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DigitalFateとは何ですか？

契約アドレス: 5dpUewP2P5fFo9QFL9DoZke6hiBvHMfqMyCUvNNwpump

DigitalFateは、LLMコール、エージェント、そしてコンピュータベースのタスクをコスト効率の高い方法でオーケストレーションするための、エンタープライズ対応の高度なフレームワークを提供します。信頼性の高いシステム、スケーラビリティ、そしてタスク指向のアーキテクチャを備え、実世界のアプリケーションを効果的に処理します。

主な機能:

実稼働向けにスケーラブル: AWS、GCP、または Docker 経由でローカルに簡単にデプロイできます。
タスク重視のアーキテクチャ: さまざまなレベルの複雑さでタスクを実行します。
- LLM 呼び出しによる単純なタスク。
- V1 エージェントを使用した中間タスク。
- V2 エージェントと MCP 統合による高度な自動化。
MCP サーバー互換性: マルチクライアント処理を活用して高パフォーマンスの操作を実現します。
安全なツール呼び出しサーバー: 堅牢な API 対話でツールを管理します。
コンピューター使用の統合: Anthropic の「コンピューター使用」機能を使用して、人間のようなタスクを実行します。
簡単なツール統合: 1 行のコードでカスタムツールまたは MCP ツールを追加します。
クライアントサーバーアーキテクチャ: 実稼働向けに設計された、ステートレスでエンタープライズ対応のシステム。

🛠️ はじめに

前提条件

Python 3.10以降
OpenAI または Anthropic API キー (Azure および Bedrock をサポート)

インストール

pip install digitalfate

基本的な例

from digitalfate import digitalfateClient, ObjectResponse, Task, AgentConfiguration
from digitalfate.client.tools import Search

# Initialize Client and Configure
client = digitalfateClient("localserver")
client.set_config("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY")

# Define Task and Agent
task1 = Task(description="Research latest news in Anthropic and OpenAI", tools=[Search])

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    job_title="Product Manager",
    company_url="https://digitalfate.ai",
    company_objective="To build an AI agent framework that helps people accomplish tasks",
)

# Execute Task with Agent
client.agent(product_manager_agent, task1)

result = task1.response

print(result)

高度な例

from digitalfate import digitalfateClient, ObjectResponse, Task, AgentConfiguration
from digitalfate.client.tools import Search

# Create a DigitalFate client instance
client = digitalfateClient("localserver")
client.set_config("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY")
client.default_llm_model = "openai/gpt-4o"

# DeepSeek Chat

client.set_config("DEEPSEEK_API_KEY", "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY")
client.default_llm_model = "deepseek/deepseek-chat"

# Claude-3.5-Sonnet

client.set_config("ANTHROPIC_API_KEY", "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY")
client.default_llm_model = "claude/claude-3-5-sonnet"

# GPT 4o on Azure
client.set_config("ANTHROPIC_API_KEY", "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY")
client.default_llm_model = "claude/claude-3-5-sonnet"

# Claude 3.5 Sonnet on AWS
client.set_config("AWS_ACCESS_KEY_ID", "YOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID")
client.set_config("AWS_SECRET_ACCESS_KEY", "YOUR_AWS_SECRET_ACCESS_KEY")
client.set_config("AWS_REGION", "YOUR_AWS_REGION")
client.default_llm_model = "bedrock/claude-3-5-sonnet"

タスク定義

タスクは説明によって定義されます。高レベルのタスクは、管理しやすいサブタスクに自動的に分割されます。例えば、「AnthropicとOpenAIの最新ニュースを調査する」というタスクは、次のようなサブタスクに分割される可能性があります。

「Google で Anthropic と OpenAI のニュースを検索してください。」「関連ブログを読んでください。」「公式発表を確認してください。」

タスクの説明を定義する

description = "Research latest news in Anthropic and OpenAI"

タスク実行

エージェントとタスクを組み合わせ、DigitalFateサーバーを使用して実行します。このアプローチにより、SaaSアプリケーションや垂直AIシステムにおけるタスク実行が簡素化されます。

client.agent(product_manager_agent, task1)

result = task1.response

for item in result.news_list:
    print("\nNews")
    print("Title: ", item.title)
    print("Body: ", item.body)
    print("URL: ", item.url)
    print("Tags: ", item.tags)

追加機能（ベータ版）

単一のLLMコール

エージェントを展開するのではなく、LLM を直接呼び出すタイミングを決定することで、コストとレイテンシを最適化します。

client.call(task1)

メモリシステム

AgentConfiguration のメモリ設定を活用して、パーソナライズされたコンテキスト認識型のインタラクションを有効にします。

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    agent_id="product_manager_agent",
    memory=True,
)

ナレッジベース

PDF や URL などのプライベートまたはパブリックコンテンツを通じてエージェントにコンテキストを提供します。

from digitalfate import KnowledgeBase

kb = KnowledgeBase(files=["sample.pdf", "https://digitalfate.ai"])

task1 = Task(context=[kb])

タスクチェーン

あるタスクの出力を別のタスクの入力として使用して、タスクをリンクします。

task2 = Task(context=[task1])

マルチエージェントコラボレーション

共同で問題を解決するために、複数のエージェントにタスクを分散します。

client.multi_agent([agent1, agent2], [task1, task2])

人間のようなエージェント

個人的なやり取りが必要なタスクのために、エージェントの名前と連絡先情報を設定します。

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    name="John Walk",
    contact="john@digitalfate.ai",
)

コンピュータの使用

マウスの動きやクリックなど、人間のような操作を必要とするタスクを実行します。

from digitalfate.client.tools import ComputerUse

tools = [ComputerUse]

反射機構

結果を検証し、改善のためのフィードバックを提供することで、高品質の出力を保証します。

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    reflection=True,
)

コンテキスト圧縮

システムメッセージと入力を自動的に圧縮して、コンテキストオーバーフローのシナリオを処理します。

product_manager_agent = AgentConfiguration(
    compress_context=True,
)

テレメトリー

環境変数を設定して匿名テレメトリを無効にします。

import os
os.environ["digitalfate_TELEMETRY"] = "False"

ライセンス

DigitalFateはMITライセンスに基づいてライセンスされています。ライセンスの全文は以下をご覧ください。

MITライセンス

本ソフトウェアおよび関連ドキュメントファイル (以下「本ソフトウェア」) のコピーを入手したすべての人物は、以下の条件に従い、本ソフトウェアを無制限に扱う権利 (使用、コピー、変更、統合、公開、配布、サブライセンス、および/または販売する権利を含みますが、これに限定されません) および本ソフトウェアの提供を受けた人物が同様の行為を行うことを許可する権利を無償で付与されます。

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