AI导哈

开发者AI工具

一个基于Docker容器的代理AI工作流工具，支持通过Markdown文件编写和执行复杂工作流。

  • by docker
  • Clojure
  • 本地部署
  • 398 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 docker/labs-ai-tools-for-devs

使用说明

：警告：弃用通知：此存储库现已弃用，不再处于活动开发中。请使用 Docker桌面集成MCP工具包 相反。

此README是一个代理工作流

面向开发人员的AI工具

Docker容器支持的代理AI工作流。

只是Docker。只是Markdown。拜伦。

主控程序

您编写的任何提示及其工具现在都可以用作 MCP服务器

使用发球模式 --mcp 旗帜。然后，通过git ref或path注册提示 --register <ref>

# ...
serve
--mcp
--register github:docker/labs-ai-tools-for-devs?path=prompts/examples/generate_dockerfile.md
--register /Users/ai-overlordz/some/local/prompt.md
# ...

我们的许多实验的来源 领英通讯

VSCode扩展

文档

这是什么？

这是一个简单的Docker镜像，通过结合Docker化工具、Markdown和您选择的LLM，为新颖的工作流提供了无限的可能性。

Markdown是一种语言

人类已经会说了。LLM也是。这个软件允许你在markdown文件中编写复杂的工作流程，然后在编辑器或终端中用你自己的LLM运行它们。..或任何环境，多亏了Docker。

Docker化工具

OpenAI API兼容LLM已经支持工具调用。我们认为这些工具可能只是Docker镜像。使用Docker的一些好处基于我们的 研究 使LLM能够：

  • 采取更复杂的行动
  • 用更少的令牌获得更多的上下文
  • 在更广泛的环境中工作
  • 在沙盒环境中操作

交谈 循环

对话循环是每个工作流程的核心。工具结果、代理响应，当然还有markdown提示，都通过循环传递。如果代理看到错误，它将尝试使用不同的参数甚至不同的工具运行该工具，直到得到正确的结果。

多模型代理

每个提示都可以配置为使用不同的LLM模型，甚至不同的模型系列运行。这使您能够使用最适合工作的工具。当您组合这些工具时，您可以创建多代理工作流，其中每个代理都使用最适合该任务的模型运行。

使用Docker，可以让前沿模型进行规划，同时执行轻量级的本地模型。

项目第一设计

要在软件开发循环中获得助手的帮助，唯一需要的上下文是您正在进行的项目。

提取项目上下文

提取器是一个针对项目运行的Docker镜像，它将信息提取到JSON上下文中。

提示为可跟踪的工件

提示存储在git仓库中，可以进行版本控制、跟踪和共享，以便任何人在自己的环境中运行。

开始使用

我们强烈建议使用VSCode扩展来开始。它将帮助您创建提示，并使用您自己的LLM运行它们。

运行第一个循环

VSCode

安装扩展

拿到 最新版本 并安装

code --install-extension 'labs-ai-tools-vscode-<version>.vsix'

正在运行：

  1. 打开现有的markdown文件，或在VSCode中创建新的markdown文件。

你甚至可以跑步 这 直接使用markdown文件！

  1. 运行命令 >Docker AI: Set OpenAI API Key 以设置OpenAI API密钥，或为本地模型使用伪值。

  2. 运行命令 >Docker AI: Select target project 选择一个项目来运行提示。

  3. 运行命令 >Docker AI: Run Prompt 开始对话循环。

命令行界面

说明假设您打开了一个终端，并且运行了Docker Desktop。

  1. 设置OpenAI密钥
echo $OPENAI_API_KEY > $HOME/.openai-api-key

注意：我们假设此文件存在，因此您必须为本地模型设置一个虚拟值。

  1. 在项目目录中运行容器
docker run 
  --rm \
  --pull=always \
  -it \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  --mount type=volume,source=docker-prompts,target=/prompts \
  --mount type=bind,source=$HOME/.openai-api-key,target=/root/.openai-api-key \
  vonwig/prompts:latest \
    run \
    --host-dir $PWD \
    --user $USER \
    --platform "$(uname -o)" \
    --prompts "github:docker/labs-githooks?ref=main&path=prompts/git_hooks"

看 文档 有关如何运行对话循环的更多详细信息。

建筑

#docker:command=build

docker build -t vonwig/prompts:local -f Dockerfile .

现在，对于代理工作流。..

提示系统

你是阅读读物的专家。

使用curl获取以下内容的自述文件https://github.com/docker/labs-ai-tools-for-devs在回答以下问题之前。

提示用户

这个项目是什么？

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