lionagi

lionagi

智能工作流自动化框架,集成先进ML模型

LionAGI是一个智能工作流自动化框架,融合先进的机器学习模型,为现有数据基础设施提供优化。通过可观察的清晰步骤和逻辑决策,有助于提高工作流的可解释性和可优化性。兼容Python 3.10及更高版本,欢迎社区参与和贡献。

lionagi人工智能工作流自动化大语言模型智能代理Github开源项目

项目介绍:LionAGI

LionAGI 是一款旨在提供可靠、安全的下一代人工智能解决方案的框架。随着人工智能的不断发展,如何安全有效地将其集成到企业工作流程中成为一个重要的议题。LionAGI 的设计紧扣这一需求,力求在提供强大的AI功能的同时,确保使用的安全性和可控性。

为什么选择 LionAGI?

人工智能的革命正在改变我们的工作方式,但巨大的力量伴随着巨大的责任。LionAGI 提供了必要的控制机制和可靠性,以便安全地将先进的AI能力集成到企业的工作流中。其特点包括:

  • 🔒 控制性:内置的安全机制和验证功能保证了AI行为的可控性。
  • 🎯 精准性:用户可以精确地控制AI的行为。
  • 🔧 灵活性:支持构建任何所需的工作流。
  • 🚀 高效性:依赖项少、性能高。

快速入门

LionAGI 简化了AI的使用过程,即使是复杂的工作流也能轻松创建。如下是一个快速的使用示例:

from lionagi import Branch, iModel # 初始化模型 gpt4o = iModel(provider="openai", model="gpt-4o") # 创建具有个性的分支 comedian = Branch( system="you are a sarcastic dragon hunter", imodel=gpt4o ) # 进行异步聊天 response = await comedian.chat( "tell me a joke on knight vs dragon" )

安装

LionAGI 为了确保其高可靠性,保持了极少的依赖项。以下是安装命令:

pip install lionagi

所需依赖项包括:

  • aiocache
  • lion-core
  • python-dotenv
  • IPython

🌟 示例工作流

下面是一个使用 LionAGI 构建的示例工作流。LionAGI 提供了核心组件,用户可以根据需求创建适合自己的工作流。

sequenceDiagram autonumber participant Client participant Orchestrator participant ResearchAgent participant AnalysisAgent participant ValidationAgent participant Tools Client->>+Orchestrator: 提交复杂任务 Note over Orchestrator: 任务分析和规划 Orchestrator->>+ResearchAgent: 委派研究 ResearchAgent->>Tools: 访问数据源 Tools-->>ResearchAgent: 提供原始数据 ResearchAgent-->>-Orchestrator: 返回研究结果 Orchestrator->>+AnalysisAgent: 处理数据 AnalysisAgent->>Tools: 应用模型 Tools-->>AnalysisAgent: 返回分析结果 AnalysisAgent-->>-Orchestrator: 返回处理洞见 Orchestrator->>+ValidationAgent: 验证结果 ValidationAgent->>Tools: 执行安全检查 Tools-->>ValidationAgent: 验证状态 ValidationAgent-->>-Orchestrator: 确认结果 Orchestrator-->>-Client: 返回经过验证的输出

🏗️ 系统架构

LionAGI 提供了一种可以自由定制的系统架构,以满足用户的具体需求。每个组件都设计为易于集成、安全可靠。

graph TB subgraph Client Layer CL[Client Application] end subgraph Orchestration Layer ORC[Orchestrator] SEC[Security Controls] MON[Monitoring] end subgraph Agent Layer RA[Research Agent] AA[Analysis Agent] VA[Validation Agent] end subgraph Resource Layer TM[Tool Registry] DS[Data Access] end CL --> ORC ORC --> RA & AA & VA RA & AA & VA --> TM TM --> DS ORC --> SEC SEC --> MON

🛠️ 构建模块

LionAGI 提供了构建可靠AI工作流的基本组件,包括:

  • Branch:核心对话单元,内置安全机制
  • iModel:AI模型的标准化接口
  • Tools:安全工具集成框架
  • Exchange:组件间可靠的消息传递

这些组件设计为:

  • 灵活可定制
  • 默认安全
  • 易于集成
  • 高度可靠

🎯 重点应用案例

  • 企业运营:实现复杂工作流自动化、数据分析及处理、决策支持系统。
  • AI集成:安全的模型部署、安全的工具使用、可靠的代理操作。
  • 开发支持:快速原型设计、系统集成、工作流优化。

🔒 专为可靠性设计

LionAGI 不仅仅是一个框架,更是用户在负责任地采纳AI技术时的合作伙伴。构建企业级AI系统,用户可以实现:

  • 完全控制AI行为
  • 全面审计跟踪
  • 内置的安全机制
  • 极少的依赖项
  • 最大限度地提高可靠性

🤝 贡献与社区

用户可以加入我们的Discord 社区以:

  • 分享想法
  • 报告问题
  • 贡献代码
  • 向他人学习

📚 引用信息

@software{Li_LionAGI_2023, author = {Haiyang Li}, month = {12}, year = {2023}, title = {LionAGI: Intelligent Integration Framework}, url = {https://github.com/lion-agi/lionagi}, }

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