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GeneralAgent: From LLM to Agent

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GeneralAgent是一个Python原生的Agent框架,旨在将大型语言模型 与 Python 无缝集成。

主要特性

安装

pip install GeneralAgent

配置

方式一:使用环境变量(推荐)

  1. 安装依赖:
pip install python-dotenv
  1. 参考 .env.example 文件,创建并配置 .env 文件:
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
# OPENAI_API_BASE=your_openai_base_url
  1. 在代码中加载环境变量:
from dotenv import load_dotenv
from GeneralAgent import Agent

load_dotenv()
agent = Agent('You are a helpful agent.')

方式二:直接在代码中配置

from GeneralAgent import Agent
agent = Agent('You are a helpful agent.', api_key='sk-xxx')

使用

快速开始

from GeneralAgent import Agent

agent = Agent('你是一个AI助手')
while True:
    query = input()
    agent.user_input(query)
    print('-'*50)

函数调用

# 函数调用
from GeneralAgent import Agent

# 函数: 获取天气信息
def get_weather(city: str) -> str:
    """
    get weather information
    @city: str, city name
    @return: str, weather information
    """
    return f"{city} weather: sunny"


agent = Agent('你是一个天气小助手', functions=[get_weather])
agent.user_input('成都天气怎么样?')

知识库

# 知识库
from GeneralAgent import Agent

knowledge_files = ['../docs/paper/General_Agent__Self_Call_And_Stack_Memory.pdf']
agent = Agent('你是AI助手,用中文回复。', workspace='9_knowledge_files', knowledge_files=knowledge_files)
agent.user_input('Self call 是什么意思?')

知识库默认使用 GeneralAgent.skills 中 embedding_texts 函数来对文本进行 embedding (默认是OpenAI的text-embedding-3-small模型)

你可以重写 embedding_texts 函数,使用其他厂商 或者 本地的 embedding 方法,具体如下:

def new_embedding_texts(texts) -> [[float]]:
    """
    对文本数组进行embedding
    """
    # 你的embedding方法
    return result
from GeneralAgent import skills
skills.embedding_texts = new_embedding_texts

序列化

# 序列化
from GeneralAgent import Agent

# agent序列化位置,运行过程中会自动保存LLM的messages和python解析器的状态
workspace='./5_serialize'

role = 'You are a helpful agent.'
agent = Agent(workspace=workspace)
agent.user_input('My name is Shadow.')

agent = None
agent = Agent(role, workspace=workspace)
agent.user_input('What is my name?')
# Output: Your name is Shadow. How can I help you today, Shadow?

# agent: 清除记忆 + python序列化状态
agent.clear()

agent.user_input('What is my name?')
# Output: I'm sorry, but I don't have access to your personal information, including your name. How can I assist you today?

import shutil
shutil.rmtree(workspace)

写小说

# 写小说
from GeneralAgent import Agent
from GeneralAgent import skills

# 步骤0: 定义Agent
agent = Agent('你是一个小说家')

# 步骤1: 从用户处获取小说的名称和主题
# topic = skills.input('请输入小说的名称和主题: ')
topic = '小白兔吃糖不刷牙的故事'

# 步骤2: 小说的概要
summary = agent.run(f'小说的名称和主题是: {topic},扩展和完善一下小说概要。要求具备文艺性、教育性、娱乐性。')

# 步骤3: 小说的章节名称和概要列表
chapters = agent.run('输出小说的章节名称和每个章节的概要,返回列表 [(chapter_title, chapter_summary), ....]', return_type=list)

# 步骤4: 生成小说每一章节的详细内容
contents = []
for index, (chapter_title, chapter_summary) in enumerate(chapters):
    content = agent.run(f'对于章节: {chapter_title}\n{chapter_summary}. \n输出章节的详细内容,注意只返回内容,不要标题。')
    content = '\n'.join([x.strip() for x in content.split('\n')])
    contents.append(content)

# 步骤5: 将小说格式化写入文件
with open('novel.md', 'w') as f:
    for index in range(len(chapters)):
        f.write(f'### {chapters[index][0]}\n')
        f.write(f'{contents[index]}\n\n')

# 步骤6(可选): 将markdown文件转换为pdf文件

# 步骤7: 输出小说文件给用户
skills.output('你的小说已经生成[novel.md](novel.md)\n')

多Agent

# 多Agent配合完成任务
from GeneralAgent import Agent
story_writer = Agent('你是一个故事创作家,根据大纲要求或者故事梗概,返回一个更加详细的故事内容。')
humor_enhancer = Agent('你是一个润色作家,将一个故事进行诙谐润色,增加幽默元素。直接输出润色后的故事')

# 禁用Python运行
story_writer.disable_python_run = True
humor_enhancer.disable_python_run = True

# topic = skills.input('请输入小说的大纲要求或者故事梗概: ')
topic = '写个小白兔吃糖不刷牙的故事,有教育意义。'
initial_story = story_writer.run(topic)
enhanced_story = humor_enhancer.run(initial_story)
print(enhanced_story)

多模态输入

user_input 的 input 参数,和 run 的 command 参数,支持字符串或者数组。

数组时支持多模态,格式为最简模式: ['text_content', {'image': 'path/to/image'}, ...]

