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FAQ
weego edited this page Jan 20, 2025
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以下是一些用户可能会遇到的问题,供参考:
- 回答:LightAgent 的设计理念是极简和高效,不依赖复杂的依赖库(如 LangChain、LlamaIndex),适合快速部署和灵活扩展。同时,LightAgent 内置记忆模块、思维树和多智能体协同功能,能够更好地处理复杂任务。此外,LightAgent 支持多种大模型,并且即将推出流式 API 和 Agent 测评功能,进一步提升其灵活性和实用性。
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回答:LightAgent 兼容多种大模型,包括 OpenAI、智谱 ChatGLM、百川大模型、DeepSeek、Qwen 系列大模型。具体支持的模型包括但不限于:
gpt-3.5-turbo、gpt-4、gpt-4o、gpt-4o-mini、DeepSeek-V2.5、DeepSeek-V3、qwen-plus等。用户可以根据需求选择合适的模型进行部署。
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回答:用户可以通过定义一个 Python 函数,并通过
tools参数传入工具。LightAgent 支持自动化工具生成,灵活扩展。工具可以是任意 Python 函数,支持参数类型注解和自动生成工具描述。具体示例可以参考文档中的工具集成部分。
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回答:LightAgent 内置
mem0记忆模块,支持上下文记忆和历史记录管理。通过记忆模块,Agent 可以在多轮对话中保持上下文一致性。用户可以通过设置memory=True来启用记忆功能,从而在多轮对话中保持连贯性。
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回答:思维树模块支持复杂任务分解和多步推理。通过思维树,Agent 可以更好地处理复杂任务,提升任务完成效率。用户可以通过设置
tree_of_thought=True来启用思维树功能,从而让 Agent 在处理复杂任务时更加智能。
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回答:是的,LightAgent 支持类 Swarm 的多智能体协同工作,多个 Agent 可以协同完成复杂任务。用户可以通过
collaborate方法让多个 Agent 协同工作,从而提升任务处理效率。
- 回答:流式 API 功能正在开发中,预计将在 2024 年底推出。该功能将支持 OpenAI 流格式 API 服务输出,无缝接入主流 Chat 框架,进一步提升用户体验。
- 回答:我们正在开发内置的 Agent 测评工具,方便用户评估和优化 Agent 性能。该功能预计将在 2025 年初推出,用户可以通过该工具对 Agent 的表现进行量化评估,并针对性地进行优化。
- 回答:是的,LightAgent 采用 Apache 2.0 许可证开源,用户可以在 GitHub 上查看和贡献代码。我们欢迎任何形式的贡献,包括提交 Issue 或 Pull Request,共同推动 LightAgent 的发展。
- 回答:用户可以通过 GitHub Issues 提交问题,或发送邮件至 156713035@qq.com 获取技术支持。我们非常重视用户的反馈,并将尽快响应和解决问题。
- 回答:是的,LightAgent 支持本地部署。用户可以根据文档中的指引,将 LightAgent 部署在本地环境中,并根据需求进行配置和扩展。
- 回答:LightAgent 目前主要支持中文和英文,但由于其兼容多种大模型,用户可以通过选择支持多语言的模型来实现多语言处理。未来我们计划进一步扩展多语言支持。
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回答:是的,LightAgent 支持用户自定义模型。用户可以通过配置
model参数来指定使用自定义模型,前提是该模型符合 LightAgent 的接口规范。
- 回答:是的,LightAgent 支持多线程和多进程。用户可以根据需求在部署时配置多线程或多进程,以提升任务处理效率。
- 回答:是的,LightAgent 支持与其他系统的集成。用户可以通过 API 或 SDK 将 LightAgent 集成到现有系统中,实现智能化的功能扩展。
LightAgent 作为一个轻量、灵活、强大的主动式 Agent 框架,旨在为用户提供高效、易用的智能解决方案。无论是智能客服、数据分析,还是自动化工具生成,LightAgent 都能满足多样化的需求。我们期待与广大开发者共同推动 LightAgent 的发展,构建更加智能的未来。
LightAgent —— A lightweight, flexible, and powerful active Agent framework that assists you in quickly building intelligent applications!