Ég er spenntur/spennt að tilkynna frákomu Strands Agents, opinn forritarammi (SDK) sem einfaldar smíði og rekstur gervigreindarherma með stíflu-drifi aðferð með aðeins nokkrum kóðalínum. Strands styður fjölbreytt úrval af notkunarmöguleikum, frá einföldum til flókinnar gervigreindar, og skalar frá staðbundinni þróun til framleiðslu- og afhendingar. Það er þegar í notkun hjá AWS-teymum eins og Amazon Q Developer, AWS Glue og VPC Reachability Analyzer. Nú getur þú notað Strands til að búa til þín eigin gervigreindarherma auðveldlega. Ólíkt kerfum sem krefjast þess að skilgreina flókin ferli, nýtir Strands framúrskarandi getu fyrirmynda – eins og skipulag, runa hugsana, köllun tólfæra og endurskoðun – sem gerir þróunaraðilum kleift að skilgreina aðeins fyrirmæli og lista yfir tól til að búa til herma. Strands, eins og tvær DNA keðjur, tengja módel og tól; módelið skipuleggur næstu skref og keyrir tól með háleitum rökfærslum. Það styður mikið sérsniðnig, þar með talin tólaval, samhengi-stjórnun, sess-stöðu, minni og fleiri mörg-herma forrit. Strands virkar með módölum frá Amazon Bedrock, Anthropic, Ollama, Meta og öðrum í gegnum LiteLLM, hvar sem er. Verkefnið er opinn samfélag með framlagi frá Accenture, Anthropic, Langfuse, mem0. ai, Meta, PwC, Ragas. io, Tavily og fleiri. Dæmi fela í sér API stuðning Anthropic og samþættingu Meta’s Llama API. Vertu með okkur á GitHub til að byrja! ### Verkefni okkar með Hermahópnum Í vinnu hjá Amazon Q Developer, gervigreindarstoð fyrir hugbúnaðarinnleiðingu, hófst mitt teymi við að þróa gervigreindarherma snemma árs 2023 í kjölfar ReAct (Reasoning and Acting) skriftarinnar, sem sýndi að stór tungumálamódel (LLMs) gætu hugsað og tekið aðgerðir, eins og að gera API kalla með því að mynda inntak. Þótt LLM hafi upphaflega ekki verið þjálfuð til að vinna sem herma en frekar í tungumálasamskiptum, byggðum við flókin kerfi með fyrirmælum, svörunarskilur og stjórnunarbloggi – oft í marga mánuði að stilla herma fyrir framleiðslu. Þegar LLM urðu verulega betur í að rökstyðja og nota tól, urðu þessi flóknu kerfi stíflur sem takmörkuðu hraða endurtekningar og sveigjanleika. Með þessum hætti gerðum við Strands Agents til að losna við það stjórnunarflækju og nýta eðliska rökfærslu og tól notkun nútíma LLM. Þetta meðhöndlaði þróunartímann frá mánuðum yfir í daga eða vikur, sem hraðaði til muna framleiðsluhæfni og bætti notendaupplifun. ### Grundvallarhugmyndir Strands Agents Hermi samanstendur af þremur þáttum: (1) módeli, (2) tólum, og (3) fyrirmæli. Herma nota sjálfstætt þessi trúnaðartæki til að ljúka verkefnum eins og að svara spurningum, forrita, skipuleggja eða hámarka fjárfestingar.

