LlamaAgents: 强大的多智能体系统开发框架

LlamaAgents:开启多智能体系统的新时代

在人工智能快速发展的今天,单一智能体模型已经无法满足复杂任务的需求。为了应对这一挑战,LlamaAgents应运而生。这是一个专为构建、迭代和生产化多智能体系统而设计的异步优先框架,为开发者提供了强大的工具来创建复杂的AI应用。

LlamaAgents的核心理念

LlamaAgents的设计理念非常独特。在这个框架中,每个智能体被视为一个独立的"服务",不断处理传入的任务。智能体通过从消息队列中拉取和发布消息来进行通信。整个系统的顶层是"控制平面",负责跟踪正在进行的任务、网络中的服务,并使用"编排器"决定哪个服务应该处理任务的下一步。

LlamaAgents系统架构图

这种设计使得LlamaAgents能够支持:

多智能体通信
分布式工具执行
人机交互
更多复杂的AI应用场景

快速上手LlamaAgents

要开始使用LlamaAgents,你只需要几个简单的步骤:

安装LlamaAgents:

pip install llama-agents llama-index-agent-openai llama-index-embeddings-openai

设置基本组件:

from llama_agents import (
    AgentService,
    AgentOrchestrator,
    ControlPlaneServer,
    SimpleMessageQueue,
)
from llama_index.core.agent import ReActAgent
from llama_index.core.tools import FunctionTool
from llama_index.llms.openai import OpenAI

# 创建消息队列和控制平面
message_queue = SimpleMessageQueue(port=8000)
control_plane = ControlPlaneServer(
    message_queue=message_queue,
    orchestrator=AgentOrchestrator(llm=OpenAI(model="gpt-4-turbo")),
    port=8001,
)

# 创建智能体服务
agent_server_1 = AgentService(
    agent=ReActAgent.from_tools([your_tool], llm=OpenAI()),
    message_queue=message_queue,
    description="Your agent description",
    service_name="your_agent_name",
    port=8002,
)

启动系统:

from llama_agents import LocalLauncher

launcher = LocalLauncher(
    [agent_server_1],
    control_plane,
    message_queue,
)
result = launcher.launch_single("Your query here")
print(f"Result: {result}")