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목표

이 Python 스크립트는 AI 기반 작업 관리 시스템의 예시입니다. 이 시스템은 OpenAI 및 Pinecone API를 사용하여 작업을 생성하고, 우선순위를 지정하고, 실행합니다. 이 시스템의 기본 아이디어는 이전 작업의 결과와 미리 정의된 목표를 기반으로 작업을 생성한다는 것입니다. 그런 다음 스크립트는 OpenAI의 자연어 처리(NLP) 기능을 사용하여 목표에 따라 새 작업을 생성하고 Pinecone은 컨텍스트에 맞게 작업 결과를 저장 및 검색합니다. 이것은 원래의 작업 기반 자율 에이전트 (2023년 3월 28일)를 축소한 버전입니다.

이 README에서는 다음 내용을 다룹니다:

스크립트 작동 방식
스크립트 사용 방법
지원되는 모델
스크립트 연속 실행에 대한 경고

작동 방식

스크립트는 다음 단계를 수행하는 무한 루프를 실행하여 작동합니다:

작업 목록에서 첫 번째 작업을 가져옵니다.
실행 에이전트로 작업을 전송하고, 실행 에이전트는 OpenAI의 API를 사용하여 컨텍스트에 따라 작업을 완료합니다.
결과를 보강하여 Pinecone에 저장합니다.
새 작업을 생성하고 목표와 이전 작업의 결과에 따라 작업 목록의 우선순위를 다시 지정합니다. </br> execution_agent() 함수는 OpenAI API가 사용되는 곳입니다. 이 함수는 목표와 작업이라는 두 가지 매개 변수를 받습니다. 그런 다음 OpenAI의 API에 프롬프트를 전송하여 작업의 결과를 반환합니다. prompt는 AI 시스템의 작업, 목표 및 작업 자체에 대한 설명으로 구성됩니다. 그런 다음 결과는 문자열로 반환됩니다. </br> task_creation_agent() 함수는 OpenAI의 API를 사용하여 목표와 이전 작업의 결과를 기반으로 새 작업을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 목표, 이전 작업의 결과, 작업 설명, 현재 작업 목록의 네 가지 매개 변수를 받습니다. 그런 다음 이 함수는 새 작업 목록을 문자열로 반환하는 OpenAI의 API에 프롬프트를 보냅니다. 그런 다음 이 함수는 새 작업을 사전 목록으로 반환하며, 각 사전에는 작업의 이름이 포함됩니다. </br> prioritization_agent() 함수는 작업 목록의 우선순위를 재지정하기 위해 OpenAI의 API를 사용하는 곳입니다. 이 함수는 하나의 매개변수, 즉 현재 작업의 ID를 받습니다. 이 함수는 OpenAI의 API에 프롬프트를 전송하여 우선순위가 재지정된 작업 목록을 번호가 매겨진 목록으로 반환합니다. </br> 마지막으로, 이 스크립트는 Pinecone을 사용하여 컨텍스트에 맞는 작업 결과를 저장하고 검색합니다. 이 스크립트는 YOUR_TABLE_NAME 변수에 지정된 테이블 이름을 기반으로 Pinecone 인덱스를 생성합니다. 그런 다음 Pinecone을 사용하여 작업 결과를 작업 이름 및 추가 메타데이터와 함께 인덱스에 저장합니다.

사용 방법

스크립트를 사용하려면 다음 단계를 따라야 합니다:

git clone https://github.com/yoheinakajima/babyagi.git과 cd를 통해 리포지토리를 복제하고 복제된 리포지토리에 저장합니다.
필요한 패키지를 설치합니다: pip install -r requirements.txt
.env.example 파일을 .env에 복사합니다: cp .env.example .env. 여기에서 다음 변수를 설정합니다.
OPENAI_API_KEY, OPENAPI_API_MODEL, PINECONE_API_KEY 변수에 OpenAI 및 Pinecone API 키를 설정합니다.
PINECONE_ENVIRONMENT 변수에서 Pinecone 환경을 설정합니다.
작업 결과가 저장될 테이블의 이름을 TABLE_NAME 변수에 설정합니다.
(선택 사항) OBJECTIVE 변수에 작업 관리 시스템의 목적을 설정합니다.
(선택 사항) 시스템의 첫 번째 작업을 INITIAL_TASK 변수에 설정합니다.
스크립트를 실행합니다.

위의 모든 옵션 값은 커맨드 라인에서도 지정할 수 있습니다.

도커 컨테이너로 실행하기

전제 조건으로 도커와 도커-컴포즈가 설치되어 있어야 합니다. Docker 데스크톱이 가장 간단한 옵션입니다(https://www.docker.com/products/docker-desktop/).

