Skymel ADK：构建具有自修复功能的 AI 代理，无需编排代码

什么是 Skymel ADK？

Skymel ADK（Agent Development Kit，代理开发工具包）是一个综合平台，旨在简化智能 AI 代理的创建和部署。它的独特之处在于，它使开发人员能够构建自我修复的 AI 代理，这些代理可以适应、学习和扩展，而无需大量的编排代码。

Skymel ADK 的主要特性：

多模型大脑架构： Skymel ADK 采用多组件大脑架构，结合了 LLM（语言模型）、ML（机器学习）模型、因果模型和外部存储的优势。这种方法有助于防止常见的诸如幻觉、目标漂移和失控成本等问题，这些问题通常与仅使用 LLM 的代理相关。
动态工作流生成：该平台从自然语言输入中动态生成工作流。这意味着您可以用简单的英语定义代理的目的和约束，Skymel 将创建一个针对特定任务量身定制的专业工作流。
无需编排代码： Skymel ADK 的一个突出特点是它消除了对复杂编排代码的需求。开发人员可以专注于定义代理的行为和目标，而 Skymel 则处理底层执行和管理。
自我修复执行： Skymel 的 ECGraph 引擎自动检测并在执行过程中从错误中恢复，确保代理保持稳健和可靠。
持续学习：使用 Skymel ADK 构建的代理会从每次执行中持续学习，从而随着时间的推移提高其性能。

Skymel ADK 如何工作？

Skymel ADK 通过一系列旨在简化代理开发过程的步骤来运行：

用自然语言定义代理：开发人员使用自然语言定义代理的目的、约束和工具。这通过一个简单的 JSON 配置文件来完成。
指定任务：为代理定义要执行的特定任务。例如，“处理订单 #12345 的退款”。
动态 DAG 生成：多模型大脑分析任务需求并生成自定义执行计划。这包括选择适当的模型（例如，GPT-4、Claude），选择必要的工具（例如，数据库、API），并构建优化的执行序列。
使用 ECGraph 引擎执行： ECGraph 引擎加载工作流配置，执行 DAG（有向无环图）中的每个节点，监控资源使用情况，并提供自动错误恢复。

技术深入探讨

Skymel ADK 的方法超越了传统的神经符号方法，它结合了真正的多组件推理：

LLM 用于语言理解： LLM 用于自然语言理解和生成。
ML 模型用于工具使用决策：机器学习模型用于决定为给定任务使用哪些工具。
因果模型用于目标维护：因果模型有助于防止目标漂移并强制执行限制。
外部存储器用于上下文保持：外部存储器用于在多个交互中保持上下文。

为什么选择 Skymel ADK？

以下是选择 Skymel ADK 来满足您的 AI 代理开发需求的几个令人信服的理由：

快速部署： Skymel ADK 允许您在数小时内部署智能代理，而不是数周或数月。
降低复杂性：该平台消除了对复杂编排代码的需求，从而更容易构建和维护 AI 代理。
提高可靠性： Skymel 的自我修复执行确保您的代理即使在面对错误时也能保持稳健和可靠。
持续改进：使用 Skymel ADK 构建的代理会随着时间的推移不断学习和改进。
节省成本：通过防止幻觉、循环和失控成本，Skymel ADK 可以帮助您节省 API 使用和其他费用。

Skymel ADK 适合哪些人？

Skymel ADK 适用于广泛的用户，包括：

开发人员：想要快速构建和部署智能 AI 代理，而又不想陷入复杂编排代码的开发人员。
企业：想要使用 AI 代理实现任务自动化并提高效率的企业。
研究人员：想要试验不同的 AI 代理架构和算法的研究人员。

具体而言，Skymel ADK 旨在构建各种应用中的代理，例如：

客户支持：自动化客户支持查询并解决问题。
销售：协助销售团队进行潜在客户开发和客户互动。
DevOps：自动化 DevOps 任务并改进基础设施管理。
数据分析：自动化数据分析任务并生成见解。

定价

Skymel ADK 提供不同的定价计划以满足各种需求：

入门版： 25 美元/月，包括 250 个工作流创建/月。
专业版： 499 美元/月，包括 10,000 个工作流创建/月。
企业版：自定义定价，包括无限的工作流和本地部署选项。

所有计划都包括一个月的免费代理执行时间，额外的 workflow 创建按即用即付的方式收费。

如何使用 Skymel ADK？

安装 Skymel ADK JavaScript 包：
```
npm install skymel-adk-js-beta
```

导入和配置代理：

import {SkymelAgent} from "skymel-adk-js-beta";

const apiKey = "YOUR_API_KEY";
const endpointUrl = "https://skymel.com/websocket-dynamic-agent-generation-infer";

配置您的代理：

const requestBody = {
  apiKey: apiKey,
  isWebSocket: true,
  name: "Customer Support Agent",
  definition: "Handle customer inquiries and resolve issues",
  restrictions: "Always be polite, escalate complex issues",
  mcpEnabled: true,
  query: "Help customer with refund request"
};

生成并执行工作流：

// Send request to generate workflow DAG
const response = await fetch(endpointUrl, {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
  },
  body: JSON.stringify(requestBody)
});

const workflow = await response.json();
console.log("Workflow generated:", workflow);