Genpilot

🚀 GenPilot

GenPilot 通過整合生成式 AI，極大簡化了單體和多代理系統的創建、開發與管理流程。它遵循模型上下文協議（MCP），可與多種 MCP 服務器無縫兼容，讓開發者和終端用戶能高效地將概念與原型轉化為成熟的解決方案。這一切都可通過直觀友好的終端與網絡界面輕鬆實現。

🚀 快速開始

GenPilot 能幫助開發者及終端用戶高效地將概念與原型轉化為成熟解決方案。下面為你介紹它的安裝和使用方法。

📦 安裝指南

要求 Python 3.10 或更高版本。

pip install genpilot

💻 使用示例

基礎用法

客戶端使用 litellm 初始化。有關不同提供商的詳細信息，請參考 指南。

import genpilot as gp
import asyncio

# 1. 用戶界面：支持 Streamlit 界面，允許所有代理共享同一聊天界面。
終端 = gp.TerminalChat()

# 2. 定義一個用於搜索和總結信息的工具
def search_and_summarize(query):
    """在互聯網上搜索信息並返回摘要。"""
    return f"以下是關於'{query}'的摘要：[摘要內容]."

# 3. 定義一個負責總結搜索結果的代理
info_explorer = gp.Agent(
    name="信息探索者",
    model_config={
        "name": "groq/llama-3.3-70b-versatile",
    },
    chat=終端,
    tools=[search_and_summarize],
    system=(
        "你的角色是搜索互聯網並總結給定查詢的相關信息。"
        "使用搜索工具查找並壓縮用戶所需的信息，確保清晰且相關。"
    ),
)

# 4. 使用代理處理查詢
response = asyncio.run(info_explorer("當前關於 AI 最新進展有哪些？"))
print(response)

高級用法

例 1: 基本信息查詢

response = asyncio.run(info_explorer("今天北京天氣如何？"))
print(response)

輸出：

以下是關於'今天北京天氣'的摘要：[根據即時數據，北京今日氣溫範圍在-5°C至3°C之間，天空狀況以多雲為主。]

示例 2: 複雜問題解決

response = asyncio.run(info_explorer("如何優化公司在線客服響應時間？"))
print(response)

輸出：

針對優化公司在線客服響應時間，建議採取以下措施：
1. 實施智能路由系統，將客戶請求自動分配給最合適的客服人員。
2. 配置即時監控工具，及時發現並處理延遲問題。
3. 定期進行員工培訓，提升服務效率與質量。

通過以上示例可以看出，GenPilot 代理能夠有效地理解和解決用戶需求，並提供結構化的反饋。這一特性在實際應用中將大大提升用戶體驗和工作效率。

✨ 主要特性

GenPilot 的優勢

• MCP 代理：利用 MCP 生態系統提供的服務器，賦予代理更強大的能力，使其能夠在更加豐富、擴展性更強的環境中連接與交互。
• 多代理系統：無縫從單體任務擴展至複雜多代理工作流，靈感源自 routines and handoffs。
• 用戶友好的界面：提供直觀界面以支持原型設計與快速實現，無論是通過網絡界面（Streamlit、Chainlit）還是終端。快速上手，輕鬆便捷，無需額外努力。
• 增強的自主性：GenPilot 可內部註冊並調用工具，減少對外部代理的依賴，並降低不必要的交互。
• 受控操作：GenPilot 的操作由三個權限級別管理：
  • auto：僅在系統或環境修改操作時請求權限
  • always：對所有操作請求權限
  • none：不請求任何權限
• 結構化提示與自動優化：通過結構化的提示機制，提升代理的理解能力，使其能夠更準確地解析用戶意圖。同時，GenPilot 還支持自動化優化功能，幫助用戶高效調整模型參數。

功能亮點

• 模塊化設計：組件松耦合設計，便於維護和擴展。
• 多語言支持：內置多種語言處理能力，滿足全球化需求。
• 動態加載機制：支持即時加載新工具與服務，保持系統靈活性。
• 可定製界面：提供高度可定製的用戶界面，滿足個性化需求。

希望以上內容能幫助您更好地理解 GenPilot 的功能與優勢。如需進一步瞭解，請訪問其官方網站或查閱相關文檔。