Was macht Agentis?
Die meisten KI-Tools bieten ein Modell und eine Antwort. Agentis gibt dir ein Team. Open-Source-Multi-Agenten-Plattform über 12 LLM-Anbieter – sieh zu, wie Agenten in Echtzeit denken, zusammenarbeiten und liefern.
Überblick
Agentis ist eine Open-Source-Plattform für Multi-Agenten-Systeme, die eine kollaborative Umgebung schafft, in der mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Anstatt sich auf ein einzelnes Modell zu verlassen, orchestriert Agentis ein ganzes Team von Agenten, die über verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) von 12 verschiedenen Anbietern hinweg agieren. Dies bietet eine beispiellose Flexibilität und Vielseitigkeit für Entwickler und Teams.
Hauptmerkmale
- Multi-Agenten-Orchestrierung: Koordiniere mehrere KI-Agenten, die in Echtzeit zusammenarbeiten, um Aufgaben zu erledigen.
- Unterstützung für 12+ LLM-Anbieter: Nutze Modelle von führenden Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google, Meta und mehr.
- Echtzeit-Transparenz: Beobachte, wie Agenten denken, kommunizieren und Entscheidungen treffen, mit vollständiger Sichtbarkeit des Arbeitsablaufs.
- Aufgabenzerlegung: Teile komplexe Probleme automatisch in kleinere, handhabbare Teilaufgaben auf, die von spezialisierten Agenten bearbeitet werden.
- Anpassbare Agentenrollen: Definiere benutzerdefinierte Rollen und Fähigkeiten für jeden Agenten basierend auf den Anforderungen der Aufgabe.
- Tool-Integration: Integriere nahtlos externe Tools, APIs und Datenquellen, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
- Open Source: Vollständig quelloffen, mit einer Community-getriebenen Entwicklung und anpassbaren Komponenten.
Erste Schritte
Installation
# Klone das Repository
git clone https://github.com/Dhwanil25/Agentis.git
cd Agentis
# Installiere Abhängigkeiten
pip install -r requirements.txt
# Richte Umgebungsvariablen ein
cp .env.example .env
# Bearbeite .env, um deine API-Schlüssel für verschiedene LLM-Anbieter hinzuzufügen
Konfiguration
Konfiguriere deine LLM-Anbieter in der Datei .env:
OPENAI_API_KEY=dein-openai-schlüssel
ANTHROPIC_API_KEY=dein-anthropic-schlüssel
GOOGLE_API_KEY=dein-google-schlüssel
# Füge nach Bedarf weitere Anbieter hinzu
Grundlegende Nutzung
from agentis import AgentisTeam
# Erstelle ein Team von Agenten
team = AgentisTeam(
name="MeinForschungsteam",
agenten=[
{"rolle": "Forscher", "modell": "gpt-4"},
{"rolle": "Analytiker", "modell": "claude-3"},
{"rolle": "Autor", "modell": "gemini-pro"}
]
)
# Führe eine Aufgabe aus
ergebnis = team.ausfuehren("Erstelle einen umfassenden Bericht über die neuesten Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens.")
print(ergebnis)
Plattformunterstützung
Agentis ist so konzipiert, dass es plattformunabhängig ist und mit den meisten großen KI-Tools und -Umgebungen funktioniert:
- Claude Code: Kann als benutzerdefinierter Skill integriert werden
- Cursor: Unterstützt als Entwicklungswerkzeug
- Codex: Kompatibel mit OpenAI Codex für codebezogene Aufgaben
- Kompatibel mit OpenAI-Assistenten: Kann mit Assistants API verwendet werden
Anwendungsfälle
- Code-Generierung und -Überprüfung: Mehrere Agenten arbeiten zusammen, um Code zu schreiben, zu testen und zu überprüfen.
- Datenanalyse: Agenten spezialisieren sich auf Datenextraktion, Bereinigung, Analyse und Visualisierung.
- Inhaltserstellung: Kollaborative Agenten für Recherche, Schreiben und Bearbeiten.
- Entscheidungsunterstützung: Verschiedene Perspektiven und Analysen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
- Forschungssynthese: Fasse Erkenntnisse aus mehreren Quellen und Perspektiven zusammen.
Community und Unterstützung
- GitHub-Repository: Dhwanil25/Agentis
- Dokumentation: Siehe
docs/-Verzeichnis für eine ausführliche Dokumentation - Probleme melden: Nutze GitHub Issues für Fehlerberichte und Feature-Anfragen
- Diskussionen: Tritt unserer Community-Diskussion auf GitHub Discussions bei
Lizenz
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – siehe die Datei LICENSE für Details.
Agentis – Gib deinem KI-Arbeitsablauf ein Team.