Adala - 提供灵活可扩展运行时环境的自主数据标注框架

Adala 项目介绍

项目概述

Adala 是一个自主数据标注代理框架，旨在为数据处理提供强大的支持，尤其在多样化数据标注任务上。该框架允许自主代理通过迭代学习独立获取一种或多种技能。代理的学习过程基于其操作环境、观察结果和内省性思考。用户可以通过提供真实数据集来定义环境，每个代理在所谓的“运行时”中学习和应用其技能，运行时与大型语言模型（LLM）密不可分。

Adala 的优势

可靠的代理：所有代理建立在真实数据的基础上，确保结果的稳定性和可信度，是数据处理的可靠选择。
可控输出：为每个技能配置所需的输出并设置特定约束。无论是对特定指南的严格遵循，还是基于代理学习的更灵活的自适应输出，Adala 都能根据您的需要量身定制结果。
数据处理专业化：虽然代理在多样化的数据标注任务中表现出色，但它们可以定制为广泛的数据处理需求。
自主学习：Adala 代理不仅仅是自动化的，它们是智能化的。它们基于环境、观察和内省性独立开发技能。
灵活且可扩展的运行时：Adala 的运行时环境是适应性的。单一技能可以跨多个运行时部署，使动态场景如学生/教师架构成为可能。此外，框架的开放性邀请社区扩展和定制运行时，确保持续进化和适应不同需求。
易于定制：可以快速定制和开发代理，以应对特定需求，不需要面对陡峭的学习曲线。

适用对象

Adala 是为 AI 和机器学习领域的个人和专业人士设计的多功能框架，适用范围包括：

AI 工程师：构建模块化、互联的 AI 代理系统，达到生产级别的效果。
机器学习研究者：可以针对复杂问题进行拆解和因果推理的实验。
数据科学家：将代理应用于数据预处理和后处理，通过 Python 笔记本本地与 Adala 互动。
教育工作者和学生：用作教学工具或作为高级项目和研究的基础。

无论是上述哪种角色，Adala 都设计用来简化和提升 AI 开发过程，迎合所有的 AI 爱好者。

安装说明

可以通过以下命令安装 Adala：

pip install adala

为了确保使用最新版本，建议从 GitHub 安装：

pip install git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git

开发者安装步骤：

git clone https://github.com/HumanSignal/Adala.git
cd Adala/
poetry install

快速入门

在此示例中，Adala 被用作一个独立库，直接在 Python 笔记本中使用。利用提供的环境、技能和运行时架构，可以方便地实现从训练、测试到执行技能的全过程。

项目路线图

Adala 的未来开发计划包括：

低级技能管理
多任务学习支持
计算和存储代理的顶级指标
提供命令行工具和 REST API
引入视觉和多模态代理技能

贡献与支持

Adala 欢迎各种形式的贡献，无论是提升技能、优化运行时还是开发新型代理。加入我们，共同塑造智能系统的未来，提升 Adala 的多样性和影响力。如果您有任何问题或想与社区互动，可以加入我们的 Discord 频道，共同探讨与项目相关的各种话题。