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Jul 29, 2024 01:09 AM
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Aitrainee | 公众号：AI进修生
这是一个结合了AutoGen 和 CrewAI的开源项目，用于构建和管理多代理 LLM 系统。
因为AutoGen 和 CrewAI（文末有介绍文章）已经是做了封装了。基于CrewAI的开源项目，以前也有介绍。
CrewAI本身也有基于Langchain做了一些工作，所以Praison AI会是一种更低代码、集中式的框架，它旨在简化各种 LLM 应用程序的多代理系统的创建和编排，强调易用性、定制化和人机交互。
我们会看到使用这两个框架的示例（可以切换AutoGen 与 CrewAI）
他同时也提供一个图形界面来自动化执行代理操作
他同时也提供一个图形界面来自动化执行代理操作
直接在对话框输入想要做的事情就会自动去执行
它有两种操作模式
选择手动是可以自定义代理和工具的
工具集成有mem0、Craw4AI、Firecrawl、Langchain这些，这几个以往文章都有介绍，一个记忆层，两个AI爬虫，最后一个不用介绍了。
同时他也提供了众多模型的支持
Praison AI目前实现有这些功能：
- 自动创建 AI 代理
- 使用 CrewAI 或 AutoGen 框架
- 100+ 法学硕士支持
- 与整个代码库聊天
- 交互式用户界面
- 基于 YAML 的配置
- 自定义工具集成
下面提供官方的文档介绍、相关资源、部署教程等，进一步支撑你的行动，以提升本文的帮助力。
Praison AI
Praison AI 利用 AutoGen 和 CrewAI 或其他任何代理框架，代表了一个低代码、集中化的框架，旨在简化多代理系统的创建和编排，适用于各种 LLM 应用，强调易用性、定制化和人机交互。
不同的用户界面:
界面 | 描述 | URL |
UI | 多代理如 CrewAI 或 AutoGen | https://docs.praison.ai/ui/ui |
Chat | 与 100+ LLMs 单个 AI 代理聊天 | https://docs.praison.ai/ui/chat |
Code | 与整个代码库单个 AI 代理聊天 | https://docs.praison.ai/ui/code |
Google Colab 多代理
ㅤ | Cookbook | Open in Colab |
Basic | PraisonAI | ㅤ |
Include Tools | PraisonAI Tools | ㅤ |
安装
PraisonAI | PraisonAI Code | PraisonAI Chat |
pip install praisonai | pip install "praisonai[code]" | pip install "praisonai[chat]" |
主要特征
- 自动化 AI 代理创建
- 使用 CrewAI 或 AutoGen 框架
- 支持 100+ LLM
- 与整个代码库聊天
- 交互式 UI
- 基于 YAML 的配置
- 自定义工具集成
TL;DR 多代理
目录
- 安装
- 初始化
- 运行
- 全自动模式
- 用户界面
- Praison AI Chat
- 创建自定义工具
- 代理剧本
- 在项目中包含 praisonai 包
- 安装开发依赖的命令
- 其他模型
- 贡献
- 星历史
安装多代理
初始化
从这里生成您的 OPENAI API 密钥：https://platform.openai.com/api-keys
注意：您可以使用其他提供商，如 Ollama、Mistral 等。详细信息在底部提供。
这将在当前目录中自动创建 agents.yaml 文件。
使用特定代理框架初始化（可选）：
运行
或
指定代理框架（可选）：
全自动模式
用户界面
PraisonAI 用户界面：
界面 | 描述 | URL |
UI | 多代理如 CrewAI 或 AutoGen | https://docs.praisonai.com/ui/ui |
Chat | 与 100+ LLMs 单个 AI 代理聊天 | https://docs.praisonai.com/ui/chat |
Code | 与整个代码库单个 AI 代理聊天 | https://docs.praisonai.com/ui/code |
或
Praison AI Chat
- https://docs.praison.ai/chat/
Praison AI Code
创建自定义工具
- https://docs.praison.ai/tools/custom/
代理剧本
简单剧本示例
使用 100+ 模型
- https://docs.praison.ai/models/
在项目中包含 praisonai 包
- https://docs.praison.ai/developers/wrapper
- https://docs.praison.ai/developers/wrapper-tools/
选项 1：使用 RAW YAML
选项 2：使用单独的 agents.yaml 文件
注意：请预先创建 agents.yaml 文件。
安装依赖的命令:
- 1. 安装所有依赖，包括开发依赖：
- 2. 仅安装文档依赖：
- 3. 仅安装测试依赖：
- 4. 仅安装开发依赖：
这个配置确保您的开发依赖项被正确分类，并在需要时安装。
🌟希望这篇文章对你有帮助，感谢阅读！
参考链接：
[1] github：https://github.com/MervinPraison/PraisonAI
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