يُعد LAgent إطارًا قويًا ومتعدد الاستخدامات مفتوح المصدر يمكّن المستخدمين من تحويل نماذج اللغة الكبيرة بفعالية إلى وكلاء عالي القدرة. يوفر هذا الإطار مجموعة من الأدوات والمكونات لتعزيز قدرات نماذج اللغة، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام، مثل:

• منفذ Python: يسمح لنموذج اللغة بتنفيذ رمز Python والتفاعل مع الأنظمة الخارجية.
• وكيل البحث: يمكّن الوكيل من إجراء عمليات بحث موجهة واسترداد المعلومات ذات الصلة.
• منفذ الإجراء: يمكّن الوكيل من اتخاذ إجراءات والتفاعل مع البيئة.
• وكيل التخطيط: يمكّن الوكيل من التخطيط وتنفيذ المهام المعقدة.
• وكيل التحليلي: يسمح للوكيل بتحليل البيانات وإنشاء رؤى وإنشاء تصورات بيانية.

يتكون إطار عمل LAgent من ثلاثة مكونات رئيسية:

1. الوكلاء: تقدم تنفيذ مختلف قدرات الوكيل، مثل الرد والتخطيط والبحث.
2. نماذج اللغة الكبيرة: يدعم مجموعة من نماذج اللغة المفتوحة المصدر والملكية، بما في ذلك LLaMA 3.1 و InstructGPT من Anthropic.
3. الإجراءات: تشمل سلسلة من الإجراءات المحددة مسبقًا ومنفذ الإجراء لإدارة وتنفيذ هذه الإجراءات والإضافات.

من خلال الاستفادة من هذا الهيكل المكون من ثلاثة أجزاء، يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء متطورين يمكنهم التعامل مع مجموعة واسعة من المهام، من البرمجة وتحليل البيانات إلى صنع القرار والتخطيط للمهام.

للبدء باستخدام LAgent، ستحتاج إلى التأكد من وجود المتطلبات الأساسية اللازمة، مثل Git وPython و Visual Studio Code. بمجرد إعداد بيئتك، يمكنك استنساخ مستودع LAgent وتثبيت الحزم المطلوبة وبدء استكشاف التطبيقات التجريبية المُعدة مسبقًا أو إنشاء وكلائك المخصصين الخاصين بك.

توفر وثائق LAgent إرشادات مفصلة حول التثبيت والإعداد وتطوير وكلائك الخاصين، بما في ذلك القوالب والأمثلة لمساعدتك على البدء. بتصميمه المتكامل وقدراته الواسعة، يُمكّن LAgent المطورين والباحثين من بناء وكلاء ذكاء اصطناعي قوية يمكنها التعامل مع التحديات المعقدة في مختلف المجالات.

لتثبيت وإعداد LAgent محليًا، اتبع هذه الخطوات:

1. المتطلبات الأساسية:

   • تأكد من تثبيت Git على نظامك.
   • تأكد من تثبيت Python.
   • قم بتثبيت Visual Studio Code كبيئة تطوير متكاملة.
   • قم بتثبيت Pip، برنامج تثبيت حزم Python.

2. استنساخ مستودع LAgent:

   • افتح سطر الأوامر أو الطرفية الخاصة بك.
   • قم بتشغيل الأمر التالي لاستنساخ مستودع LAgent:

     git clone https://github.com/Anthropic/lagent.git
     

   • انتقل إلى دليل lagent المنسوخ:

     cd lagent
     

3. تثبيت LAgent:

   • قم بتشغيل الأمر التالي لتثبيت إطار عمل LAgent:

     pip install .
     

   • سيقوم هذا بتثبيت الحزم والاعتمادات اللازمة لـ LAgent.

4. تثبيت Streamlit:

   • يستخدم LAgent Streamlit لواجهة المستخدم الخاصة به، لذا ستحتاج إلى تثبيته أيضًا:

     pip install streamlit
     

5. تشغيل التطبيقات التجريبية:

   • يأتي LAgent مع العديد من التطبيقات التجريبية المُعدة مسبقًا والتي يمكنك استكشافها.
   • لتشغيل التجربة الأساسية، استخدم الأمر التالي:

     streamlit run examples/cli_demo.py
     

   • يمكنك أيضًا تجربة التطبيق الويب:

     streamlit run examples/web_demo.py
     

   • بالإضافة إلى ذلك، هناك تجربة وكيل استدعاء الوظيفة:

     streamlit run examples/function_calling_demo.py
     

6. استكشاف الوثائق:

   • توفر وثائق LAgent معلومات مفصلة حول كيفية تخصيص وبناء وكلائك الخاصين.
   • يمكنك العثور على الوثائق في دليل docs من المستودع المنسوخ.

ذلك هو! لقد قمت الآن بتثبيت LAgent وإعداده محليًا، ويمكنك البدء في استكشاف التطبيقات التجريبية المختلفة وبناء وكلائك الخاصين باستخدام هذا الإطار القوي.

