Upsonic
Upsonic 是一个以可靠性为中心的 AI 代理框架，具有 dockerized 服务器-客户端架构，通过验证层、三角架构和模型上下文协议 (MCP) 集成等高级功能实现受信任的代理工作流程。
https://github.com/Upsonic/Upsonic?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年03月09日
什么是 Upsonic
Upsonic 是一个为现实世界 AI 应用设计的下一代框架，它使代理生产就绪。它为管理和部署 AI 代理提供了一个全面的解决方案，并高度关注可靠性和安全性。Upsonic 使用 Python 构建，提供了一种以任务为中心的方法，开发人员可以使用不同的代理版本实现从基本 LLM 调用到复杂自动化的所有内容，同时通过其多层验证系统保持高可靠性标准。
Upsonic 的主要功能
Upsonic是一个专注于可靠性的人工智能代理框架，专为生产就绪型应用而设计。它提供先进的可靠性功能，包括验证层、三角架构、验证器代理和输出评估系统。该框架以其以任务为中心的设计、模型上下文协议 (MCP) 集成、安全运行时环境以及与 API 和非 API 系统协同工作的能力而著称，使其特别适用于企业级人工智能部署。
多层可靠性系统: 实施验证器代理、编辑代理、验证轮次和反馈循环，以确保准确和一致的 AI 输出，特别是对于数值运算和操作执行
模型上下文协议集成: 支持与各种 MCP 服务器和自定义工具集成，使开发人员能够利用现有工具并以最少的编码创建新工具
结构化任务管理: 使用 Pydantic BaseClass 定义结构化输出并在代理之间自动分配任务，从而确保有组织且高效的工作流程管理
安全运行时环境: 提供隔离的环境，用于运行具有 Docker 化服务器-客户端架构的代理，从而确保安全且可扩展的部署
Upsonic 的使用场景
企业数据分析: 通过可靠的数值处理和验证系统自动分析公司数据，以实现准确的商业智能
网站内容管理: 使用具有结构化输出格式的 Web 代理自动进行内容分析、摘要和管理
商业研究自动化: 自动化的公司研究和分析，用于业务发展，包括竞争分析和外联消息生成
多代理任务处理: 跨多个专门代理执行复杂任务，这些任务需要多样化的能力和协调
优点
高可靠性，具有多个验证层
通过 MCP 轻松与现有工具集成
通过 Docker 支持实现生产就绪的可扩展性
高度关注结构化输出和任务组织
缺点
需要 Python 3.10 或更高版本
服务器-客户端架构可能会增加开发延迟
仅限于特定的 API 提供商 (OpenAI, Anthropic, Azure, Bedrock)
如何使用 Upsonic
安装先决条件: 确保您已安装 Python 3.10 或更高版本，并获取 OpenAI 或 Anthropic 的 API 密钥（也支持 Azure 和 Bedrock）
设置环境变量: 将您的 API 密钥导出为环境变量：export OPENAI_API_KEY=sk-***
基本用法: 导入并使用基本代理功能：
1. from upsonic import Task, Agent
2. 创建一个任务：task = Task('这里输入你的问题')
3. 创建一个代理：agent = Agent('Coder')
4. 运行任务：agent.print_do(task)
启用可靠性层: 添加可靠性检查：
1. 创建可靠性配置：class ReliabilityLayer: prevent_hallucination = 10
2. 创建具有可靠性的代理：agent = Agent('Coder', reliability_layer=ReliabilityLayer)
使用 MCP 工具集成: 集成模型上下文协议工具：
1. 定义具有命令和参数的 MCP 配置类
2. 创建从 ObjectResponse 继承的响应格式类
3. 使用模型规范初始化代理
4. 创建具有工具和响应格式的任务
5. 使用代理执行任务
实现多代理任务: 设置多个代理协同工作：
1. 导入 MultiAgent 和所需组件
2. 使用 ObjectResponse 定义响应格式
3. 创建具有特定角色的多个代理
4. 创建具有上下文和工具的连接任务
5. 使用 MultiAgent.do() 运行任务
进行直接 LLM 调用: 对于简单任务，使用直接 LLM 调用：
1. from upsonic import Direct
2. Direct.do(your_task)
配置遥测（可选）: 如果需要，禁用遥测：
1. import os
2. os.environ['UPSONIC_TELEMETRY'] = 'False'
Upsonic 常见问题
Upsonic是一个以可靠性为中心的人工智能代理框架，专为实际应用而设计。它通过先进的可靠性功能（包括验证层、三角架构、验证器代理和输出评估系统）来实现可信的代理工作流程。
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