Mangaba.AI 开源项目教程

1. 项目介绍

Mangaba.AI 是一个用于创建和管理自主 AI 代理团队的框架，这些代理能够协同工作，以智能和高效的方式解决复杂的任务。该项目提供了一个基础设施，让开发者可以定义不同角色的代理（如研究者、分析员、作家等），并使它们相互通信、共享上下文以及使用多种 AI 模型（如 Gemini、OpenAI 和 Anthropic）。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，您需要在您的环境中安装以下依赖：

pip install google-generativeai python-dotenv

安装 Mangaba.AI

接着，安装 Mangaba.AI 本身：

pip install -e .

执行第一个示例

安装完成后，您可以通过以下命令运行一个简单的示例：

python examples/basic_usage.py

这个脚本将启动三个代理：一个研究者、一个分析员和一个作家，它们将协同工作，展示 Mangaba.AI 的基本功能。

3. 应用案例和最佳实践

创建自定义代理

根据您的需求，您可以创建具有特定角色和目标的代理。例如，如果您需要一个能够处理客户服务的代理，您可以定义一个代理来分析客户请求，并将请求分配给合适的支持人员。

# 示例代码：创建一个自定义代理
from mangaba_ai.agents import Agent

class CustomerServiceAgent(Agent):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        # 初始化代理的特定属性和行为

    def handle_request(self, request):
        # 处理客户请求的逻辑
        pass

代理间的通信

Mangaba.AI 支持代理之间的直接通信。确保您的代理能够发送和接收消息，以便高效协作。

# 示例代码：代理间发送消息
def send_message_to_analyst(self, message):
    self.send_message('analyst', message)

def receive_message_from_researcher(self, message):
    # 接收消息的逻辑
    pass

维护上下文

在执行任务时，保持上下文的一致性是至关重要的。Mangaba.AI 允许您在代理间共享和持久化上下文。

# 示例代码：维护上下文
class ContextManager(Agent):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.context = {}

    def update_context(self, key, value):
        self.context[key] = value

    def get_context(self, key):
        return self.context.get(key)

4. 典型生态项目

Mangaba.AI 可以与多种服务和工具集成，以构建一个强大的生态系统。以下是一些典型的生态项目：

• Slack 集成：将 Mangaba.AI 代理集成到 Slack 工作流中，以便自动处理和响应 Slack 消息。
• GitHub 集成：利用 GitHub API，使代理能够自动化代码审查和问题跟踪。
• Jira 集成：创建代理来自动化 Jira 票务流程，包括创建、更新和关闭任务。

这些集成可以帮助您的团队实现更高效的自动化工作流程。