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Glama

Starknet を搭載した強力で安全な AI エージェントを作成するためのエージェントエンジン。NPM パッケージとすぐに使えるバックエンドの両方でご利用いただけます。

クイックスタート

前提条件

  • Starknetウォレット(推奨: Argent X
  • AI プロバイダー API キー (Anthropic/OpenAI/Google Gemini/Ollama)
  • Node.jsとpnpmがインストールされている

インストール

git clone https://github.com/kasarlabs/snak.git cd snak pnpm install

構成

  1. .env.exampleをコピーして.envファイルを作成します。
cp .env.example .env

次に、 .envファイルに必要な値を入力します。

# --- Starknet configuration (mandatory) --- STARKNET_PUBLIC_ADDRESS="YOUR_STARKNET_PUBLIC_ADDRESS" STARKNET_PRIVATE_KEY="YOUR_STARKNET_PRIVATE_KEY" STARKNET_RPC_URL="YOUR_STARKNET_RPC_URL" # --- AI Model API Keys (mandatory) --- # Add the API keys for the specific AI providers you use in config/models/default.models.json # The agent will automatically load the correct key based on the provider name. # Example for OpenAI: OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY" # (e.g., sk-...) # Example for Anthropic: ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_ANTHROPIC_API_KEY" # (e.g., sk-ant-...) # Example for Google Gemini: GEMINI_API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY" # Example for DeepSeek: DEEPSEEK_API_KEY="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY" # Note: You do not need an API key if using a local Ollama model. # --- General Agent Configuration (mandatory) --- SERVER_API_KEY="YOUR_SERVER_API_KEY" # A secret key for your agent server API SERVER_PORT="3001" # --- PostgreSQL Database Configuration (mandatory) --- POSTGRES_USER="admin" POSTGRES_PASSWORD="admin" POSTGRES_ROOT_DB="postgres" # Database used to create/manage the application database POSTGRES_HOST="localhost" POSTGRES_PORT="5454" # --- LangSmith Tracing (Optional) --- # Set LANGSMITH_TRACING=true to enable tracing LANGSMITH_TRACING=false LANGSMITH_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com" LANGSMITH_API_KEY="YOUR_LANGSMITH_API_KEY" # (Only needed if LANGSMITH_TRACING=true) LANGSMITH_PROJECT="Snak" # (Optional project name for LangSmith) # --- Node Environment --- NODE_ENV="development" # "development" or "production"
  1. AIモデルの設定(オプション): config/models/default.models.jsonファイルは、様々なタスク( fastsmartcheap )で使用されるデフォルトのAIモデルを定義します。このファイルをカスタマイズすることも、新しいモデル設定(例: my_models.json )を作成してエージェント実行時に指定することもできます。ファイル構造についてはconfig/models/example.models.jsonをご覧ください。エージェントは、モデル構成のproviderフィールドを使用して、 .envファイルからロードする API キーを決定します (たとえば、 provideropenaiの場合、 OPENAI_API_KEYロードします)。
  2. config/agents/ディレクトリにエージェント構成ファイル (例: default.agent.jsonまたはmy_agent.json ) を作成します。
{ "name": "Your Agent name", "group": "Your Agent group", "description": "Your AI Agent Description", "lore": ["Some lore of your AI Agent 1", "Some lore of your AI Agent 1"], "objectives": [ "first objective that your AI Agent need to follow", "second objective that your AI Agent need to follow" ], "knowledge": [ "first knowledge of your AI Agent", "second knowledge of your AI Agent" ], "interval": "Your agent interval beetween each transaction of the Agent in ms,", "chatId": "Your Agent Chat-id for isolating memory", "maxIterations": "The number of iterations your agent will execute before stopping", "mode": "The mode of your agent, can be interactive, autonomous or hybrid", "memory": { "enabled": "true or false to enable or disable memory", "shortTermMemorySize": "The number of messages your agent will remember" }, "plugins": ["Your first plugin", "Your second plugin"], "mcpServers": { "nxp_server_example": { "command": "npx", "args": ["-y", "@npm_package_example/npx_server_example"], "env": { "API_KEY": "YOUR_API_KEY" } }, "local_server_example": { "command": "node", "args": ["node /path/to/local_server/dist/index.js"] } } }

snakagentのツールを使用して、独自のエージェント構成を簡単に作成できます。

使用法

プロンプトモード

プロンプトを実行します:

# start with the default.agent.json pnpm run start # start with your custom configuration pnpm run start --agent="name_of_your_config.json" --models="name_of_your_config.json"

サーバーモード

サーバーを実行します:

# start with the default.agent.json pnpm run start:server # start with your custom configuration pnpm run start:server --agent="name_of_your_config.json" --models="name_of_your_config.json"
利用可能なモード

|インタラクティブモード|自律モード| |---|---|---| |プロンプトモード|✅|✅| |サーバーモード|✅|✅|

プロジェクトにSnakを実装する

  1. snakパッケージをインストールする
#using npm npm install @snakagent # using pnpm pnpm add @snakagent
  1. エージェントインスタンスを作成する
import { SnakAgent } from 'starknet-agent-kit'; const agent = new SnakAgent({ provider: new RpcProvider({ nodeUrl: process.env.STARKNET_RPC_URL }), accountPrivateKey: process.env.STARKNET_PRIVATE_KEY, accountPublicKey: process.env.STARKNET_PUBLIC_ADDRESS, aiModel: process.env.AI_MODEL, aiProvider: process.env.AI_PROVIDER, aiProviderApiKey: process.env.AI_PROVIDER_API_KEY, signature: 'key', agentMode: 'interactive', agentconfig: y, }); const response = await agent.execute("What's my ETH balance?");

アクション

アクションの詳細については、こちらのドキュメントセクションをご覧ください。キットの包括的なインターフェースは、利用可能なすべてのプラグインとそのアクションを簡単にナビゲートできるカタログを提供し、プラグインの発見と使用を容易にします。

エージェントにアクションを追加するには、こちらのステップバイステップガイドに従ってください。

貢献

貢献を歓迎します!お気軽にプルリクエストを送信してください。

ライセンス

MIT ライセンス - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。


詳細なドキュメントについては、 docs.kasar.ioをご覧ください。

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Starknet を活用した強力で安全な AI エージェントを構築します。

  1. 前提条件
    1. インストール
      1. 構成
        1. 使用法
          1. プロンプトモード
          2. サーバーモード
          3. プロジェクトにSnakを実装する
        2. アクション
          1. 貢献
            1. ライセンス

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