Kheish – 開源的多智能體協(xié)調(diào)平臺,可靈活配置多個Agent解決復(fù)雜任務(wù)
Kheish是一個開源的多智能體編排平臺,基于大型語言模型(LLM)構(gòu)建,通過多個專門角色(智能體)和靈活的工作流程,協(xié)調(diào)復(fù)雜任務(wù)的各個環(huán)節(jié),諸如提案生成、審核、驗證和格式化,最終實現(xiàn)高質(zhì)量的成果。該平臺能夠無縫集成外部模塊,包括文件系統(tǒng)訪問、shell命令和向量存儲,以豐富上下文并高效處理大型代碼庫或文檔。
Kheish是什么
Kheish是一個基于大型語言模型(LLM)的開源多智能體編排平臺。它通過定義多個專門角色(如提議者、審閱者、驗證者和格式化程序)以及靈活的基于YAML的工作流程,能夠有效協(xié)調(diào)復(fù)雜任務(wù)的各個步驟,從而生成高質(zhì)量的結(jié)果。Kheish可與多種外部模塊無縫集成,如文件系統(tǒng)訪問、shell命令和向量存儲,增強上下文處理能力,適用于大型代碼庫或文檔的處理。該平臺具備模塊化、可擴(kuò)展性、反饋循環(huán)和對話式提示等特點,支持用戶對新任務(wù)或領(lǐng)域的定制和擴(kuò)展。

Kheish的主要功能
- 多智能體工作流:允許定義多個角色,通過基于YAML的配置,以確定的順序執(zhí)行任務(wù),處理復(fù)雜的工作流程。
- 模塊集成:支持多種外部模塊的集成,如文件系統(tǒng)訪問(fs)、shell命令(sh)和向量存儲(vector_store),增強系統(tǒng)的功能和處理能力。
- 對話式提示:與LLM的互動采用對話結(jié)構(gòu),包括system、user和assistant,幫助維護(hù)上下文并澄清指令。
- 反饋與修訂循環(huán):工作流程允許迭代反饋,審閱者或驗證者可以請求修訂,直到滿足質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
- RAG和嵌入:集成向量存儲,用于處理大型文檔,模型能夠獲取相關(guān)信息而不影響提示的清晰性。
- 模塊化與可擴(kuò)展性:支持在不破壞現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的情況下添加新模塊或智能體,鼓勵用戶定制和擴(kuò)展到新的任務(wù)或領(lǐng)域。
Kheish的技術(shù)原理
- 任務(wù)管理器:設(shè)計一個任務(wù)管理器,負(fù)責(zé)加載任務(wù)配置(YAML)、處理上下文、執(zhí)行工作流程,并根據(jù)需要集成模塊。
- 上下文處理:任務(wù)管理器讀取初始文件或文本,準(zhǔn)備TaskContext,為后續(xù)的智能體工作流提供必要的上下文信息。
- 工作流執(zhí)行:智能體按照預(yù)定的工作流順序執(zhí)行任務(wù),包括生成解決方案、檢查提案質(zhì)量、確保最終結(jié)果的正確性及輸出驗證結(jié)果。
- 模塊請求調(diào)用:智能體能夠發(fā)出MODULE_REQUEST請求,以獲取其他數(shù)據(jù)、讀取文件或執(zhí)行語義搜索等操作。
- 結(jié)果緩存:為了避免重復(fù)操作,Kheish會緩存代理請求模塊的結(jié)果。
- 與RAG集成:與檢索增強生成(RAG)模型相結(jié)合,輕松處理大型文檔,通過向量存儲提取相關(guān)片段。
Kheish的項目地址
- GitHub倉庫:https://github.com/graniet/kheish
Kheish的應(yīng)用場景
- 代碼審計:可用于自動化代碼審查,利用智能體工作流識別代碼中的安全漏洞和質(zhì)量問題,提出改進(jìn)建議。
- 法律文件分析:在法律領(lǐng)域,幫助處理和分析大量法律文件,提取關(guān)鍵信息,支持法律研究和案件準(zhǔn)備。
- 客戶服務(wù)自動化:作為機器人,處理客戶咨詢和支持請求,提供即時的自動化回答。
- 內(nèi)容創(chuàng)作助手:輔助內(nèi)容創(chuàng)作者生成和編輯文章、博客及其他營銷材料,提升內(nèi)容質(zhì)量和吸引力。
- 個性化教育平臺:根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度,提供個性化學(xué)習(xí)材料和練習(xí)題,支持在線教育和遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)。
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