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基于 LangChain 框架的开源智能体 Agent 项目
可根据特定需求，定制和创建智能体 AI Agent。
把 AI 技术工程化，结合企业和团队特定业务，促进 AI 项目真正落地。
AgentsChain 是一个用于构建自治语言代理的开源框架，以满足企业内部定制化需求。该框架经过精心设计，以支持重要功能，包括长期短期记忆、工具使用、多智能体通信。创建一个智能体，只需用自然语言填写配置文件，并在终端或后端服务中部署。同时，也可以自己编写扩展工具，实现调用外部接口的能力。
最初的目标是把 AI 带到企业内部管理中，主要解决 AI 企业应用的几个问题：
- 数据隐私与安全： 私有化模型允许企业在自己的内部网络中部署和运行，从而避免了将敏感数据传输到外部云服务商的风险。这对于涉及客户、员工或业务机密的数据至关重要。
- 定制化需求： 企业可以根据自身需求定制私有化模型，以适应特定的业务流程、数据集和工作流。这种灵活性使企业能够更好地满足其独特的管理需求。
- 高度可控性： 私有化模型使企业能够完全控制其机器学习和人工智能系统。这包括模型的训练、优化、更新和部署。这种控制权有助于确保模型的稳定性和一致性。
- 定制化管理工具： 企业可以开发自己的 AI 智能体应用，以便更好地监控和管理私有化模型。这些工具可以根据企业的需求进行定制，从而提高效率和效果。
- 遵守法规和政策： 某些行业和地区对数据隐私和安全有严格的法规要求。私有化模型和智能体可以帮助企业遵守这些法规，同时保护其数据和用户隐私。
在企业管理中，使用本地化私有模型是必然的选择：
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数据隐私与安全：
- 本地化部署允许企业将大型模型部署在自己的内部网络中，而不依赖于外部云服务商的接口。这样，敏感数据不会离开企业内部，降低了数据丢失和泄露的风险，同时确保数据的安全性和私密性。
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降低成本：
- 不需要支付云服务商的订阅费用或按量计费。本地化部署将庞大的算力分摊到用户侧，降低了使用成本。
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定制化需求：
- 企业可以根据自身需求定制本地化模型，以适应特定的业务流程、数据集和工作流。这种灵活性使企业能够更好地满足其独特的管理需求。
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高度可控性：
- 本地化模型使企业能够完全控制其机器学习和人工智能系统。包括模型的训练、优化、更新和部署。这种控制权有助于确保模型的稳定性和一致性。
-
提高使用效率：
- 本地化部署不受网络延迟和稳定性的影响，提高了使用效率。
总之，本地化私有模型通过在企业内部处理数据，提供完全的数据和模型控制权，以及提供模型优化和定制的功能，最大程度地保证了数据的安全性和隐私性。
- 2023.11.11 发布第一个 Demo
- 2024.3.25 兼容 LangChain 的 0.1.x 版本
- Optimized for Local Models: 针对本地模型优化，调用 Ollama 的模型
- Long-short Term Memory: 支持长期记忆
- Customization Tools: 扩展定制工具
- Multiple Agents: 创建多智能体
The requirements.txt file is generated by the poetry tool:
poetry export --without-hashes --format=requirements.txt > requirements.txtUse pipreqs
pipreqs --force ./使用 uvicorn
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --reload使用 JinaAI 的 langchain-serve
lc-serve deploy local --app main:appgunicorn -b :8080 -w 4 main:app -k uvicorn.workers.UvicornWorker部署到 Google 云服务
gcloud run deploy dox-api --source .使用 JinaAI 的 jcloud 云部署
lc-serve deploy jcloud --app main:app --secrets .env