آوردن هوش مصنوعی چند عامل به JavaScript با Kaibanjs

مقدمه

هوش مصنوعی فراتر از تعامل تک LLM در سیستم های چند عامل، جایی که عوامل دارای هوش مصنوعی با هم همکاری می کنند ، عقل می کنند و وظایف را به صورت پویا انجام می دهند. در حالی که چارچوب ها دوست دارند کرجی این الگوی را در پایتون محبوب کرده اند ، کایبانج این قابلیت ها را به JavaScript می بخشد ، ارکستراسیون ، اتوماسیون و تصمیم گیری عامل یکپارچه– همه در داخل اکوسیستم JavaScript.

🚀 آیا می خواهید kaibanjs را در عمل تجربه کنید؟ اکنون آن را در زمین بازی تعاملی ما امتحان کنید. اکنون آن را امتحان کنید!

چرا JavaScript به AI چند عامل نیاز دارد

جاوا اسکریپت باقی مانده است یکی از زبانهای برنامه نویسی بسیار پرکاربرد، با این حال چارچوب های هوش مصنوعی تمایل به پیتون محور دارند. این یک شکاف برای توسعه دهندگان جاوا اسکریپت کسانی که می خواهند عملکردهای پیشرفته AI را بطور طبیعی و بدون تغییر زبان ادغام کنند.

با کایبانج، توسعه دهندگان می توانند:

• طراحی عوامل هوش مصنوعی با نقش های متمایز ، توانایی های استدلال و حافظه.
• تعریف کردن ارکستراسیون کار برای گردش کار پیچیده
• یکپارچه ادغام چند LLM و ابزارهای خارجیبشر
• گردش کار با هوش مصنوعی را با یک هیئت مدیره سبک kanban برای دید

چگونه Kaibanjs کار می کند

Kaibanjs مدیریت عوامل هوش مصنوعی را از طریق ساده می کند یک گردش کار ساختاری و رویداد محوربشر بیایید اجزای اصلی آن را کشف کنیم:

🔹 مأمورین

نمایندگان در Kaibanjs مانند موجودات خودمختار که وظایف خاص را اجرا می کنند. آنها با نقش ها ، اهداف و ابزارهای اختیاری متمایز پیکربندی شده اند.

import { Agent } from 'kaibanjs';

const researchAgent = new Agent({
  name: 'Research Agent',
  role: 'Information Gatherer',
  goal: 'Find relevant information on a given topic',
});

🔹 وظایف

وظایف اقدامات خاص اختصاص داده شده به نمایندگان را تعریف می کنند و انتظارات روشنی را برای اجرای آنها تعیین می کنند.

import { Task } from 'kaibanjs';

const researchTask = new Task({
  description: 'Gather the latest research on AI multi-agent systems',
  expectedOutput: 'Comprehensive report summarizing findings',
  agent: researchAgent,
});

🔹 تیم ها و اجرای گردش کار

ساختارهای Kaibanjs تیم جایی که چندین عامل در کارهای بهم پیوسته همکاری می کنند.

import { Team } from 'kaibanjs';

const aiResearchTeam = new Team({
  name: 'AI Research Team',
  agents: [researchAgent],
  tasks: [researchTask],
  env: { OPENAI_API_KEY: 'your-api-key-here' },
});

aiResearchTeam.start().then((result) => {
  console.log('Research completed:', result.output);
});

مورد استفاده: تحقیقات رقابتی خودکار

تصور کنید که شما نیاز دارید تحقیقات رقابتی را خودکار کنید در چارچوب های هوش مصنوعی مانند Crewai ، Autogen و Kaibanjs. به جای جمع آوری دستی داده ها ، Kaibanjs می تواند این روند را توسط:

1⃣ با استفاده از یک عامل تحقیق برای دریافت داده ها از چندین منبع.
2 یافته های پردازش با یک عامل تجزیه و تحلیل برای استخراج بینش های کلیدی.
3⃣ تولید گزارش ساختاری با استفاده از یک نماینده نویسنده محتوا.

اجرای مثال

const competitorResearchTask = new Task({
  description: 'Compare CrewAI, AutoGen, and KaibanJS for multi-agent AI workflows.',
  expectedOutput: 'Structured analysis of features, strengths, and limitations.',
  agent: researchAgent,
});

این گردش کار امکان پذیر است سریعتر و هوش خودکار رقابت بدون مداخله دستی.

مزایای kabanjs

✅ هوش مصنوعی چند عامل را به جاوا اسکریپت می آورد، از بین بردن نیاز به پایتون.
✅ ارکستراسیون بدون درز از گردش کار AI، از تحقیق تا تصمیم گیری.
✅ ماژولار و گسترده، پشتیبانی از LLMS ، API و ابزارهای شخص ثالث.
✅ تجسم ساخته شده از طریق یک هیئت مدیره الهام گرفته از Kanban.

با Kaibanjs شروع کنید

Kaibanjs به گونه ای طراحی شده است سازنده، فعال کردن مهندسان جاوا اسکریپت ، محققان هوش مصنوعی و کارشناسان اتوماسیون برای ساختن گردش کار AI بدون پیچیدگی.

🌐 وب سایت: kaibanjs.com

💻 مخزن جیتاب: kaibanjs on github

🤝 به جامعه بپیوندید: Discord Kaibanjs

آماده برای آوردن هوش مصنوعی چند عامل به جاوا اسکریپت؟ Kaibanjs را کاوش کنید و امروز شروع به ساختن گردش کار عامل هوشمند کنید!