AutoChain轻量级且可测试的 LangChain 替代品

AutoChain：构建轻量级、可扩展且可测试的 LLM 代理。

AutoChain 从 LangChain 和 AutoGPT 中汲取灵感，旨在通过为开发人员提供一个轻量级且可扩展的框架来解决这两个问题，让开发人员使用 LLM 和自定义工具构建自己的代理，并通过模拟对话自动评估不同的用户场景。LangChain 的经验丰富的用户会发现 AutoChain 很容易导航，因为它们共享相似但更简单的概念。

目标是通过简化代理定制和评估来实现生成代理的快速迭代。

特性：

• 轻量级且可扩展的生成代理管道。
• Agent可以使用不同的自定义工具并支持OpenAI函数调用
• 用于对话历史记录和工具输出的简单内存跟踪
• 通过模拟对话进行自动代理多轮对话评估

与现有框架相比，AutoChain 旨在提供一个轻量级框架，并通过多种方式简化代理构建过程：

1. 轻松的提示更新
   工程和迭代提示是构建生成代理的关键部分。AutoChain 使更新提示和可视化提示输出变得非常容易。使用-v标志运行以输出详细提示并在控制台中输出。
2. 最多 2 层抽象
   作为实现快速迭代的一部分，AutoChain 选择从替代框架中删除大部分抽象层
3. 自动化多轮评估
   评估是构建生成代理过程中最痛苦和最不确定的部分。更新代理以在一种场景中更好地执行通常会导致其他用例中的回归。AutoChain提供了一个测试框架来自动评估Agent在不同用户场景下的能力。