「babyagi」のインストール・使い方

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  章 有坂

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  オープンソースソフトウェアのトレンドを追いかけてます。

babyagiは、AIによるタスク管理システムのPythonスクリプトです。このシステムはOpenAIとChromaやWeaviateのようなベクトルデータベースを使用して、タスクを作成、優先度付け、実行します。システムの主なアイデアは、前のタスクの結果と事前に定義された目標に基づいてタスクを作成することです。スクリプトはOpenAIの自然言語処理（NLP）能力を使用して、目標に基づいて新しいタスクを作成し、Chroma/Weaviateを使用してタスク結果を保存および取得します。これは元の「タスク駆動型自律エージェント」（2023年3月28日）の縮小版ですSource 0。

インストール・導入方法

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/yoheinakajima/babyagi.git
cd babyagi

2. 必要なパッケージをインストールします：

pip install -r requirements.txt

3. .env.example ファイルを .env にコピーします：

cp .env.example .env

ここで、以下の変数を設定します：

• OPENAI_API_KEYとOPENAI_API_MODELでOpenAI APIキーを設定します。Weaviateと一緒に使用するには、こちらで詳細に記載されている追加の変数も設定する必要があります。
• TABLE_NAMEでタスク結果が保存されるテーブルの名前を設定します。
• (オプション) BABY_NAMEでBabyAGIインスタンスの名前を設定します。
• (オプション) OBJECTIVEでタスク管理システムの目標を設定します。
• (オプション) INITIAL_TASKでシステムの最初のタスクを設定します。

上記のオプションの値はすべてコマンドラインで指定することも可能ですSource 0。

また、Dockerコンテナ内でシステムを実行するには、上記の手順で.envファイルを設定した後、以下を実行します：

docker-compose up

これにはDockerとdocker-composeが必要ですSource 0。

使い方

このスクリプトは、OpenAIのAPIを使用してタスクを完了するための実行エージェントへのタスク送信、新しいタスクの作成とタスクリストの再優先化、そしてChroma/Weaviateを使用したタスク結果の保存と取得を行います。

このスクリプトはすべてのOpenAIモデル、Llama及びそのバリエーションを通じたLlama.cppで動作します。デフォルトのモデルはgpt-3.5-turboです。別のモデルを使用するには、LLM_MODELを通じて指定するか、コマンドラインを使用しますSource 0。