Upsonic
Upsonic è un framework di agenti AI incentrato sull'affidabilità con architettura server-client dockerizzata che consente flussi di lavoro di agenti affidabili attraverso funzionalità avanzate come livelli di verifica, architettura triangolare e integrazione del Model Context Protocol (MCP).
https://github.com/Upsonic/Upsonic?ref=aipure&utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Mar 9, 2025
Cos'è Upsonic
Upsonic è un framework di nuova generazione progettato per applicazioni di intelligenza artificiale reali che rende gli agenti pronti per la produzione. Fornisce una soluzione completa per la gestione e la distribuzione di agenti di intelligenza artificiale con una forte attenzione all'affidabilità e alla sicurezza. Costruito con Python, Upsonic offre un approccio incentrato sulle attività in cui gli sviluppatori possono implementare di tutto, dalle chiamate LLM di base all'automazione complessa utilizzando diverse versioni di agenti, il tutto mantenendo elevati standard di affidabilità attraverso il suo sistema di verifica multistrato.
Caratteristiche principali di Upsonic
Upsonic è un framework di agenti AI focalizzato sull'affidabilità, progettato per applicazioni pronte per la produzione. Fornisce funzionalità avanzate di affidabilità, tra cui livelli di verifica, architettura triangolare, agenti di validazione e sistemi di valutazione dell'output. Il framework si distingue per il suo design incentrato sulle attività, l'integrazione del Model Context Protocol (MCP), l'ambiente di runtime sicuro e la capacità di lavorare sia con sistemi API che non API, rendendolo particolarmente adatto per implementazioni AI a livello aziendale.
Sistema di Affidabilità Multi-Livello: Implementa agenti verificatori, agenti editor, round di verifica e cicli di feedback per garantire output AI accurati e coerenti, in particolare per operazioni numeriche ed esecuzione di azioni
Integrazione del Model Context Protocol: Supporta l'integrazione con vari server MCP e strumenti personalizzati, consentendo agli sviluppatori di sfruttare gli strumenti esistenti e crearne di nuovi con una codifica minima
Gestione Strutturata delle Attività: Utilizza Pydantic BaseClass per definire output strutturati e distribuzione automatizzata delle attività tra gli agenti, garantendo una gestione del flusso di lavoro organizzata ed efficiente
Ambiente di Runtime Sicuro: Fornisce un ambiente isolato per l'esecuzione di agenti con architettura server-client dockerizzata, garantendo un'implementazione sicura e scalabile
Casi d'uso di Upsonic
Analisi dei Dati Aziendali: Analisi automatizzata dei dati aziendali con elaborazione numerica affidabile e sistemi di verifica per una business intelligence accurata
Gestione dei Contenuti Web: Analisi, riepilogo e gestione automatizzati dei contenuti utilizzando agenti web con formati di output strutturati
Automazione della Ricerca Aziendale: Ricerca e analisi aziendale automatizzata per lo sviluppo del business, inclusa l'analisi della concorrenza e la generazione di messaggi di sensibilizzazione
Elaborazione di Attività Multi-Agente: Esecuzione di attività complesse attraverso più agenti specializzati per attività che richiedono diverse capacità e coordinamento
Vantaggi
Elevata affidabilità con più livelli di verifica
Facile integrazione con gli strumenti esistenti tramite MCP
Scalabilità pronta per la produzione con supporto Docker
Forte attenzione agli output strutturati e all'organizzazione delle attività
Svantaggi
Richiede Python 3.10 o superiore
L'architettura server-client può aggiungere latenza allo sviluppo
Limitato a specifici fornitori di API (OpenAI, Anthropic, Azure, Bedrock)
Come usare Upsonic
Installa i prerequisiti: Assicurati di avere Python 3.10 o superiore installato e ottieni le chiavi API per OpenAI o Anthropic (sono supportati anche Azure e Bedrock)
Imposta le variabili d'ambiente: Esporta la tua chiave API come variabile d'ambiente: export OPENAI_API_KEY=sk-***
Utilizzo di base: Importa e utilizza la funzionalità di base dell'agente:
1. from upsonic import Task, Agent
2. Crea un'attività: task = Task('La tua domanda qui')
3. Crea un agente: agent = Agent('Coder')
4. Esegui l'attività: agent.print_do(task)
Abilita il livello di affidabilità: Aggiungi il controllo dell'affidabilità:
1. Crea la configurazione dell'affidabilità: class ReliabilityLayer: prevent_hallucination = 10
2. Crea un agente con affidabilità: agent = Agent('Coder', reliability_layer=ReliabilityLayer)
Utilizza l'integrazione degli strumenti MCP: Integra gli strumenti Model Context Protocol:
1. Definisci la classe di configurazione MCP con comando e argomenti
2. Crea una classe di formato di risposta ereditando da ObjectResponse
3. Inizializza l'agente con la specifica del modello
4. Crea un'attività con strumenti e formato di risposta
5. Esegui l'attività con l'agente
Implementa attività multi-agente: Imposta più agenti che lavorano insieme:
1. Importa MultiAgent e i componenti richiesti
2. Definisci i formati di risposta utilizzando ObjectResponse
3. Crea più agenti con ruoli specifici
4. Crea attività connesse con contesti e strumenti
5. Esegui le attività utilizzando MultiAgent.do()
Effettua chiamate LLM dirette: Per attività semplici, utilizza chiamate LLM dirette:
1. from upsonic import Direct
2. Direct.do(your_task)
Configura la telemetria (opzionale): Disabilita la telemetria se lo desideri:
1. import os
2. os.environ['UPSONIC_TELEMETRY'] = 'False'
FAQ di Upsonic
Upsonic è un framework di agenti AI focalizzato sull'affidabilità, progettato per applicazioni nel mondo reale. Consente flussi di lavoro di agenti affidabili attraverso funzionalità avanzate di affidabilità, tra cui livelli di verifica, architettura triangolare, agenti di convalida e sistemi di valutazione dell'output.
Video di Upsonic
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