Grundvallar aðferðin byggir á stíflu-drifi módel, þar sem módelið leiðbeinir eigin skrefum og tól: hvers konar tól nota, hvenær og hvernig. - **Módel:** Strands styður margvísleg módel, þar með talin Amazon Bedrock módel með tólnotkun og streymi, Anthropic Claude í API, Llama módel í gegnum Llama API, Ollama fyrir staðbundna þróun, OpenAI með LiteLLM og sérsniðin módöl. - **Tól:** Þúsundir tólvera úr Model Context Protocol (MCP) eru tiltæk, auk yfir 20 tilbúinna tólum eins og skráarstjórnun, API-símtöl og samspil við AWS API. Python fall eru auðveldlega pakkað inn sem tól með @tool skrautkóðanum. - **Fyrirmæli:** Þróunaraðilar gefa náttúruleg tungumál fyrirmæli um verkefnið og kerfisskýra fyrirmæli um hegðun hermans. Herminn keyrir „herma-hring“ þar sem hann interaktívar við módel og tól þar til verkefni er lokið. Á hverjum hring sinn tekur LLM við fyrirmælum, samhengi og lýsingu tólanna, og ákveður hvort svara beri beint, skipuleggja, íhuga eða kalla á tól. Strands framkvæmir valin tól og skilar niðurstöðum til módelins, sem leiðir til lokaviðar. Tól gera sérsniðningu og flókið ferli mögulegt: þau geta sótt skjöl úr fræðasöfnum, gert API-símtöl, keyrt Python-kóða, eða gefið stöðugar leiðbeiningar. Dæmi um tól: - **Retrieve Tool:** Framkvæmir merkingarsvipu leit yfir Amazon Bedrock fræðasöfn, sem dregur úr og nálgast viðeigandi skjöl eða tól. Til dæmis velur einum innanhúss herma AWS úr yfir 6. 000 tólum með því að grynnka út viðeigandi hlut. - **Thinking Tool:** Leyfir marglög analytical vinnu og sjálf- íhuga. - **Multi-agent Tól:** Ferli, myndir og hópar tæki styðja að stjórna mörgum hermum í samvinnu við flóknar æfingar. Stuðningur við Agent2Agent (A2A) ferli er væntanlegur. ### Viljir byrja með Strands Agents Hér er einfalt dæmi um nafnagervigreindarstoð byggða á Strands með Amazon Bedrock módeli, MCP kerfisþjónustu til staðardýptavars og tilbúnum GitHub tólum til að athuga nafnleyðingar: ```python from strands import Agent from strands. tools. mcp import MCPClient from strands_tools import http_request from mcp import stdio_client, StdioServerParameters NÁNARHUGBINDI_SÝNISÁHERSLIS = """ Þú ert aðstoðarmaður sem hjálpar við að nafngreina opinberar forrit af opnum uppruna. Gefðu leyfðar dómeneiningar nöfn og GitHub samtök eftir að hafa staðfest að þau séu tiltæk. """ domanavaxtatól = MCPClient(lambda: stdio_client( StdioServerParameters(command="uvx", args=["fastdomaincheck-mcp-server"]) )) github-tól = [http_request] with domanavaxtatól: tools = domanavaxtatól. list_tools_sync() + github-tól nafnagerðarmaður = Agent(system_prompt=NÁNARHUGBINDI_SÝNISÁHERSLIS, tools=tools) nafnagerðarmaður("Ég þarf að velja nafn fyrir opinbera AI-herma verkefni. ") ``` Til að keyra þetta, settu GitHub tokeninn þinn sem `GITHUB_TOKEN`, hafa aðgang að Anthropic Claude 3. 7 Sonnet model í `us-west-2`, og stilltu AWS vottorð. Settu upp með: ``` pip install strands-agents strands-agents-tools python -u agent. py ``` Þú færð tillögur að nöfnum verkefna með fylgiskönnun á leyfi. Strands MCP kerfi vinna vel með þróunarverkfærum með AI aðstoð eins og Q Developer CLI. Til dæmis, bættu við eftirfarandi í stillingarnar: ```json { "mcpServers": { "strands": { "command": "uvx", "args": ["strands-agents-mcp-server"] } } } ``` ### Að koma hermum Strands í framleiðslu Strands er hannað með framleiðslu í huga, með sveigjanlegar uppsetningar. Þú getur keyrt hermana staðbundið, fyrir aftan API (með AWS Lambda, Fargate, eða EC2), eða sem dreifð kerfi sem skiptir um hring stjórnunar og tólumhverfi. Til dæmis getur tól verið keyrt í Lambda en hermann í skömmtum; eða viðskiptavinir geta stýrt tólum staðbundið með samband við bakendaherma. Strands styður einnig gagnsæi og fylgni með OpenTelemetry (OTEL), sem gerir kleift að fylgjast með, mæla og safna upplýsingum um hermasamskipti í dreifðum kerfum. ### Vertu með í Strands samfélaginu Strands Agents er opinn kóði samkvæmt Apache License 2. 0. Við bjóðum upp á framlag til að bæta módölum, tólum, þróun nýrra eiginleika, eða bæn meginmálsáhersla. Ef þú finnur villur eða hefur hugmyndir, skráðu þig á GitHub og hjálpaðu okkur að byggja framtíð gervigreindarhera með Strands!