Agno: تفاصيل المشروع
نظرة عامة على المشروع
Agno هو إطار عمل Python خفيف الوزن وعالي الأداء، متخصص في بناء وكلاء (Agent) ذكاء اصطناعي يتمتعون بالذاكرة والمعرفة والأدوات وقدرات الاستدلال. يستخدم المطورون Agno لبناء وكلاء الاستدلال، والوكلاء متعددي الوسائط، وفرق الوكلاء، وسير عمل الوكلاء.
الميزات الأساسية
🚀 أداء فائق
- بدء تشغيل سريع للغاية: وقت إنشاء مثيل الوكيل يبلغ حوالي 3 ميكروثانية، ومتوسط استهلاك الذاكرة يبلغ حوالي 5 كيلوبايت.
- تصميم خفيف الوزن: مصمم لأنظمة الوكلاء عالية الأداء، ويحافظ على أداء ممتاز حتى في عمليات النشر واسعة النطاق.
🧠 أولوية الاستدلال
- الاستدلال هو المواطن الأول: يدعم نماذج الاستدلال أو أدوات الاستدلال أو طرق سلسلة التفكير المخصصة.
- تحسين الموثوقية: تعمل وظيفة الاستدلال على تحسين موثوقية الوكلاء المستقلين المعقدين بشكل كبير.
🌐 استقلالية النموذج
- توافق واسع: يدعم واجهة موحدة لأكثر من 23 مزود نموذج، بدون تأمين البائع.
- اختيار مرن: يمكن التبديل بسهولة بين موفري نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفين.
🎯 تعدد الوسائط الأصلي
- مدخلات ومخرجات شاملة: يدعم أصلاً إدخال وإخراج النصوص والصور والصوت والفيديو.
- تكامل سلس: يمكن استخدام وظائف تعدد الوسائط دون تكوين إضافي.
👥 بنية متقدمة للوكلاء المتعددين
- فرق الوكلاء: يوفر بنية رائدة في الصناعة للوكلاء المتعددين، تدعم ثلاثة أوضاع: التوجيه والتعاون والتنسيق.
- التعاون الجماعي: يمكن للعديد من الوكلاء العمل معًا لإكمال المهام المعقدة.
🔍 بحث مدمج عن الوكلاء
- دعم قاعدة بيانات المتجهات: يدعم أكثر من 20 نوعًا من قواعد بيانات المتجهات.
- RAG متقدم: يوفر أحدث وظائف RAG للوكلاء، باستخدام البحث المختلط وإعادة الترتيب.
- غير متزامن وعالي الأداء: وظيفة بحث غير متزامنة وعالية الأداء بالكامل.
💾 ذاكرة طويلة الأجل وتخزين المحادثات
- التوصيل والتشغيل: يوفر برامج تشغيل التخزين والذاكرة الجاهزة للاستخدام.
- الاستمرارية: يتمتع الوكيل بذاكرة طويلة الأجل وقدرات تخزين المحادثات.
البنية التقنية
مكونات الوكيل
يتكون جوهر الوكيل من:
- النموذج (Model): نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي.
- الأدوات (Tools): الوظائف التي يمكن للوكيل استخدامها.
- التعليمات (Instructions): إرشادات السلوك.
- الذاكرة (Memory): تخزين المعلومات التاريخية.
- المعرفة (Knowledge): المعرفة في قاعدة بيانات المتجهات.
- التخزين (Storage): استمرارية البيانات.
- الاستدلال (Reasoning): القدرة على التفكير والتحليل.
عملية التطوير
- الوكيل الأساسي: مهام استدلال بسيطة.
- تحسين الأدوات: إضافة أدوات وواجهات برمجة تطبيقات خارجية.
- تكامل المعرفة: الاتصال بقاعدة بيانات المتجهات و RAG.
- فريق الوكلاء: تعاون الوكلاء المتعددين.
وحدات الوظائف الرئيسية
وكيل الاستدلال
from agno.agent import Agent
from agno.models.anthropic import Claude
from agno.tools.reasoning import ReasoningTools
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools
agent = Agent(
model=Claude(id="claude-3-7-sonnet-latest"),
tools=[
ReasoningTools(add_instructions=True),
YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True),
],
instructions=["Use tables to display data"],
markdown=True,
)
وكيل تعزيز المعرفة
- يدعم مصادر معرفة متعددة مثل PDF والمستندات.
