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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。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:
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。
主要功能包括:
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
Nous不使用LangChain,原因有很多,你可以在网上阅读这些原因和讨论
让我们比较一下LangChain的多重链文档示例与Nous的等效实现。
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);
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。
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。
访问我们的文档网站获取入门指南和更多详细信息。
由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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