Pixelagent
Pixelagent ist ein deklaratives Python-Framework für die Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten, das LLM-Funktionen, Speicher und Orchestrierung mit Build-your-own-Funktionalität für Speicher, Tool-Aufrufe und multimodale Datenverarbeitung vereint.
https://github.com/pixeltable/pixelagent?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 20, 2025
Was ist Pixelagent
Pixelagent ist ein Blueprint für die Agentenentwicklung, der auf der Dateninfrastruktur von Pixeltable aufbaut und es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen und bereitzustellen. Es bietet eine einheitliche, typsichere Python-Schnittstelle für die Erstellung von Agentenanwendungen mit nativer Unterstützung für mehrere KI-Modelle (wie Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock) und verschiedene Datentypen, einschließlich Text, Bilder, Audio und Video. Das Framework betont eine Build-your-own-Philosophie und kümmert sich gleichzeitig um die komplexen Dateninfrastrukturbedürfnisse von KI-Anwendungen.
Hauptfunktionen von Pixelagent
Pixelagent ist ein Open-Source-Agent-Engineering-Framework, das LLM, Speicher und Orchestrierung in einer einzigen deklarativen Schnittstelle vereint. Es bietet eine umfassende Lösung für die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Agenten mit integrierter Unterstützung für multimodale Daten, Tool-Integration, Speichermanagement und Kompatibilität mit mehreren Anbietern, während alle zugrunde liegenden Dateninfrastruktur-Anforderungen behandelt werden.
Einheitliche Dateninfrastruktur: Aufgebaut auf der Dateninfrastruktur von Pixeltable, die eine nahtlose Integration von Speicher-, Transformations- und Orchestrierungsfunktionen in einem deklarativen Framework bietet
Multimodale Unterstützung: Native Verarbeitung von Text-, Bild-, Audio- und Videodatentypen, die die Erstellung von Agenten ermöglicht, die verschiedene Eingabeformen verarbeiten und darauf reagieren können
Erweiterbare Anbieterintegration: Unterstützung für mehrere KI-Anbieter, darunter Anthropic, OpenAI und AWS Bedrock, die Flexibilität bei der Modellauswahl und -implementierung ermöglicht
Integrierte Zustandsverwaltung: Automatische Persistenz des Agentenspeichers und des Tool-Aufrufverlaufs in Tabellen mit anpassbaren Speichersystemen und semantischen Suchfunktionen
Anwendungsfälle von Pixelagent
Finanzanalyse-Assistent: Erstellen Sie KI-Agenten, die Aktieninformationen analysieren, Anlageempfehlungen geben und Finanzdaten mithilfe integrierter Tools wie yfinance verarbeiten können
Multimodale Inhaltsverarbeitung: Erstellen Sie Agenten, die verschiedene Arten von Medieninhalten verarbeiten und analysieren können, ideal für Inhaltsmoderations- oder Medienanalyseanwendungen
Intelligente Konversationssysteme: Entwickeln Sie Chatbots mit Langzeitgedächtnis und Kontextbewusstsein für Kundenservice- oder Bildungsanwendungen
Forschungs- und Analysewerkzeuge: Erstellen Sie Agenten, die schrittweise Argumentationen, Planungen und Analysen mithilfe von ReAct-Mustern für komplexe Problemlösungsaufgaben durchführen können
Vorteile
Umfassende Lösung, die sowohl die Agentenlogik als auch die Dateninfrastruktur behandelt
Hohe Flexibilität mit Build-Your-Own-Funktionalität zur Anpassung
Starke Unterstützung für mehrere KI-Anbieter und multimodale Datentypen
Nachteile
Erfordert Verständnis von Python und deklarativen Programmierkonzepten
Die Abhängigkeit von der Pixeltable-Infrastruktur könnte einige Bereitstellungsszenarien einschränken
Wie verwendet man Pixelagent
Pixelagent und Abhängigkeiten installieren: Führen Sie \'pip install pixelagent\' gefolgt von anbieterspezifischen Abhängigkeiten wie \'pip install anthropic\' für Claude-Modelle oder \'pip install openai\' für GPT-Modelle aus
Importieren und Erstellen eines einfachen Agenten: Importieren Sie die Agentenklasse (z. B. \'from pixelagent.anthropic import Agent\') und erstellen Sie eine Agenteninstanz mit Name und Systemaufforderung: agent = Agent(name=\'my_assistant\', system_prompt=\'Sie sind ein hilfreicher Assistent.\')
Grundlegende Chat-Interaktion: Verwenden Sie die Methode agent.chat(), um mit dem Agenten zu interagieren: response = agent.chat(\'Hallo, wer sind Sie?\')
Hinzufügen benutzerdefinierter Tools: Definieren Sie Tools als UDFs mit dem @pxt.udf-Dekorator und erstellen Sie dann einen Agenten mit dem Parameter tools: agent = Agent(name=\'assistant\', tools=pxt.tools(your_tool_function))
Verwenden der Tool-Aufruffunktion: Rufen Sie Tools über den Agenten mit der Methode agent.tool_call() mit Ihrer Abfrage auf
Zugriff auf den Konversationsverlauf: Rufen Sie den Konversationsspeicher aus Tabellen ab: memory = pxt.get_table(\'my_assistant.memory\') und conversations = memory.collect()
Implementieren eines benutzerdefinierten Speichers: Erstellen Sie einen Agenten mit dem Parameter n_latest_messages, um den Speicher anzupassen: agent = Agent(name=\'conversation_agent\', n_latest_messages=14)
Hinzufügen erweiterter Muster: Implementieren Sie ReAct-Muster oder andere Agentenstrategien, indem Sie benutzerdefinierte Systemaufforderungen definieren und Schleifenfunktionen erstellen, die die schrittweise Argumentation verarbeiten
Überwachen der Tool-Nutzung: Greifen Sie über Tabellen auf den Tool-Aufrufverlauf zu: tools_log = pxt.get_table(\'assistant.tools\') und tool_history = tools_log.collect()
Beispiele erkunden: Überprüfen Sie die bereitgestellten Beispielverzeichnisse auf Implementierungen von Reflexion, Planung, Speichersystemen und anderen erweiterten Mustern
Pixelagent FAQs
Pixelagent ist ein Agent-Engineering-Framework, das auf Pixeltable aufbaut und LLM, Speicher und Orchestrierung in einem einzigen deklarativen Framework vereint. Es ermöglicht Ingenieuren, benutzerdefinierte agentische Anwendungen mit Build-Your-Own-Funktionalität für Speicher, Tool-Aufrufe und mehr zu erstellen.
Pixelagent Video
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