
Pixelagent
Pixelagent - это декларативный Python-фреймворк для создания пользовательских ИИ-агентов, который объединяет возможности LLM, хранилище и оркестровку с функциональностью "собери сам" для памяти, вызова инструментов и обработки мультимодальных данных.
https://github.com/pixeltable/pixelagent?ref=aipure&utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:20/05/2025
Что такое Pixelagent
Pixelagent - это проект разработки агентов, построенный на основе инфраструктуры данных Pixeltable, который позволяет разработчикам создавать и развертывать пользовательских ИИ-агентов. Он предоставляет унифицированный, типобезопасный Python-интерфейс для создания агентских приложений с нативной поддержкой нескольких моделей ИИ (таких как Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock) и различных типов данных, включая текст, изображения, аудио и видео. Фреймворк делает упор на философию "собери сам", одновременно обрабатывая сложные потребности в инфраструктуре данных для приложений ИИ.
Ключевые особенности Pixelagent
Pixelagent - это платформа с открытым исходным кодом для разработки агентов, которая объединяет LLM, хранилище и оркестровку в единый декларативный интерфейс. Она предоставляет комплексное решение для создания пользовательских AI-агентов со встроенной поддержкой мультимодальных данных, интеграции инструментов, управления памятью и совместимости с несколькими провайдерами, при этом обрабатывая все основные потребности в инфраструктуре данных.
Унифицированная инфраструктура данных: Построена на инфраструктуре данных Pixeltable, обеспечивая бесшовную интеграцию возможностей хранения, преобразования и оркестровки в декларативной среде
Мультимодальная поддержка: Встроенная обработка текстовых, графических, аудио- и видеоданных, позволяющая создавать агентов, которые могут обрабатывать и реагировать на различные формы ввода
Расширяемая интеграция провайдеров: Поддержка нескольких AI-провайдеров, включая Anthropic, OpenAI и AWS Bedrock, обеспечивающая гибкость в выборе и реализации моделей
Встроенное управление состоянием: Автоматическое сохранение памяти агента и истории вызовов инструментов в таблицах, с настраиваемыми системами памяти и возможностями семантического поиска
Варианты использования Pixelagent
Ассистент финансового анализа: Создавайте AI-агентов, которые могут анализировать информацию о акциях, предоставлять инвестиционные рекомендации и обрабатывать финансовые данные с использованием интегрированных инструментов, таких как yfinance
Мультимодальная обработка контента: Создавайте агентов, которые могут обрабатывать и анализировать различные типы медиаконтента, что идеально подходит для модерации контента или приложений для анализа медиа
Интеллектуальные системы разговоров: Разрабатывайте чат-ботов с долгосрочной памятью и осведомленностью о контексте для обслуживания клиентов или образовательных приложений
Инструменты для исследований и анализа: Создавайте агентов, которые могут выполнять пошаговые рассуждения, планирование и анализ с использованием шаблонов ReAct для решения сложных задач
Преимущества
Комплексное решение, которое обрабатывает как логику агента, так и инфраструктуру данных
Высокая гибкость благодаря функциональности build-your-own для настройки
Сильная поддержка нескольких AI-провайдеров и мультимодальных типов данных
Недостатки
Требуется понимание Python и концепций декларативного программирования
Зависимость от инфраструктуры Pixeltable может ограничить некоторые сценарии развертывания
Как использовать Pixelagent
Установите Pixelagent и зависимости: Запустите 'pip install pixelagent', а затем зависимости, специфичные для поставщика, например, 'pip install anthropic' для моделей Claude или 'pip install openai' для моделей GPT
Импортируйте и создайте базового агента: Импортируйте класс агента (например, 'from pixelagent.anthropic import Agent') и создайте экземпляр агента с именем и системным запросом: agent = Agent(name='my_assistant', system_prompt='Вы - полезный помощник.')
Базовое взаимодействие в чате: Используйте метод agent.chat() для взаимодействия с агентом: response = agent.chat('Привет, кто ты?')
Добавьте пользовательские инструменты: Определите инструменты как UDF с декоратором @pxt.udf, затем создайте агента с параметром tools: agent = Agent(name='assistant', tools=pxt.tools(your_tool_function))
Используйте вызов инструментов: Вызывайте инструменты через агента, используя метод agent.tool_call() с вашим запросом
Получите доступ к истории разговоров: Получите память разговоров из таблиц: memory = pxt.get_table('my_assistant.memory') и conversations = memory.collect()
Реализуйте пользовательскую память: Создайте агента с параметром n_latest_messages для настройки памяти: agent = Agent(name='conversation_agent', n_latest_messages=14)
Добавьте расширенные шаблоны: Реализуйте шаблоны ReAct или другие агентские стратегии, определяя пользовательские системные запросы и создавая функции цикла, которые обрабатывают пошаговые рассуждения
Отслеживайте использование инструментов: Получите доступ к истории вызовов инструментов через таблицы: tools_log = pxt.get_table('assistant.tools') и tool_history = tools_log.collect()
Изучите примеры: Проверьте предоставленные примеры каталогов на предмет реализации отражения, планирования, систем памяти и других расширенных шаблонов
Часто задаваемые вопросы о Pixelagent
Pixelagent - это платформа для разработки агентов, построенная на базе Pixeltable, которая объединяет LLM, хранилище и оркестровку в единую декларативную структуру. Она позволяет инженерам создавать собственные агентные приложения с настраиваемой функциональностью для памяти, вызова инструментов и многого другого.
Видео Pixelagent
Популярные статьи

Google Veo 3: Первый AI-видеогенератор с поддержкой аудио "из коробки"
May 28, 2025

Топ-5 бесплатных AI NSFW чат-ботов-подружек, которые вам стоит попробовать — Реальный обзор от AIPURE
May 27, 2025

SweetAI Chat против CrushOn.AI: финальная битва NSFW AI Girlfriend в 2025 году
May 27, 2025

OpenAI Codex: дата выхода, цены, функции и как попробовать ведущего AI Coding Agent
May 19, 2025