Aworld

🚀 AWorld：統一されたエージェントトレーニングと評価プラットフォーム

AWorldは、コンピュータと携帯電話の使用タスク向けに設計された統一的なエージェントトレーニングと評価フレームワークです。エージェント開発者に、様々な実際のシナリオでエージェントのテスト、トレーニング、最適化を行うための強力で使いやすい環境を提供することを目的としています。

🚀 クイックスタート

インストール

pip install aworld

基本的な使用法

from aworld import World, Agent

# 世界とエージェントを初期化
world = World()
agent = Agent()

# タスクを実行
task_id = world.submit_task("your_task.yaml")
result = agent.execute(task_id)

# 結果を取得
print(result)

✨ 主な機能

統一されたタスク定義

AWorldは統一的なタスク定義インターフェースを提供し、カスタムタスクと公開ベンチマーク（GAIA、WebArenaなど）をサポートしています。ユーザーはYAML構成ファイルを記述することで、新しいタスクを迅速に定義できます。

安定した実行環境

このプラットフォームは、効率的で安定した実行環境を提供し、複数のデバッグツールとモニタリングシステムが組み込まれており、エージェントタスクが順調に完了することを保証します。

詳細なタスクレポート

AWorldは自動的に詳細なテストレポートを生成し、以下の重要な指標が含まれています。

• 効率：タスクを完了するために必要なステップ数
• 成功率：タスクの完了率
• コスト：消費されたトークンの数
• 時間：タスクの実行にかかった時間

エージェントトレーニングサポート

評価機能に加えて、AWorldはエージェントトレーニングインターフェースも提供します。ユーザーは実際のタスクデータに基づいて、エージェントモデルを継続的に最適化し、バージョン管理システムを通じてエージェントの異なるバージョンを管理できます。

📦 インストール

pip install aworld

💻 使用例

基本的な使用法

from aworld import World, Agent

# 世界とエージェントを初期化
world = World()
agent = Agent()

# タスクを実行
task_id = world.submit_task("your_task.yaml")
result = agent.execute(task_id)

# 結果を取得
print(result)

📚 ドキュメント

コアコンポーネント

エージェント/Actor

AWorldのエージェントは、豊富な機能を備えたコンポーネントで、さまざまなタスクを実行し、他のエージェントと協力することができます。以下はエージェントの主な属性です。

環境/世界モデル

AWorldは、さまざまな現実シナリオをシミュレートするための豊富なツールセットと複数の世界モデルを提供しています。

プロジェクトの特徴

オープンソースと拡張性

AWorldはオープンソースプロジェクトで、完全なコードリポジトリと詳細なドキュメントを提供しています。プラグインメカニズムによる機能拡張をサポートし、開発者がカスタムツールやサービスを追加できるようになっています。

マルチモーダルサポート

このプラットフォームはテキストインタラクションだけでなく、複数のサードパーティサービス（ウェブリクエスト、画像認識など）を統合し、エージェントにマルチモーダル能力を提供しています。

貢献ガイド

AWorldの開発と保守へのコミュニティの参加を歓迎します。特に以下のタイプの貢献を歓迎しています。

1. 新機能開発
2. タスク定義の拡張
3. パフォーマンスの最適化
4. ドキュメントの充実

問題や提案については、GitHubを通じてPull RequestまたはIssuesを提出してください。

プロジェクトのURL

GitHub