[Recomendación de código abierto] Kosong: La última aplicación de código abierto de agente de IA de @Kimi_Moonshot: capa de abstracción LLM Actúa como una capa de abstracción para LLM, proporcionando una interfaz unificada para el manejo de estructuras de mensajes, la coordinación de herramientas asíncronas y proveedores de modelos conectables, evitando así la dependencia de un proveedor específico y mejorando la eficiencia del desarrollo. El nombre del proyecto, «Kosong», proviene del malayo e indonesio y significa «vacío», simbolizando su diseño abstracto y flexible. Propósito y características principales El objetivo principal de Kosong es proporcionar a los agentes de IA un método de interacción estandarizado entre los distintos proveedores de gestión del lenguaje de aprendizaje (LLM), que admita escenarios que van desde chats sencillos hasta llamadas a herramientas complejas. Sus características principales incluyen: • Estructura de mensajes unificada: El formato de entrada/salida estandarizado garantiza la compatibilidad con múltiples LLM. • Coordinación asíncrona de herramientas: Admite llamadas a herramientas en tiempo real (como cálculos matemáticos o ejecución de funciones externas) y gestiona respuestas de transmisión. • Proveedores conectables: Fáciles de integrar con sistemas de backend como Kimi (Moonshot AI API) y compatibles con la expansión a otros modelos. • Agente de demostración integrado: Inicie rápidamente su entorno de pruebas local. Estas características son especialmente adecuadas para aplicaciones que requieren una integración flexible de LLM, como chatbots, flujos de trabajo automatizados o asistentes inteligentes. Pila tecnológica, lenguaje y entorno: Python 3.13+, se recomienda el administrador de paquetes UV. • Dependencias principales: kosong, pydantic (para la validación de datos). • Herramientas de ejemplo: CallableTool2 y SimpleToolset integrados, lo que facilita la definición de funciones personalizadas (como operaciones de suma). Dirección de código abierto:
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