# 支持多模态: 图片输入
from GeneralAgent import Agent

agent = Agent('You are a helpful assistant.')
agent.user_input(['what is in the image?', {'image': '../docs/images/self_call.png'}])

大模型切换

OpenAI SDK

得益于GeneralAgent框架不依赖大模型厂商的 function call 能力实现了函数调用,可以无缝切换不同的大模型实现相同的能力。

GeneralAgent框架使用OpenAI Python SDK 来支持其他大模型。

from GeneralAgent import Agent

agent = Agent('You are a helpful agent.', model='deepseek-chat', token_limit=32000, api_key='sk-xxx', base_url='https://api.deepseek.com/v1')
agent.user_input('介绍一下成都')

详情见: examples/8_multi_model.py

Azure OpenAI

from GeneralAgent import Agent

# api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# base_url = os.getenv("OPENAI_API_BASE")
api_key = '8ef0b4df45e444079cd5xxx' # Azure API Key or use OPENAI_API_KEY environment variable
base_url = 'https://xxxx.openai.azure.com/' # Azure API Base URL or use OPENAI_API_BASE environment variable
model = 'azure_cpgpt4' # azure_ with model name, e.g. azure_cpgpt4
# azure api_version is default to '2024-05-01-preview'. You can set by environment variable AZURE_API_VERSION

agent = Agent('You are a helpful assistant', api_key=api_key, base_url=base_url, model=model)
while True:
    query = input('Please input your query:')
    agent.user_input(query)
    print('-'*50)

OneAPI

如果其他大模型不支持OpenAI SDK,可以通过 https://github.com/songquanpeng/one-api 来支持。

自定义大模型

或者重写 GeneralAgent.skills 中 llm_inference 函数来使用其他大模型。

from GeneralAgent import skills
def new_llm_inference(messages, model, stream=False, temperature=None, api_key=None, base_url=None):
    """
    使用大模型进行推理
    """
    pass
skills.llm_inference = new_llm_inference

禁用Python运行

默认 GeneralAgent 自动运行 LLM 输出的python代码。

某些场景下,如果不希望自动运行,设置 disable_python_runTrue 即可。

from GeneralAgent import Agent

agent = Agent('你是一个python专家,辅助用户解决python问题。')
agent.disable_python_run = True
agent.user_input('用python实现一个读取文件的函数')

隐藏python运行

在正式的业务场景中,不希望用户看到python代码的运行,而只是看到最终结果,可以设置 hide_python_codeTrue

from GeneralAgent import Agent
agent = Agent('You are a helpful assistant.', hide_python_code=True)
agent.user_input('caculate 0.999 ** 1000')

AI搜索

# AI搜索
# 运行前置条件: 
# 1. 请先配置环境变量 SERPER_API_KEY (https://serper.dev/ 的API KEY);
# 2. 安装 selenium 库: pip install selenium

from GeneralAgent import Agent
from GeneralAgent import skills

google_results = []

# 步骤1: 第一次google搜索
question = input('请输入问题,进行 AI 搜索: ')
# question = '周鸿祎卖车'
content1 = skills.google_search(question)
google_results.append(content1)

# 步骤2: 第二次google搜索: 根据第一次搜索结构,获取继续搜索的问题
agent = Agent('你是一个AI搜索助手。')
querys = agent.run(f'用户问题: \n{question}\n\n搜索引擎结果: \n{content1}\n\n。请问可以帮助用户,需要继续搜索的关键短语有哪些(最多3个,且和问题本身不太重合)?返回关键短语列表变量([query1, query2])', return_type=list)
print(querys)
for query in querys:
    content = skills.google_search(query)
    google_results.append(content)

# 步骤3: 提取重点网页内容
agent.clear()
web_contents = []
google_result = '\n\n'.join(google_results)
urls = agent.run(f'用户问题: \n{question}\n\n搜索引擎结果: \n{google_result}\n\n。哪些网页对于用户问题比较有帮助?请返回最重要的不超过5个的网页url列表变量([url1, url2, ...])', return_type=list)
for url in urls:
    content = skills.web_get_text(url, wait_time=2)
    web_contents.append(content)

# 步骤4: 输出结果
agent.clear()
web_content = '\n\n'.join(web_contents)
agent.run(f'用户问题: \n{question}\n\n搜索引擎结果: \n{google_result}\n\n部分网页内容: \n{web_content}\n\n。请根据用户问题,搜索引擎结果,网页内容,给出用户详细的回答,要求按一定目录结构来输出,并且使用markdown格式。')

更多

更多例子请见 examples

API

基础使用

Agent._init_(self, role: str, workspace: str = None, functions: List[Callable] = [], knowledge_files: List[str] = None)

初始化一个Agent实例。

Agent.run(self, command: Union[str, List[Union[str, Dict[str, str]]]], return_type: str = str, display: bool = False)

执行命令并返回指定类型的结果。

Agent.user_input(self, input: Union[str, List[Union[str, Dict[str, str]]]])

响应用户输入,并始终显示LLM生成的中间内容。

Agent.temporary_context(self, input: Union[str, List[Union[str, Dict[str, str]]]])

对话产生的数据,不进入 agent memory 中。

from GeneralAgent import Agent

agent = Agent('You are a helpful assistant.')
with agent.temporary_context():
    agent.user_input('My name is Henry.')
agent.user_input("What's my name?")

Agent.clear(self)

清除Agent的状态。

高级使用

[ ] # TODO

论文

General Agent:Self Call and Stack Memory

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