

ミ Positional Agent
紹介 :
ミ positional Agent は、ブラウザと連携でき、深い研究、自動計画などの機能を持つ簡潔でありながら強力な代理フレームワークです。複雑なタスクや研究を行うユーザーに適しています。開発者はこのフレームワークを使ってさまざまなモデルやツールを簡単に統合できます。このフレームワークは作業効率を高め、ユーザーに便利な体験をもたらし、さまざまな科学研究や商業用途に最適です。この製品はオープンソースであり、ユーザーは自由に使用や改造が可能です。
ターゲットユーザー :
「ミ positional Agent は、研究者、開発者、そして効率的なデータ処理が必要なビジネスユーザーに最適です。その柔軟性と強力な機能により、ユーザーは変化する仕事環境で迅速に対応できるようになります。特に、異なるツールやモデルを統合して複雑なタスクを行う際には、特に有用です。」
使用シナリオ
AI分野における最新動向の研究でミ positional Agent を使用。
ブラウザツールを使って商品価格情報を高速取得。
市場トレンドや消費者行動を分析するために深い研究機能を利用。
製品特徴
ブラウザとの連携をサポートして、オンライン情報検索が可能です。
モデルコンテキストプロトコル (MCP) ツールを統合して、ツールの拡張性を向上させます。
自動計画機能により、タスクの進行状況に基づいて新しい実行計画を生成します。
Azure および OpenAI モデルなど、さまざまなモデル構成をサポートします。
深い研究機能を提供し、さまざまな形式のデータ解析をサポートします。
簡素化された設定と環境変数の設定により、素早い立ち上げが可能。
カスタムツールや機能拡張をサポートする柔軟なツールセット。
使用チュートリアル
ミ positional Agent をインストールする:コマンド 'pip install minion-agent-x' を使用します。
プロキシの構成:AgentConfig オブジェクトを作成し、モデル ID、名前、説明などのパラメーターを設定します。
プロキシインスタンスの作成:MinionAgent.create() メソッドを呼び出して、プロキシインスタンスを生成します。
プロキシの実行:代理の run() メソッドを呼び出し、必要な質問を渡します。
結果の処理:代理が返す結果を印刷またはさらに処理します。
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