VoltAgent: ein Open-Source-Framework für TypeScript zum schnellen Aufbau von KI-Intelligenzen

Allgemeine Einführung

VoltAgent ist ein quelloffenes TypeScript-Framework, das Entwicklern hilft, schnell KI-Intelligenzen zu erstellen und zu orchestrieren. Es bietet modulare Tools und ein standardisiertes Entwicklungsmodell, das die Komplexität der Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs), die Zustandsverwaltung und die Integration externer Tools vereinfacht. Entwickler können damit Chatbots, virtuelle Assistenten oder komplexe Multi-Intelligenz-Systeme erstellen.VoltAgent vermeidet die Mühsal der Entwicklung von Grund auf und durchbricht die Beschränkungen codefreier Plattformen. Es unterstützt eine Vielzahl von LLM-Modellen wie OpenAI, Google und Anthropic und bietet eine lokale Debugging-Konsole, mit der Entwickler den Status ihrer Intelligenzen leicht überwachen können. Das Projekt ist quelloffen und wird von der Community über GitHub betrieben. Es eignet sich für Entwickler, die schnell skalierbare KI-Anwendungen entwickeln wollen.

Funktionsliste

• Die Kernmaschine (@voltagent/core): Bietet Funktionen für die Definition von Informationen, die Verwaltung von Tools und die Weiterleitung von Nachrichten.
• Multi-Intelligentes Körpersystem: Unterstützt die Koordinierung mehrerer Teilintelligenzen durch einen intelligenten Körper des Vorgesetzten, um komplexe Arbeitsabläufe zu bewältigen.
• Tool-Integration: Unterstützung für die Verbindung mit externen APIs, Datenbanken und Diensten, in denen Intelligenzen realistische Aufgaben ausführen können.
• Flexible LLM-Unterstützung: kompatibel mit OpenAI, Anthropic, Google und anderen Modellen, einfach zu wechseln.
• Speicherverwaltung: Intelligenzen können Interaktionskontexte für einen natürlichen Dialog speichern.
• Lokale Debugging-Konsole: Echtzeit-Überwachung von Smart Body-Status, Protokollen und Tool-Aufrufen.
• Data Retrieval und RAG: Unterstützt die Generierung von Retrieval-Erweiterungen für eine effiziente Informationsbeschaffung und -verarbeitung.
• Sprachliche Interaktion: über @voltagent/voice Das Paket unterstützt Spracherkennung und -synthese.
• CLI-Werkzeuge: über create-voltagent-app Projekte schnell erstellen.

Hilfe verwenden

Einbauverfahren

VoltAgent basiert auf einer Node.js-Umgebung und Sie müssen sicherstellen, dass Node.js zuerst installiert wird (die LTS-Version wird empfohlen). Hier sind die detaillierten Installationsschritte:

1. Initialisierungsprojekt
   Verwenden Sie das von VoltAgent bereitgestellte CLI-Tool, um schnell ein Projekt zu erstellen. Öffnen Sie ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus:

   npm create voltagent-app@latest my-voltagent-app
   

Sie werden aufgefordert, einen Paketmanager (npm, yarn oder pnpm) auszuwählen und den Projektnamen einzugeben. Wenn Sie fertig sind, geben Sie das Projektverzeichnis ein:

cd my-voltagent-app

2. Konfiguration der Umgebung
   Nachdem das Projekt erstellt wurde, müssen Sie den API-Schlüssel für den LLM-Anbieter konfigurieren. Um zum Beispiel das OpenAI-Modell zu verwenden, erstellen Sie den .env Datei, hinzufügen:

   OPENAI_API_KEY=sk-proj-你的密钥
   

   Austauschbarkeit sk-proj-你的密钥 für den aktuellen OpenAI-API-Schlüssel. Andere Modelle (z.B. Anthropic, Google) haben ähnliche Konfigurationen, siehe die offizielle Dokumentation für Details voltagent.dev/docs.

3. Initiierung von Projekten
   Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Entwicklungsserver zu starten:

   npm run dev
   

   Unterstützung für Entwicklungsserver tsx watchDer VoltAgent wird nach einer Codeänderung automatisch neu gestartet. Nach dem Start kann die VoltAgent-Konsole über einen Browser aufgerufen werden (in der Regel der http://localhost:3000), die mit Intelligenzen interagieren.

Hauptfunktionen

1) Intelligenz schaffen und nutzen

Das Herzstück von VoltAgent ist die Definition von Intelligenzen. Nach der Initialisierung des Projekts werden diesrc/index.ts Ein einfaches Beispiel für einen intelligenten Körper ist enthalten. Nachfolgend finden Sie den Code zur Erstellung eines intelligenten Körpers:

import { VoltAgent, Agent } from "@voltagent/core";
import { VercelAIProvider } from "@voltagent/vercel-ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
const agent = new Agent({
name: "my-voltagent-app",
description: "回答用户问题的助手",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});
const voltagent = new VoltAgent({ agents: { agent } });

Nachdem Sie das Projekt gestartet haben, können Sie eine Nachricht über die Konsole senden, z. B. "Erklären Sie Quantencomputing", und der intelligente Körper wird eine Antwort generieren.

2. multiintelligente Systeme

VoltAgent unterstützt die Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen. Erstellen Sie zum Beispiel ein GitHub-Repository-Analysesystem, das die folgenden Intelligenzen enthält:

• StarsFetcherAnzahl der Lagersterne ermitteln.
• MitwirkendeFetcherListe der Mitwirkenden erhalten.
• RepoAnalyzerDaten analysieren und Berichte erstellen.
• DatenschutzbeauftragterKoordinieren Sie die oben genannten Intelligenzen.

