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构建自主AI代理和LLM工作流的TypeScript平台

Nous是专为构建自主AI代理和LLM工作流设计的开源TypeScript平台。它集成了高级自主代理、多LLM支持、函数调用、代码编辑和审查等功能。平台提供本地运行和云端零规模部署等灵活选项,支持人机协作,并通过OpenTelemetry实现可观察性。Nous主要面向DevOps和平台工程领域,致力于提升实际生产力。

NousTypeScriptAI代理LLM工作流开源平台Github开源项目

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<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/3a4adb9c-8e7d-407f-8634-ec3f1e8089f4.png" alt="nous徽标"/> </p> <p align="center> <em>用于自主AI代理和基于LLM工作流的开源TypeScript平台</em> </p> <em><b>Nous</b></em>(希腊语:νοῦς)是古典哲学中的一个术语,通常与智力或智慧相关联,代表人类心智理解真理和现实的能力。

文档站点

主页 | 设置 | 可观察性 | 函数调用 | 自主AI代理 | AI软件工程师 | AI代码审查 | 工具/集成 | 路线图


Nous的故事 | 功能 | UI示例 | 代码示例 | 贡献

Nous的故事

Nous源于一个简单的目标:利用AI的潜力提高现实世界的生产力,诞生于DevOps和平台工程领域。我们设想一个能够:

  • 自动化各种流程和支持请求,并对构建失败进行分类。
  • 审查代码是否符合标准和最佳实践。
  • 协助大规模重构等。

在TrafficGuard,我们每月为全球客户处理数十亿事件,通过防御机器人和其他形式的无效流量提高他们的广告支出ROI。 我们的GCP上的SaaS包括用TypeScript、Python、GoogleSQL、PHP和Terraform开发的项目,从GitLab部署。

由于开源项目通常集中在Python/GitHub,而供应商的AI工具则局限于各自的领域, 我们看到了对基于TypeScript的工具的需求,这些工具可以在我们的整个技术栈中工作,并理解整体架构。

通过其演进,我们将nous设计为一个灵活的平台,供TypeScript社区扩展并支持您选择的用例和集成。

我们选择Firestore作为初始数据库实现,结合Cloud Run,提供了一个可以缩减到零的解决方案,使用免费层可以实现零成本。 我们的目标是支持诸如您自己的自定义个人助理等用例,可通过移动设备随时使用。

功能

主要功能包括:

  • 高级自主代理
  • 受Google的Self-Discover论文启发的推理/规划
  • 用于复杂、多步骤工作流的记忆和函数调用历史
  • 具有分层任务分解的自适应迭代规划
  • 两种控制循环函数调用选项(独立于LLM):
    • 基于自定义XML的函数调用
    • 动态代码生成,带沙箱执行,用于多步函数调用和逻辑
      • 在适当情况下可以显著降低成本并减少延迟,相比LLM原生/XML函数调用
  • 从源代码自动生成LLM函数模式
  • 可调用函数集成:
    • 文件系统、Jira、Slack、Perplexity、Gitlab、GitHub等
  • 支持多种LLM/服务:
    • OpenAI、Anthropic(原生和Vertex)、Gemini、Groq、Fireworks、Together.ai、DeepSeek、Ollama
  • 命令行和Web界面
  • 人机交互用于:
    • 预算控制
    • 代理发起的问题
    • 错误处理
  • 灵活的部署选项:
    • 从命令行或通过Web UI在本地运行
    • 在Firestore和Cloud Run上进行零规模部署
    • 多用户SSO企业部署(使用Google Cloud IAP
  • 使用OpenTelemetry进行可观测性跟踪
  • 代码编辑代理:
    • 自动检测项目初始化、编译、测试和代码检查
    • 查找相关文件进行编辑并执行初步分析
    • 代码编辑循环,包括编译、代码检查、测试、修复(编辑委托给Aider
      • 编译错误分析器可以在线搜索、添加额外文件和包
  • 软件工程师代理:
    • 从GitLab/GitHub找到适当的仓库
    • 克隆并创建分支
    • 调用代码编辑代理
    • 创建合并请求
  • 代码审查代理:
    • 可配置的代码审查指南
    • 在GitLab合并请求的适当行上发表评论,提出修改建议

UI示例

新建代理 | 示例跟踪 | 人机交互通知 | 代理请求反馈 | 列出代理 | 代码审查配置

新建代理

新建代理UI

示例跟踪

Google Cloud中的示例跟踪

人机交互通知

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/cf9dd8b6-9873-439b-a667-c16041aef522.png" width="702">

代理请求反馈

请求反馈

列出代理

列出代理

代码审查配置

代码审查配置

代码示例

Nous vs LangChain

Nous不使用LangChain,原因有很多,你可以在网上阅读这些原因讨论

让我们比较一下LangChain的多重链文档示例与Nous的等效实现。

LangChain

import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts"; import { RunnableSequence } from "@langchain/core/runnables"; import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers"; import { ChatAnthropic } from "@langchain/anthropic"; const prompt1 = PromptTemplate.fromTemplate( `{person}来自哪个城市?只回答城市名称。` ); const prompt2 = PromptTemplate.fromTemplate( `{city}这个城市位于哪个国家?用{language}回答。` ); const model = new ChatAnthropic({}); const chain = prompt1.pipe(model).pipe(new StringOutputParser()); const combinedChain = RunnableSequence.from([ { city: chain, language: (input) => input.language, }, prompt2, model, new StringOutputParser(), ]); const result = await combinedChain.invoke({ person: "Obama", language: "German", }); console.log(result);

Nous

import { llms } from '#agent/context' import { anthropicLLMs } from '#llms/anthropic' const prompt1 = (person: string) => `${person}来自哪个城市?只需回答城市名称。`; const prompt2 = (city: string, language: string) => `${city}位于哪个国家?请用${language}回答。`; runAgentWorkflow({ llms: anthropicLLMs() }, async () => { const city = await llms().easy.generateText(prompt1('Obama')); const result = await llms().easy.generateText(prompt2(city, 'German')); console.log(result); });

Nous代码还具有提示参数的静态类型优势,使您能够轻松重构。 使用简单的控制流程可以通过断点/日志轻松调试。

要运行完全自主的代理:

startAgent({ agentName: '创建ollama', initialPrompt: '研究如何使用node.js的ollama,并在llm文件夹下创建新的实现。查看该文件夹中的其他几个文件,了解必须遵循的样式', functions: [FileSystem, Perplexity, CodeEditinAgent], llms, });

Nous代码还具有提示参数的静态类型优势,使您能够轻松重构。 使用简单的控制流程可以通过断点/日志轻松调试。

自动生成LLM函数模式

通过在类方法上使用@func装饰器,可以自动生成LLM函数调用模式。

新代理UI

入门

访问我们的文档网站获取入门指南和更多详细信息。

贡献

我们热烈欢迎通过问题拉取请求讨论为项目做出贡献。

TrafficGuard提供支持 - 提高您广告支出的投资回报率。

如果您想获得支持以成为贡献者,请通过nous@trafficguard.ai与我们联系。

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