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文档项目概述
Agency 是一个 Python 库，提供了一种用于创建集成代理系统的 Actor 模型框架。它通过简单易用的 API，使得用户能够灵活可扩展地将代理与传统软件系统连接，从而开发所需的任何架构。Agency 的目标是为开发者提供一个基础平台，用于创建自定义的代理应用程序，既可以作为实验探索的工具，也可作为拓展开发的基础。
特点
易于使用的 API
Agency 提供了基于类和方法的简单代理和动作定义，并具有详尽的最新文档和实用例子供参考，帮助用户快速上手。
性能与可扩展性
该库支持多进程和多线程的并发执行，同时支持 AMQP 协议，以实现网络化代理系统的功能扩展。
可观测性与控制
Agency 提供了动作和生命周期回调功能，以及访问策略和权限控制回调等机制，确保系统的安全和稳定。此外，还提供了详细的日志记录功能，便于开发者进行监控和调试。
示例应用
Agency 包含在 examples/demo 目录下的示例应用中。该应用提供了多个代理的例子供用户进行实验，其中包括两个 OpenAI 代理例子、一个 HuggingFace transformers 代理例子，以及操作系统访问示例。它还集成了 Gradio UI，提供 Docker 配置供开发和参考使用。
API 概述
在 Agency 中，所有实体都被表述为 Agent 类的实例，包括 AI 驱动的代理、软件接口或作为应用的一部分进行通信的用户。每个代理可以公开“动作”，其他代理可以在运行时发现并调用这些动作。例如，定义一个简单的数学运算代理：
class CalculatorAgent(Agent):
@action
def add(a, b):
return a + b
其他代理可以通过发送信息的方式，调用 CalculatorAgent 实例的 add 方法，如下所示：
other_agent.send({
'to': 'CalcAgent',
'action': {
'name': 'add',
'args': {
'a': 1,
'b': 2,
}
},
})
动作可设定访问策略，以确保安全性：
@action(access_policy=ACCESS_PERMITTED) # 允许随时访问
def add(a, b):
...
@action(access_policy=ACCESS_REQUESTED) # 需要审核后访问
def add(a, b):
...
代理还可以定义各种回调：
class CalculatorAgent(Agent):
...
def before_action(self, message: dict):
"""动作尝试之前调用"""
def after_action(self, message: dict, return_value: str, error: str):
"""动作尝试之后调用"""
def after_add(self):
"""代理添加到空间后调用，正式开始通信"""
def before_remove(self):
"""代理从空间中移除之前调用"""
Space 用于连接代理，代理只有在被加入同一个 Space 后才可互相通信。Agency 提供两种 Space 实现：LocalSpace 用于连接同一应用中的代理，而 AMQPSpace 通过 AMQP 服务器（如 RabbitMQ）实现网络连接代理。以下是创建 LocalSpace 并添加两个代理的简单示例：
space = LocalSpace()
space.add(CalculatorAgent, "CalcAgent")
space.add(MyAgent, "MyAgent")
# 上述代理现在可以互相通信
安装
要安装 Agency，可以使用下列命令：
pip install agency
或者
poetry add agency
示例应用
示例应用被设计为实验开发环境和库功能展示平台，其中包含多个可以互相通信的代理示例，并支持“slash”语法，便于使用者以代理身份调用动作。详细的运行说明请参考 examples/demo。
下图展示了 Gradio UI 的界面，示例展示了 OpenAIFunctionAgent 执行指令与 Host 代理进行交互。
贡献
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