开源AI agent框架agere教程 agere是一个主打通用性和可定制性的开源轻量级AI agent框架,无第三方依赖,特点是具有完全的通用性和可定制性,适用于构建和驱动各种任务流程。它帮助你简化定义复杂agent的逻辑流程,它不… 我不是一颗星星 AI Agent 开源代码合集(持续更新) 找个地方记录下自己对于AI agent,Multi agent,MCP...
在接下来的实验里,我将在本地运行我们的AI Agent,使用Ollama框架,并选择使用Meta的Llama 3.1,因为它是可以在无GPU环境下运行的最强大LLM。 pip install ollama 与ollama交互的代码段为: importollama llm="llama3.1"q='''who died on September 9, 2024?'''res=ollama.chat(model=llm,messages=[{"role"...
在接下来的实验里,我将在本地运行我们的AI Agent,使用Ollama框架,并选择使用Meta的Llama 3.1,因为它是可以在无GPU环境下运行的最强大LLM。 pip install ollama 与ollama交互的代码段为: import ollama llm = "llama3.1" q = '''who died on September 9, 2024?''' res = ollama.chat(model=llm, mes...
智能体（AI Agent）是能够自主决策的工具，它能理解用户的需求并执行任务。想象一下，你的团队迎来了一位全能助理，它不仅能理解你的需求，还能自主拆解任务，并擅长运用各种工具。这就是智能体(AI Agent)的魅力所在！► 智能体的四种类型与核心组件 根据其能力，智能体可分为四种类型：反射型、模型型、目标型和...
pydantic 团队也开始搞ai agent 框架了,目前属于beta 版 使用pydantic ai 的一些原因(来自官方介绍) 来自pydantic团队,不少llm python sdk 都使用了此包 模型无关,尽管当前支持的还有限,但是提供了简单接口可以扩展 类型安全 支持基于普通python 代码的控制流以及agent 组合,和以前开发python 项目代码的方式类似 ...
编写AI Agent并不是一个简单的过程,尤其是对于初学者而言。1、选择合适的开发工具和环境,2、获取并处理数据,3、选择和实现算法,4、模型训练与优化,5、集成与测试,这些步骤构成了全面而系统的实现路径。例如,选择合适的开发环境,如Anaconda,通过其包管理工具能大大简化环境配置和依赖管理。再如,在数据处理阶段,需要...
在主循环中,不断调用agent_decision函数,让 AI Agent 持续工作,并使用time.sleep(1)控制每次决策的间隔时间为 1 秒。 实际案例:在一个机械臂智能物流小车项目中,小王运用这个简单的 AI Agent 实现了机械臂在搬运货物过程中的避障功能。通过实际测试,他发现传感器数据的准确性对 AI Agent 的决策影响很大,后续需要...
Python的几个复杂AI算法框架: # 1. 深度强化学习 - DQN import gym import tensorflow as tf import numpy as np class DQNAgent: def __init__(self, state_size, action_size): # 网络定义和参数设置 def build_model(self): # 构建神经网络模型 ...
AI agent python项目的目录结构 python安装目录结构 引言 有个需要,需要把某个目录下的目录结构进行复制,不要文件,当目录结构很少的时候可以手工去建立,当目录结构复杂,目录层次很深,目录很多的时候,这个时候要是还是手动去建立的话,实在不是一种好的方法,弄不好会死人的。写一个Python脚本来处理吧。