Beispiel-Code:

const supervisorAgent = new Agent({
name: "Supervisor",
description: "协调 GitHub 仓库分析任务",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
subAgents: [starsFetcherAgent, contributorsFetcherAgent, analyzerAgent],
});

Senden Sie eine Nachricht wie "analyse voltagent/voltagent" und die Supervisor-Intelligenz ruft die Unterintelligenzen auf, um die Analyseergebnisse zu generieren.

3. die Integration von Werkzeugen

Intelligentsia kann mit externen Systemen durch Werkzeuge interagieren. Fügen Sie zum Beispiel ein Tool hinzu, um GitHub-Sterne zu erhalten:

const fetchRepoStarsTool = createTool({
name: "fetchRepoStars",
description: "获取 GitHub 仓库星标数",
execute: async ({ repo }) => {
// 调用 GitHub API
const response = await fetch(`https://api.github.com/repos/${repo}`);
const data = await response.json();
return { stars: data.stargazers_count };
},
});

Binden Sie Werkzeuge an Intelligenzen:

const starsFetcherAgent = new Agent({
name: "StarsFetcher",
tools: [fetchRepoStarsTool],
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});

4. die Inbetriebnahme und Überwachung

VoltAgent bietet eine lokale Debugging-Konsole (console.voltagent.dev), um den Smartbody-Betrieb ohne einen externen Server zu überwachen. Rufen Sie nach dem Start des Projekts die Konsole auf und sehen Sie sie an:

• Intelligenter Nachrichtenfluss und Werkzeugaufruf.
• Protokollierung und Status in Echtzeit.
• Leistungskennzahlen wie die Reaktionszeit.
  Die Konsole unterstützt visuelle Workflows, ähnlich wie n8n, zur Fehlersuche in komplexen Multi-Intelligenz-Systemen.

5. sprachliche Interaktion

passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.) @voltagent/voice Paket unterstützt der Smart Body die Spracheingabe und -ausgabe. Installationspaket:

npm install @voltagent/voice

Aktivieren Sie die Sprachfunktion in der Smartbody-Konfiguration:

const voiceAgent = new Agent({
name: "VoiceAgent",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
voice: true,
});

Der Nutzer kann über das Mikrofon mit dem intelligenten Körper sprechen, was sich für virtuelle Assistenzszenarien eignet.

Featured Function Bedienung

Datenabruf und RAG

VoltAgent unterstützt Retrieval Augmented Generation (RAG), das Informationen aus externen Datenquellen durch spezielle Retrieval-Intelligenzen bezieht. Beispiel für eine Konfiguration:

const retrieverAgent = new Agent({
name: "Retriever",
description: "从知识库检索信息",
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
tools: [vectorSearchTool],
});

In Kombination mit Vektorsuchwerkzeugen können Intelligenzen relevante Informationen aus Datenbanken oder Dokumenten extrahieren, um die Genauigkeit der Antworten zu verbessern.

Speicherverwaltung

Intelligentsia kann den Dialogkontext speichern. Der Speicher ist aktiviert:

const agent = new Agent({
name: "MemoryAgent",
memory: { provider: "default", maxHistory: 10 },
llm: new VercelAIProvider(),
model: openai("gpt-4o-mini"),
});

Wenn Benutzer aufeinanderfolgende Fragen stellen, generiert die Intelligenz natürlichere Antworten auf der Grundlage der Vergangenheit.

Anwendungsszenario

1. Automatisierte Kundenbetreuung
   VoltAgent baut intelligente Kundenservicesysteme zur Bearbeitung von Benutzeranfragen. Sprachintelligenzen unterstützen die telefonische Interaktion, das Speichermanagement sorgt für einen kohärenten Dialog, und es werden Tools zur Abfrage von Bestellungen oder Beständen integriert.
2. Assistent für Datenanalyse
   Entwickler können Intelligenzen erstellen, die GitHub-Repositories analysieren, automatisch Sterne und Daten von Mitwirkenden extrahieren und Trendberichte erstellen.
3. Virtueller Assistent
   VoltAgent eignet sich für die Entwicklung von persönlichen Assistenten, die Aufgaben wie Terminverwaltung, E-Mail-Antworten und mehr übernehmen. Das Tool integriert eine anschließbare Kalender-API und die Sprachfunktion unterstützt verbale Befehle.
4. Pädagogische Instrumente
   Intelligente Körper können als Lernassistenten eingesetzt werden, um Schülerfragen zu beantworten und Kursmaterialien abzurufen. Die Speicherverwaltung unterstützt die Langzeitbetreuung und zeichnet die Fortschritte der Schüler auf.

QA

1. Welche LLM-Modelle werden von VoltAgent unterstützt?
   Unterstützung von OpenAI, Anthropic, Google und anderen Mainstream-Modellen. Entwickler können die Modelle über die Konfiguration wechseln, ohne den Kerncode zu verändern.
2. Wie kann man ein Multi-Intelligenz-System debuggen?
   Verwenden Sie die VoltAgent-Konsole, um Smart Body-Interaktionen, Tool-Aufrufe und Protokolle in Echtzeit anzuzeigen. Die Konsole unterstützt visuelle Workflows für eine intuitivere Problemlokalisierung.
3. Welches Niveau der Programmierung ist erforderlich?
   Entwickler, die mit TypeScript und Node.js vertraut sind, können schnell loslegen, und CLI-Tools und Dokumentation senken die Hürde für Anfänger.
4. Ist VoltAgent kostenlos?
   VoltAgent ist ein Open-Source-Framework und kann kostenlos genutzt werden. Für die Nutzung des LLM-Modells müssen Sie jedoch die API-Gebühr des entsprechenden Anbieters entrichten.