🚀 GenPilot

GenPilot 通过整合生成式 AI，极大简化了单体和多代理系统的创建、开发与管理流程。它遵循模型上下文协议（MCP），可与多种 MCP 服务器无缝兼容，让开发者和终端用户能高效地将概念与原型转化为成熟的解决方案。这一切都可通过直观友好的终端与网络界面轻松实现。

🚀 快速开始

GenPilot 能帮助开发者及终端用户高效地将概念与原型转化为成熟解决方案。下面为你介绍它的安装和使用方法。

📦 安装指南

要求 Python 3.10 或更高版本。

pip install genpilot

💻 使用示例

基础用法

客户端使用 litellm 初始化。有关不同提供商的详细信息，请参考 指南。

import genpilot as gp
import asyncio

# 1. 用户界面：支持 Streamlit 界面，允许所有代理共享同一聊天界面。
终端 = gp.TerminalChat()

# 2. 定义一个用于搜索和总结信息的工具
def search_and_summarize(query):
    """在互联网上搜索信息并返回摘要。"""
    return f"以下是关于'{query}'的摘要：[摘要内容]."

# 3. 定义一个负责总结搜索结果的代理
info_explorer = gp.Agent(
    name="信息探索者",
    model_config={
        "name": "groq/llama-3.3-70b-versatile",
    },
    chat=终端,
    tools=[search_and_summarize],
    system=(
        "你的角色是搜索互联网并总结给定查询的相关信息。"
        "使用搜索工具查找并压缩用户所需的信息，确保清晰且相关。"
    ),
)

# 4. 使用代理处理查询
response = asyncio.run(info_explorer("当前关于 AI 最新进展有哪些？"))
print(response)

高级用法

例 1: 基本信息查询

response = asyncio.run(info_explorer("今天北京天气如何？"))
print(response)

输出：

以下是关于'今天北京天气'的摘要：[根据实时数据，北京今日气温范围在-5°C至3°C之间，天空状况以多云为主。]

示例 2: 复杂问题解决

response = asyncio.run(info_explorer("如何优化公司在线客服响应时间？"))
print(response)

输出：

针对优化公司在线客服响应时间，建议采取以下措施：
1. 实施智能路由系统，将客户请求自动分配给最合适的客服人员。
2. 配置实时监控工具，及时发现并处理延迟问题。
3. 定期进行员工培训，提升服务效率与质量。

通过以上示例可以看出，GenPilot 代理能够有效地理解和解决用户需求，并提供结构化的反馈。这一特性在实际应用中将大大提升用户体验和工作效率。

✨ 主要特性

GenPilot 的优势

• MCP 代理：利用 MCP 生态系统提供的服务器，赋予代理更强大的能力，使其能够在更加丰富、扩展性更强的环境中连接与交互。
• 多代理系统：无缝从单体任务扩展至复杂多代理工作流，灵感源自 routines and handoffs。
• 用户友好的界面：提供直观界面以支持原型设计与快速实现，无论是通过网络界面（Streamlit、Chainlit）还是终端。快速上手，轻松便捷，无需额外努力。
• 增强的自主性：GenPilot 可内部注册并调用工具，减少对外部代理的依赖，并降低不必要的交互。
• 受控操作：GenPilot 的操作由三个权限级别管理：
  • auto：仅在系统或环境修改操作时请求权限
  • always：对所有操作请求权限
  • none：不请求任何权限
• 结构化提示与自动优化：通过结构化的提示机制，提升代理的理解能力，使其能够更准确地解析用户意图。同时，GenPilot 还支持自动化优化功能，帮助用户高效调整模型参数。

功能亮点

• 模块化设计：组件松耦合设计，便于维护和扩展。
• 多语言支持：内置多种语言处理能力，满足全球化需求。
• 动态加载机制：支持实时加载新工具与服务，保持系统灵活性。
• 可定制界面：提供高度可定制的用户界面，满足个性化需求。

希望以上内容能帮助您更好地理解 GenPilot 的功能与优势。如需进一步了解，请访问其官方网站或查阅相关文档。