 以及它提供哪些工具？

{ToolServer} 是一個 Docker 容器，它為 {XAgent} 提供一個安全的環境和一套強大的工具來操作。目前，它提供：

• 檔案編輯器

  用於寫入、讀取和修改檔案。

• Python Notebook

  一個用於運行 Python 代碼的互動環境。

• 網頁瀏覽器

  用於搜尋和訪問網頁。

• Shell

  一個 bash shell，用於執行命令、安裝程序和託管服務。

• Rapid API

  用於從 Rapid API 檢索和呼叫 API。

使用者也可以輕鬆地將新工具添加到 {ToolServer}。

我如何開始使用 {XAgent}？

要開始使用 {XAgent}，您需要：

1. 建置和設定 {ToolServer}

   安裝 Docker 和 Docker Compose，然後使用 docker compose up 拉取 ToolServer 映像，或使用 docker compose build 後接 docker compose up 從本地源代碼建置。

2. 設定和運行 {XAgent}

   安裝 Python 環境要求（pip install -r requirements.txt），在 assets/config.yml 中配置 {XAgent}（至少提供一個 OpenAI API 密鑰，最好是 gpt-4-32k 或 gpt-4，以及一個 gpt-3.5-turbo-16k 備用），然後使用 python run.py --task "your task here" --config-file "assets/config.yml" 運行 {XAgent}。

我可以使用帶有圖形使用者介面（GUI）的 {XAgent} 嗎？

是的，{XAgent} 提供一個 {GUI}。XAgent-Server 容器啟動時帶有 nginx 和一個在端口 5173 上監聽的網路伺服器。您可以訪問 http://localhost:5173 使用網頁 {介面} 與 {XAgent} 互動。預設使用者名稱是 guest，密碼是 xagent。

我在哪裡可以找到 {XAgent} 生成的檔案？

{XAgent} 的本地工作空間位於 local_workspace 目錄中，所有生成的檔案都儲存在該目錄。執行後，{ToolServerNode} 的整個工作空間會被複製到 running_records 以方便您，同時還有中間步驟資訊、任務狀態、{LLM} 輸入/輸出對和使用的工具。

我可以重現先前的 {XAgent} 運行嗎？

是的，您可以透過在配置中設定 record_dir 從記錄中載入以重現先前的運行。這些記錄是系統級別的記錄，與 {XAgent} 的代碼版本相關聯，並記錄運行配置、查詢、代碼執行狀態（包括錯誤）和伺服器行為。為方便安全共享，記錄中已刪除敏感資訊，例如 API 密鑰。

我在哪裡可以找到有關 {XAgent} 的更多資訊或支援？

• GitHub 儲存庫

  https://github.com/OpenBMB/XAgent

• 官方網站/部落格

  https://blog.x-agent.net/blog/xagent/

• 聯絡電郵

  [email protected]（用於合作）