[Recomendação de código aberto] Kosong: a mais recente aplicação de código aberto de agente de IA da @Kimi_Moonshot, a camada de abstração LLM. Ele atua como uma camada de abstração para o LLM, fornecendo uma interface unificada para lidar com estruturas de mensagens, coordenação assíncrona de ferramentas e provedores de modelos plugáveis, evitando assim a dependência de fornecedores e melhorando a eficiência do desenvolvimento. O nome do projeto, "Kosong", tem origem no malaio e indonésio e significa "vazio", simbolizando seu design abstrato e flexível. Objetivo principal e características O principal objetivo do Kosong é fornecer aos agentes de IA um método de interação padronizado entre os provedores de LLM (Learning Learning Management), suportando cenários que variam de bate-papos simples a chamadas de ferramentas complexas. Os principais recursos incluem: • Estrutura de mensagem unificada: O formato padronizado de entrada/saída garante a compatibilidade com vários LLMs. • Coordenação assíncrona de ferramentas: Suporta chamadas de ferramentas em tempo real (como cálculos matemáticos ou execução de funções externas) e lida com respostas em fluxo contínuo. • Provedores plugáveis: Fácil integração com backends como o Kimi (API da Moonshot AI) e suporte à expansão para outros modelos. • Agente de demonstração integrado: Inicie rapidamente seu ambiente de teste local. Essas funcionalidades são particularmente adequadas para aplicações que exigem integração flexível com LLM, como chatbots, fluxos de trabalho automatizados ou assistentes inteligentes. Tecnologias, linguagem e ambiente: Python 3.13 ou superior, com recomendação do gerenciador de pacotes UV. • Dependências principais: kosong, pydantic (para validação de dados). • Ferramentas de exemplo: CallableTool2 e SimpleToolset integrados, que facilitam a definição de funções personalizadas (como operações de adição). Endereço de código aberto:
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