Открытый SDK для AI-работы с знаниями

ClioAI выпустил kw-sdk, открытый набор инструментов для разработки программного обеспечения, предназначенный для структурирования работы ИИ-агентов в областях знаний, таких как исследование, анализ, стратегия и написание текстов. В отличие от традиционных кодовых фреймворков, которые имеют естественные сигналы верификации через тестирование, работа с знаниями требует структурированных подходов для проверки и оценки задач.

Этот SDK упрощает выполнение задач через оркестратор, который управляет подсистемами, веб-поиском, выполнением кода и вводом/выводом файлов, а затем проходит шаг проверки, который проверяет работу по заранее определенной рубрике, остающейся скрытой от исполнителя. Этот метод имитирует функцию вознаграждения, что идеально подходит для моделей обучения с подкреплением, применяемых к задачам в области знаний.

Ключевыми концепциями фреймворка являются Информирование о задаче, Создание рубрики, Выполнение, Верификация и Отправка. Режим 'Исследование' особенно примечателен; он позволяет генерировать несколько различных подходов к проблеме, предоставляя идеи о пространстве решений и подчеркивая пробелы или компромиссы.

Еще одной важной функцией является Контрольные точки, которая помогает в управлении многопользовательскими системами, позволяя сохранять логические состояния во время выполнения для дальнейшего изучения или повторного выполнения. Это полезно, когда необходимо повторно запустить или итерационно произвести определенные стадии процесса после проведения начальных задач, таких как поиски.

SDK также поддерживает удаленные среды выполнения. Вы можете выполнять команды в контекстах, таких как локальные среды, контейнеры Docker или изолированные браузеры, что делает его универсальным для различных операционных нужд. Этот подход превращает выполнение кода в протокол, давая гибкость в интеграции.

Для установки рекомендуется использовать Python и устанавливать непосредственно из репозитория GitHub: pip install git+https://github.com/ClioAI/kw-sdk.git. Вы также можете добавить его к вашему pyproject.toml для зависимостей разработки. Рекомендуется создать файл .env для API-ключей, таких как Gemini, OpenAI и Anthropic.