项目简介
Bee Agent Framework 可以让您轻松使用您选择的模型构建可扩展的基于代理的工作流程。该框架旨在与IBM Granite和Llama 3.x模型一起稳健地运行，并且我们正在积极致力于优化其与其他流行的LLMs性能。
我们的目标是使开发人员能够采用最新的开源和专有模型，并对当前代理实现进行最小的更改。
主要特征
🤖 AI 代理：使用我们为 Llama 3.1 精制的强大Bee 代理或构建您自己的代理。
🛠️工具：使用我们的内置工具或使用 Javascript/Python创建您自己的工具。
👩💻代码解释器：在沙箱容器中安全地运行代码。
💾内存：优化代币支出的多种策略。
⏸️序列化处理复杂的代理工作流程并轻松暂停/恢复它们而不会丢失状态。
🔍可追溯性：全面了解代理的内部工作情况，记录所有运行事件，并使用我们的MLFlow 集成来调试性能。
🎛️ 具有缓存和错误处理功能的生产级控制。
🔁 API ：使用兼容 OpenAI 的Assistant API和Python SDK集成您的代理。
🖥️聊天 UI ：通过内置的透明度、可解释性和用户控件，在令人愉悦的 UI中为用户提供代理服务。
...更多关于我们的路线图
入门
提示
您想要一个包含 Bee、代码解释器和可观察性的完整设置的 TypeScript 项目吗？查看我们的Bee Framework Starter 。
安装
npm install bee-agent-framework或者
yarn add bee-agent-framework例子
import { BeeAgent } from "bee-agent-framework/agents/bee/agent";import { OllamaChatLLM } from "bee-agent-framework/adapters/ollama/chat";import { TokenMemory } from "bee-agent-framework/memory/tokenMemory";import { DuckDuckGoSearchTool } from "bee-agent-framework/tools/search/duckDuckGoSearch";import { OpenMeteoTool } from "bee-agent-framework/tools/weather/openMeteo";const llm = new OllamaChatLLM(); // default is llama3.1 (8B), it is recommended to use 70B modelconst agent = new BeeAgent({llm, // for more explore 'bee-agent-framework/adapters'memory: new TokenMemory({ llm }), // for more explore 'bee-agent-framework/memory'tools: [new DuckDuckGoSearchTool(), new OpenMeteoTool()], // for more explore 'bee-agent-framework/tools'});const response = await agent.run({ prompt: "What's the current weather in Las Vegas?" }).observe((emitter) => {emitter.on("update", async ({ data, update, meta }) => {console.log(`Agent (${update.key}) 🤖 : `, update.value);});});console.log(`Agent 🤖 : `, response.result.text);
本地安装
克隆存储库
git clone git@github.com:i-am-bee/bee-agent-framework。安装依赖项
yarn install。创建
.env（从.env.template）并填写缺失值（如果有）。启动代理
yarn run start:bee（它运行./examples/agents/bee.ts文件）。
➡️所有示例都可以在示例目录中找到。
➡️ 要运行任意示例，请使用以下命令 yarn start examples/agents/bee.ts （只需将适当的路径传递给所需的示例）。
项目链接
http://github.com/i-am-bee/bee-agent-framework
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