도커 컨테이너로 시스템을 실행하려면 위의 단계에 따라 .env 파일을 설정한 다음 다음을 실행합니다:

docker-compose up

지원되는 모델

이 스크립트는 모든 OpenAI 모델과 Llama.cpp를 통한 Llama에서 작동합니다. 기본 모델은 gpt-3.5-turbo입니다. 다른 모델을 사용하려면 OPENAI_API_MODEL을 통해 지정하거나 커맨드 라인을 사용하세요.

Llama

최신 버전의 Llama.cpp를 다운로드하고 지침에 따라 제작하세요. 또한 Llama 모델 추가 필요합니다.

어떠한 경우에도 이슈, 토론 또는 풀 리퀘스트를 포함하여 이 리포지토리의 어느 곳에서도 IPFS, 마그넷 링크 또는 모델 다운로드에 대한 기타 링크를 공유해서는 안 됩니다. 즉시 삭제됩니다.

그 후 llama/main을 llama.cpp/main에 연결하고 models을 Llama 모델 가중치가 있는 폴더에 연결합니다. 그런 다음 OPENAI_API_MODEL=llama 또는 -l 인수를 사용하여 스크립트를 실행합니다.

경고

이 스크립트는 작업 관리 시스템의 일부로서 계속적으로 실행되도록 디자인되었습니다. 이 스크립트를 계속 실행하면 API 사용량이 높아질 수 있으므로 책임감 있게 사용하시기 바랍니다. 또한 이 스크립트를 실행하려면 OpenAI 및 Pinecone API가 올바르게 설정되어 있어야 하므로 스크립트를 실행하기 전에 API를 설정했는지 확인하세요.

기여

말할 필요도 없이, BabyAGI는 아직 초기 단계에 있으므로 아직 방향과 단계를 결정하고 있습니다. 현재 BabyAGI의 핵심 설계 목표는 이해하기 쉽고 구축하기 쉽도록 단순하게 만드는 것입니다. 이러한 단순성을 유지하기 위해 PR을 제출할 때 다음 가이드라인을 준수해 주시기 바랍니다:

광범위한 리팩토링보다는 소규모의 모듈식 수정에 집중하세요.
새로운 기능을 소개할 때는 구체적인 사용 사례에 대한 자세한 설명을 제공하세요.

@yoheinakajima의 메모 (Apr 5, 2023):

PR이 점점 많아지고 있다는 것을 알고 있습니다. 저는 GitHub/오픈소스를 처음 접했고, 이번 주에는 그에 따라 시간 계획을 세우지 못했습니다. 기다리고 양해해 주셔서 감사합니다. 방향에 대해 말씀드리자면, 저는 단순하게 유지하는 것과 확장하는 것 사이에서 갈등을 겪어왔습니다. 현재는 BabyAGI의 코어를 단순하게 유지하고, 이를 플랫폼으로 삼아 이를 확장하기 위한 다양한 접근 방식을 지원하고 홍보하는 방향으로 기울고 있습니다(예: BabyAGIxLangchain이 하나의 방향입니다). 저는 탐구할 가치가 있는 다양한 의견 접근 방식이 있다고 생각하며, 이를 비교하고 토론할 수 있는 중심적인 장소를 갖는 것이 가치가 있다고 생각합니다. 곧 더 많은 업데이트가 있을 예정입니다.

저는 GitHub와 오픈소스를 처음 사용하므로 이 프로젝트를 제대로 관리하는 방법을 배우는 동안 조금만 기다려주세요. 저는 낮에는 벤처캐피털 회사를 운영하기 때문에 보통 아이들을 재운 후 밤에 PR과 이슈를 확인하고 있고, 매일 밤 확인하는 것은 아닐 수도 있습니다. 지원을 구하는 아이디어에 열려 있으며 곧 이 섹션을 업데이트할 예정입니다(기대, 비전 등). 많은 사람들과 이야기를 나누며 배우고 있으니 업데이트를 기대해주세요!

영감을 받은 프로젝트

출시 이후 짧은 시간 동안 BabyAGI는 많은 프로젝트에 영감을 주었습니다. 여기에서 모두 확인할 수 있습니다.

배경 스토리

BabyAGI는 트위터에 공유된 원본 작업 기반 자율 에이전트(2023년 3월 28일)의 축소 버전입니다. 이 버전은 140줄로 줄었습니다: 주석 13줄, 공백 22줄, 코드 105줄입니다. 이 리포지토리의 이름은 오리지널 자율 에이전트에 대한 반응에서 나온 것으로, 작성자가 이것이 AGI라는 것을 암시하려는 의도는 아닙니다.

벤처캐피털리스트인 @yoheinakajima가 애정을 담아 만들었습니다(여러분이 만들고 있는 것을 보고 싶습니다!).