Agent K
自主代理式人工通用智能。AgentK 是一个自我进化的人工通用智能,由多个代理组成,这些代理相互协作,并根据需要构建新的代理,以完成用户的任务。
https://github.com/user-attachments/assets/ab36ebfd-7a9f-4f8b-a891-b8a1884a53a4
上述演示的追踪链接:https://smith.langchain.com/public/b0a0278c-f8b0-4912-966c-bd6c43954326/r
Agent K 是一个模块化、自我进化的人工通用智能系统,它在完成任务的挑战中逐步构建自己的思维。
"K"代表内核(kernel),意味着小型核心。AgentK 的目标是成为最小的代理和工具集,使其能够自我引导并发展自己的思维。
AgentK 的思维由以下部分组成:
- 相互协作解决问题的代理;
- 这些代理能够用来与外部世界交互的工具。
它将这两部分都开发为常规的 Python 文件(存放在 agents
和 tools
目录中),因此很容易跟踪其进展,如果你愿意,甚至可以自己贡献。
构成内核的代理
- Hermes:与人类交互以理解目标、管理任务创建和分配,并协调其他代理活动的协调者。
- AgentSmith:负责创建和维护其他代理的架构师。AgentSmith 确保代理配备必要的工具,并测试它们的功能。
- ToolMaker:系统内的工具开发者,ToolMaker 创建和改进代理执行任务所需的工具,确保系统保持灵活性和装备完善。
- WebResearcher:知识收集者,WebResearcher 执行深入的在线研究,为系统提供最新信息,使代理能够做出明智的决策并有效执行任务。
内部结构
AgentK 被鼓励为自己编写测试。还可以做更多工作来帮助检测和修复行为异常的代理和工具 - 这是正在进行中的工作。
AgentK 建立在优秀的 LangGraph 和 LangChain 框架之上。
如何运行
AgentK 在 Docker 容器中隔离运行,因此你需要在系统上安装最新版本的 Docker。
- 将
.env.template
复制为.env
- 在
.env
中设置环境变量 - 运行
./agentk