يُعد LAgent إطارًا قويًا مفتوح المصدر يمكّن المستخدمين من تحويل نماذج اللغة الكبيرة بفعالية إلى وكلاء ذكاء اصطناعي متنوعين. يمكن تخصيص هذه الوكلاء لأداء مجموعة واسعة من المهام، من تنفيذ Python والبحث إلى التخطيط وتحليل البيانات.

يتكون الإطار من ثلاثة مكونات رئيسية: الوكلاء أنفسهم، ونماذج اللغة الكبيرة، والإجراءات. تقدم الوكلاء تنفيذات مختلفة، مثل React و AutoGPT، بينما تشمل نماذج اللغة خيارات مفتوحة المصدر مثل LLaMA 3.1 و InstructGPT، بالإضافة إلى نماذج ملكية مثل Sona و GPT-4 Omni.

يوفر مكون الإجراءات سلسلة من الإجراءات المختلفة ومنفذ الإجراء لإدارتها، مما يسمح بإنشاء وكلاء معقدين يمكنهم التعامل مع المهام المعقدة.

للبدء باستخدام LAgent، يحتاج المستخدمون إلى التأكد من وجود المتطلبات الأساسية اللازمة، مثل Git وPython و Visual Studio Code وPip. بمجرد إعداد هذه الأمور، يمكنهم استنساخ مستودع GitHub وتثبيت الحزم المطلوبة واستكشاف التطبيقات التجريبية المُعدة مسبقًا، بما في ذلك واجهة سطر الأوامر (CLI) والتطبيق الويب ووكيل استدعاء الوظيفة.

توفر الوثائق التي يقدمها فريق LAgent إرشادات مفصلة حول إعداد وكلائك الخاصين، من تعريف وصف الأداة إلى تحديد الأوامر اللازمة لاستدعاء الوظيفة. يجعل هذا الدعم الشامل من السهل على المطورين الاستفادة من قوة نماذج اللغة الكبيرة وإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصة لاحتياجاتهم المحددة.

بشكل عام، يُعد LAgent إطارًا متنوعًا وخفيفًا الوزن يُمكّن المستخدمين من بناء تطبيقات وكلاء ذكاء اصطناعي قوية، مما يفتح آفاقًا واسعة في مجال الحلول المدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة.

يوفر إطار عمل LAgent المفتوح المصدر للوكلاء نماذج اللغة الكبيرة نهجًا قابلاً للتخصيص والمرونة في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي متنوعين. في صميم LAgent ثلاثة مكونات رئيسية: الوكلاء أنفسهم، ونماذج اللغة الكبيرة، والإجراءات التي يمكن للوكلاء القيام بها.

يقدم مكون الوكيل مجموعة من التنفيذات، بما في ذلك الوكلاء التفاعليين والوكلاء المستندين إلى AutoGPT وغيرها. يمكن تخصيص هذه الوكلاء لتناسب احتياجاتك المحددة، سواء كان وكيل استدعاء الوظيفة أو وكيل تحليل البيانات أو أي نوع آخر من الوكلاء الذي تحتاجه.

يدعم مكون نماذج اللغة الكبيرة مجموعة متنوعة من النماذج المفتوحة المصدر والملكية، مثل LLaMA 3.1 و InstructGPT من Hugging Face. هذا يسمح لك بالاستفادة من قوة نماذج اللغة الحديثة لتشغيل وكلائك.

يتضمن مكون الإجراءات مجموعة متنوعة من الإجراءات ومنفذ الإجراء لإدارتها. هذا يمكّنك من دمج الإجراءات والإضافات المخصصة بسهولة في وكلائك، مما يوسع من قدراتهم لتناسب حالة الاستخدام الخاصة بك.

توفر وثائق LAgent دروسًا مفصلة وقوالب لمساعدتك على البدء ببناء وكلائك الخاصين. يمكنك البدء بالأمثلة المُعدة مسبقًا، مثل وكيل React أو وكيل استدعاء الوظيفة، ثم تخصيصها لتناسب متطلباتك المحددة.

من خلال الاستفادة من التصميم المرن والمتكامل لـ LAgent، يمكنك إنشاء وكلاء متخصصين للغاية يمكنهم التعامل مع مجموعة واسعة من المهام، من البرمجة وتحليل البيانات إلى التخطيط واتخاذ القرارات. يُعد هذا الإطار أداة قيمة للمطورين والباحثين لإنشاء تطبيقات مدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة بسرعة وسهولة.

يُعد إطار عمل L-Agent أداة قوية ومتنوعة مفتوحة المصدر تتيح للمطورين تحويل نماذج اللغة الكبيرة بسهولة إلى وكلاء قادرين. بتصميمه المتكامل، يمكن للمطورين تخصيص وتوسيع نطاق الإطار لتناسب احتياجاتهم المحددة، سواء كان ذلك ببناء وكيل استدعاء الوظيفة أو وكيل تحليل البيانات أو أي نوع آ