agentica 0.1.8

LLM agents

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Agentica: Build AI Agents

Agentica: A Human-Centric Framework for Large Language Model Agent Building. 快速打造你的专属Agent。

Overview

LLM Agent

• 规划（Planning）：任务拆解、生成计划、反思
• 记忆（Memory）：短期记忆（prompt实现）、长期记忆（RAG实现）
• 工具使用（Tool use）：function call能力，调用外部API，以获取外部信息，包括当前日期、日历、代码执行能力、对专用信息源的访问等

Agentica Assistant Architecture

• Planner：负责让LLM生成一个多步计划来完成复杂任务，生成相互依赖的“链式计划”，定义每一步所依赖的上一步的输出
• Worker：接受“链式计划”，循环遍历计划中的每个子任务，并调用工具完成任务，可以自动反思纠错以完成任务
• Solver：求解器将所有这些输出整合为最终答案

Features

Agentica是一个Agent构建工具，功能：

• 简单代码快速编排Agent，支持 Reflection(反思）、Plan and Solve(计划并执行)、RAG、Agent、Multi-Agent、Multi-Role、Workflow等功能
• Agent支持prompt自定义，支持多种工具调用（tool_calls）
• 支持OpenAI/Azure/Deepseek/Moonshot/Claude/Ollama/Together API调用

Installation

pip install -U agentica

or

git clone https://github.com/shibing624/agentica.git
cd agentica
pip install .

Getting Started

1. Install requirements

git clone https://github.com/shibing624/agentica.git
cd agentica
pip install -r requirements.txt

2. Run the example

# Copying required .env file, and fill in the LLM api key
cp .env.example ~/.agentica/.env

cd examples
python web_search_deepseek_demo.py

1. 复制.env.example文件为~/.agentica/.env，并填写LLM api key(选填DEEPSEEK_API_KEY、MOONSHOT_API_KEY、OPENAI_API_KEY等任一个即可)。

2. 使用agentica构建Agent并执行：

自动调用google搜索工具，示例examples/web_search_deepseek_demo.py

from agentica import Assistant, DeepseekLLM, SearchSerperTool

m = Assistant(llm=DeepseekLLM(), tools=[SearchSerperTool()])

r = m.run("一句话介绍林黛玉")
print(r, "".join(r))
r = m.run("北京最近的新闻top3", stream=True)
print(r, "".join(r))
r = m.run("总结前面的问答", stream=False)
print(r)

Web UI

shibing624/ChatPilot 兼容agentica，可以通过Web UI进行交互。

Web Demo: https://chat.mulanai.com

git clone https://github.com/shibing624/ChatPilot.git
cd ChatPilot
pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env

bash start.sh

Examples

示例	描述
examples/naive_rag_demo.py	实现了基础版RAG，基于Txt文档回答问题
examples/advanced_rag_demo.py	实现了高级版RAG，基于PDF文档回答问题，新增功能：pdf文件解析、query改写，字面+语义多路召回，召回排序（rerank）
examples/python_assistant_demo.py	实现了Code Interpreter功能，自动生成python代码，并执行
examples/research_demo.py	实现了Research功能，自动调用搜索工具，汇总信息后撰写科技报告
examples/team_news_article_demo.py	实现了写新闻稿的team协作，multi-role实现，委托不用角色完成各自任务：研究员检索分析文章，撰写员根据排版写文章，汇总多角色成果输出结果
examples/workflow_news_article_demo.py	实现了写新闻稿的工作流，multi-agent的实现，定义了多个Assistant和Task，多次调用搜索工具，并生成高级排版的新闻文章
examples/workflow_investment_demo.py	实现了投资研究的工作流：股票信息收集 - 股票分析 - 撰写分析报告 - 复查报告等多个Task
examples/crawl_webpage_demo.py	实现了网页分析工作流：从Url爬取融资快讯 - 分析网页内容和格式 - 提取核心信息 - 汇总保存为md文件
examples/find_paper_from_arxiv_demo.py	实现了论文推荐工作流：自动从arxiv搜索多组论文 - 相似论文去重 - 提取核心论文信息 - 保存为csv文件
examples/remove_image_background_demo.py	实现了自动去除图片背景功能，包括自动通过pip安装库，调用库实现去除图片背景
examples/text_classification_demo.py	实现了自动训练分类模型的工作流：读取训练集文件并理解格式 - 谷歌搜索pytextclassifier库 - 爬取github页面了解pytextclassifier的调用方法 - 写代码并执行fasttext模型训练 - check训练好的模型预测结果
examples/llm_os_demo.py	实现了LLM OS的初步设计，基于LLM设计操作系统，可以通过LLM调用RAG、代码执行器、Shell等工具，并协同代码解释器、研究助手、投资助手等来解决问题。
examples/workflow_write_novel_demo.py	实现了写小说的工作流：定小说提纲 - 搜索谷歌反思提纲 - 撰写小说内容 - 保存为md文件
examples/workflow_write_tutorial_demo.py	实现了写技术教程的工作流：定教程目录 - 反思目录内容 - 撰写教程内容 - 保存为md文件
examples/self_evolving_agent_demo.py	实现了基于长期记忆的自我进化智能体，可以基于历史问答信息自我调整决策

LLM OS

The LLM OS design:

Run the LLM OS App

cd examples
streamlit run llm_os_demo.py

Self-evolving Agent

The self-evolving agent design:

Feature

具有反思和增强记忆能力的自我进化智能体(self-evolving Agents with Reflective and Memory-augmented Abilities, SAGE)

实现方法:

1. 使用PythonAssistant作为SAGE智能体，使用AzureOpenAILLM作为LLM, 具备code-interpreter功能，可以执行Python代码，并自动纠错。
2. 使用CsvMemoryDb作为SAGE智能体的记忆，用于存储用户的问题和答案，下次遇到相似的问题时，可以直接返回答案。

Run Self-evolving Agent App

cd examples
streamlit run self_evolving_agent_demo.py

Contact

• Issue(建议) ：
• 邮件我：xuming: [e-mail]
• 微信我： 加我微信号：xuming624, 备注：姓名-公司-NLP 进NLP交流群。

Citation

如果你在研究中使用了agentica，请按如下格式引用：

APA:

Xu, M. agentica: A Human-Centric Framework for Large Language Model Agent Workflows (Version 0.0.2) [Computer software]. https://github.com/shibing624/agentica

BibTeX:

@misc{Xu_agentica,
  title={agentica: A Human-Centric Framework for Large Language Model Agent Workflows},
  author={Xu Ming},
  year={2024},
  howpublished={\url{https://github.com/shibing624/agentica}},
}

License

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加agentica的链接和授权协议。

Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

• 在tests添加相应的单元测试
• 使用python -m pytest来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

Acknowledgements

• https://github.com/langchain-ai/langchain
• https://github.com/simonmesmith/agentflow
• https://github.com/phidatahq/phidata

Thanks for their great work!