开源AI代理构建工具

一个使用开源技术栈构建AI代理的实践课程,涵盖代理工具连接、多组件协议(MCP)和可观察性设置。

  • by DashMofficial
  • Jupyter Notebook
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  • 更新于
在 GitHub 查看 DashMofficial/agent-with-mcp-memory

使用说明

速成课程:使用开源工具构建人工智能代理

这个项目是一个关于使用100%开源技术栈构建人工智能代理的实践速成班!你会学到:

  • 什么是AI代理
  • 将代理连接到工具
  • MCP(多组件协议)概述
  • 用MCP服务器替换工具
  • 设置可观察性和跟踪

所有概念都用真实的、可运行的代码来演示。

什么是AI Agent?

AI代理使用LLM作为其大脑,具有记忆来保持上下文,并可以通过工具(如浏览网页、运行代码等)采取现实世界的行动。

简而言之:它思考、记忆和行动。

技术栈

  • 100%开源!

系统概述

系统的工作原理如下:

  1. 用户发送查询
  2. 助手通过MCP进行网络搜索
  3. 查询+结果进入内存管理器
  4. 内存管理器将上下文存储在Graphiti中
  5. 响应代理制作最终答案

设置

  • 设置ollama:
  1. 按照操作系统的官方说明安装Ollama:

    对于macOS:

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    

    对于Linux:

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    

    对于Windows: 从下载并安装 Ollama官方网站

  2. 拉动所需的模型:

    ollama pull llama3.2
    

您应该看到模型的响应。如果您遇到任何错误,请检查Ollama是否正在运行:

  • 添加所有必要的密钥:

    创建新的 .env 项目根目录中的文件,使用 .env.example 作为模板。复制示例文件并根据需要填写您自己的API密钥和机密。

    cp .env.example .env
    # Then edit .env to add your keys
    
  • 安装依赖项:

    在项目根目录中运行以下命令以安装所有必需的依赖项:

    uv sync
    

启动MCP服务器:

  • 启动链接服务器:

    在此处获取您的Linkup API密钥

    在项目根目录下运行以下命令:

    python server.py
    
  • 启动Graphiti MCP服务器:

    这仅适用于高级使用,您仍然可以通过Linkup MCP服务器学习所有基础知识。

贡献

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