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Description:

agentica 0.1.4

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Agentica: Build AI Agents

Agentica: A Human-Centric Framework for Large Language Model Agent Building.
Agentica: 构建你自己的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架构

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

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

cd examples
python web_search_deepseek_demo.py

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)。

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
from agentica.tools.search_serper import SearchSerperTool

m = Assistant(
llm=DeepseekLLM(),
description="You are a helpful ai assistant.",
show_tool_calls=True,
# Enable the assistant to search the knowledge base
search_knowledge=False,
tools=[SearchSerperTool()],
# Enable the assistant to read the chat history
read_chat_history=True,
debug_mode=True,
)

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_output=True)
print(r, "".join(r))
r = m.run("总结前面的问答", stream=False, print_output=False)
print(r)

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

LLM OS
The LLM OS design:

Run the LLM OS App
cd examples
streamlit run llm_os_demo.py

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

Contact

Issue(建议)
：
邮件我：xuming: xuming624@qq.com
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!