- وكيل RAG: البحث الديناميكي عن المعلومات المطلوبة.
- البحث المختلط: يجمع بين البحث الدلالي والكلمات الرئيسية.
فريق الوكلاء
- وضع التوجيه: يتم التعيين إلى الوكيل المناسب بناءً على المهمة.
- وضع التعاون: يكمل العديد من الوكلاء المهمة معًا.
- وضع التنسيق: تعاون منظم للفريق.
مزايا الأداء
نتائج الاختبار المعياري
- وقت البدء: متوسط 3 ميكروثانية (بيئة الاختبار: Apple M4 MacBook Pro).
- استهلاك الذاكرة: متوسط 6.5 كيلوبايت.
- المعالجة المتزامنة: يدعم مثيلات الوكلاء عالية التزامن.
مقارنة مع الأطر الأخرى
في نفس بيئة الأجهزة، يتفوق Agno بشكل كبير على الأطر الرئيسية الأخرى مثل LangGraph في سرعة البدء واستخدام الذاكرة.
سيناريوهات التطبيق
المجالات القابلة للتطبيق
- التحليل المالي: أبحاث الأسهم، وتحليل السوق.
- إنشاء المحتوى: إنشاء المستندات، وكتابة التقارير.
- خدمة العملاء: خدمة العملاء الذكية، وأنظمة الأسئلة والأجوبة.
- تحليل البيانات: معالجة البيانات المعقدة والرؤى.
- مساعد البحث: البحث الأكاديمي، وتنظيم المعلومات.
حالات الاستخدام النموذجية
- مساعد بحث ذكي: يجمع بين أدوات البحث وقواعد المعرفة.
- محلل مالي: تحليل البيانات في الوقت الفعلي وإنشاء التقارير.
- خدمة عملاء متعددة اللغات: تفاعل متعدد الوسائط وأسئلة وأجوبة المعرفة.
- مراجعة المحتوى: تحليل وتصنيف المحتوى الآلي.
النظام البيئي
الأدوات ذات الصلة
- Agent UI: واجهة دردشة حديثة.
- نظام الوثائق: وثائق تطوير كاملة.
- مكتبة الأمثلة: أمثلة استخدام غنية.
- منصة المراقبة: agno.com مراقبة في الوقت الفعلي.
بداية سريعة
التثبيت
pip install -U agno
مثال أساسي
from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
agent = Agent(
model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
description="You are a helpful assistant",
markdown=True
)
agent.print_response("Hello, how can you help me?", stream=True)
مزايا التطوير
تجربة التطوير
- واجهة برمجة تطبيقات بسيطة: واجهة برمجة سهلة الاستخدام وبديهية.
- تكرار سريع: بدء التشغيل في 3 ميكروثانية لتحقيق تصحيح سريع.
- أمثلة غنية: مكتبة كاملة من التعليمات البرمجية النموذجية.
- دعم IDE: يدعم IDE الحديثة مثل Cursor.
ميزات على مستوى المؤسسات
- توجيه API مُنشأ مسبقًا: تكامل FastAPI.
- إخراج منظم: استجابات مكتوبة بالكامل.
- مراقبة في الوقت الفعلي: مراقبة الأداء والمحادثات.
- قابلية التوسع: دعم التزامن العالي والتوزيع.
الابتكار التقني
مزايا فريدة
- بدء التشغيل في ميكروثانية: أداء بدء التشغيل الرائد في الصناعة.
- وكيل RAG: استرجاع المعرفة الآلي.
- أولوية الاستدلال: قدرة استدلال مدمجة.
- تعدد الوسائط الأصلي: معالجة وسائط متعددة سلسة.
- التعاون الجماعي: بنية متقدمة للوكلاء المتعددين.
ملخص
Agno هو إطار عمل ثوري لتطوير الوكلاء، يوفر للمطورين أدوات قوية لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة من خلال ميزات مثل الأداء الفائق وأولوية الاستدلال والتعاون بين الوكلاء المتعددين. سواء كان مشروعًا شخصيًا أو تطبيقًا على مستوى المؤسسة، يمكن لـ Agno توفير حلول موثوقة وفعالة.
تصميمه خفيف الوزن ووظائفه القوية تجعله خيارًا مثاليًا لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومناسبًا بشكل خاص لسيناريوهات التطبيقات التي تتطلب أداءً عاليًا وقابلية للتوسع وقدرات استدلال معقدة.