AskTheApi Team Builder

AskTheApi Team Builder

一个用于构建和管理自主 Agent 网络的高级 Python 库，这些 Agent 协同合作以解决复杂任务。该库旨在与使用 OpenAPI 标准定义的 API 无缝协作。它提供了简洁且类型安全的接口，用于创建、配置和运行 Agent 团队，让你只需编写少量样板代码即可轻松编排多 Agent 工作流。

功能

• 🚀 轻松创建 Agent 网络：基于 OpenAPI 规范，快速构建具备自定义工具和能力的 Agent 网络。

• 🤝 团队协作：轻松定义 Agent 团队，并由内置规划 Agent 自动协调。

• 📡 流式交互：实时流式传输 Agent 通信，让工作流更灵活、响应更迅速。

• 🔧 内置 HTTP 客户端：集成可直接调用外部 API 的 HTTP 客户端，简化工具的实现。

• ✨ 使用 Pydantic 实现类型安全：借助 Pydantic 模型进行可靠的数据验证，并明确定义类型。

• 🎯 简洁直观的 API：面向开发者设计，样板代码极少，清晰度极高。

安装

pip install asktheapi-team-builder

快速开始

以下是使用此软件包的方法：

1. 根据 OpenAPI 规范创建 Agent

from asktheapi_team_builder import TeamBuilder, Agent, Tool, Message, APISpecHandler
from typing import List
async def create_agents_from_spec():
    # Initialize handlers
    api_spec_handler = APISpecHandler()
    
    # Download and parse OpenAPI spec
    spec_content = await api_spec_handler.download_url_spec("https://api.example.com/openapi.json")
    
    # Classify endpoints into logical groups
    classification_result = await api_spec_handler.classify_spec(
        spec_content
    )
    
    # Generate agents for each group
    agents = []
    for group_spec in classification_result.specs:
        agent_result = await api_spec_handler.generate_agent_for_group(
            group_spec,
            spec_content
        )
        agents.append(agent_result)
    
    return agents

2. 构建并运行团队

async def run_agent_team(agents: List[Agent], query: str):
    # Initialize team builder
    team_builder = TeamBuilder(
        model="gpt-4",
        model_config={"temperature": 0.7}
    )
    
    # Build the team
    team = await team_builder.build_team(agents)
    
    # Create messages
    messages = [
        Message(
            role="user",
            content=query
        )
    ]
    
    # Run the team with streaming
    async for event in team_builder.run_team(team, messages, stream=True):
        if isinstance(event, ChatMessage):
            print(f"{event.source}: {event.content}")

使用示例

async def main():
    # Create agents from spec
    api_agents = await create_agents_from_spec()
    
    # Combine with manual agents
    all_agents = [weather_agent] + api_agents
    
    # Run the team
    await run_agent_team(
        all_agents,
        "What's the weather like in London and how might it affect local businesses?"
    )

自定义标头和配置

你可以使用自定义标头和模型设置来配置团队构建器：

team_builder = TeamBuilder(
    model="gpt-4",
    model_config={
        "temperature": 0.7,
        "default_headers": {
            "Authorization": "Bearer your-token",
            "Custom-Header": "custom-value"
        }
    }
)

# Run team with extra headers for specific requests
team = await team_builder.build_team(agents)
result = await team_builder.run_team(
    team,
    messages,
    extra_headers={"Request-ID": "123"}
)

MCP（Model Context Protocol）支持

该库内置了对 Model Context Protocol 的支持，可将 Agent 团队作为 API 端点公开，并根据 OpenAPI 规范自动生成工具。

from asktheapi_team_builder import MCPService, MCPConfig

# Configure MCP service
mcp_config = MCPConfig(
    transport="sse",  # Server-Sent Events transport
    port=8000,        # Port to run the MCP server
    name="asktheapi_mcp"  # Service name
)

# Initialize MCP service
mcp_service = MCPService(mcp_config)

# Start MCP server with OpenAPI spec
await mcp_service.start_from_spec(
    url_spec="https://api.example.com/openapi.json",
    headers={"Authorization": "Bearer your-token"}
)

MCP 服务将：

• 自动下载并解析 OpenAPI 规范
• 将端点归类到逻辑组中
• 为每个组生成适当的工具
• 通过 Model Control Protocol 接口公开这些工具
• 处理 Agent 交互的实时流式传输

贡献

欢迎贡献！请随时提交 Pull Request。对于重大更改，请先提交 issue，讨论你想要进行的更改。

1. Fork 此代码库
2. 创建功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 提交更改（git commit -m 'Add some amazing feature'）
4. 将更改推送到分支（git push origin feature/amazing-feature）
5. 提交 Pull Request

开发环境设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/alexalbala/asktheapi-team-builder.git
cd asktheapi-team-builder

# Install dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 基于 Microsoft 的 AutoGen 构建
• 灵感源于对更高级 Agent 团队管理接口的需求