Entpacken der Open-Source-Version von Coze: Die drei Kernkomponenten des Agenten werden vollständig offen gelegt, 9.000 Stars in 48 Stunden gesammelt.

Es gibt jetzt auch eine Open-Source-Lösung für die Agent-Entwicklung!

So ist es: Zwei Unterprodukte von Coze wurden kürzlich offiziell Open-Source gemacht: Coze Studio und Coze Loop.

Nach nur einem Wochenende hatten die beiden Projekte schon 9.000 Stars auf GitHub!

Zusammen mit dem bereits Open-Source verfügbaren Entwicklungsskelett Eino hat Coze den gesamten Prozess von der Entwicklung, Bewertung bis hin zur Wartung von Agenten Open-Source gemacht. Das ist ein Meilenstein!

Es ist bekannt, dass Agenten in diesem Jahr extrem populär geworden sind.

Obwohl es immer mehr erfolgreiche Agenten gibt oder dass viele Unternehmen das MCP-Protokoll unterstützen, zeigt alles, dass Agenten von einer "Hobbytechnologie" zu einem praktischen Anwendungsinstrument werden.

An diesem kritischen Punkt ist es klar, dass die Reifeentwicklung von Agenten nicht nur von einem Unternehmen abhängt.

Und Open-Source ist einer der Schlüssel, um diese Hürde zu überwinden - Indem globale Entwickler eingeladen werden, kann die Agent-Technologie von einem Instrument zu einer Ökosystem werden.

Deshalb decken die Open-Source-Produkte von Coze den gesamten Lebenszyklus der Agent-Entwicklung ab:

• Coze Studio: Ein Low-Code-Visualisierungsportal für die Agent-Entwicklung, das es Entwicklern ermöglicht, schnell AI-Workflows zu erstellen;
• Coze Loop: Ein Portal für die Entwicklung, Bewertung und Wartung von Prompts, das die Stabilität und Optimierung von Agenten sicherstellt;
• Eino: Ein einheitliches und abstraktes AI-Anwendungsorchestrierungsskelett, das es Agenten ermöglicht, flexibel auf verschiedene Modelle und Datenquellen zuzugreifen.

Zum Vergleich: Coze hat das Fundament für Sie gebaut, und jetzt können Entwickler Agenten wie Lego-Bausteine zusammenbauen.

Und das Wichtigste: Sie verwenden die Apache 2.0 Open-Source-Lizenz:

Diese Lizenz erlaubt nicht nur die kommerzielle Nutzung, sondern auch die klare Patentlizenzierung, um die Benutzer rechtlich zu schützen. Entwickler müssen nach der Codeänderung nicht die Änderungen Open-Source machen, sondern können sie auch privat nutzen. Sie müssen nur die ursprüngliche Copyright-Erklärung, Haftungsausschluss und Benachrichtigungsdateien beibehalten, wenn sie die Software verteilen.

Übrigens: Ohne zusätzliche Bedingungen!

Entwicklung, Bewertung und Wartung - Der gesamte Agent-Entwicklungsprozess ist Open-Source

Genug geredet, lass uns direkt die drei Open-Source-Produkte von Coze entpacken.

Coze Studio

Im Zeitalter der Agenten kann Coze Studio Ihnen helfen, wenn Sie eine gute Idee haben, aber die Schwierigkeiten der Umsetzung zu hoch sind.

Wie der Name schon sagt, hilft es Ihnen, Agenten einfacher zu entwickeln.

Dieses Open-Source-Portal ist "komplett" und bietet fast alle Kerntechnologien, die für die Agent-Entwicklung benötigt werden.

Von der Entwicklung bis zur Bereitstellung hat Coze Studio fast alles, was Entwickler benötigen. (Es hat in den letzten Tagen schon 7.300 Stars auf GitHub bekommen!)

Coze Studio Open-Source-Adresse: https://github.com/coze-dev/coze-studio

Natürlich ist es wichtig, dass es genügend Werkzeuge gibt, aber es ist noch wichtiger, dass diese Werkzeuge einfach zu bedienen sind.

Und Coze Studio hat in dieser Hinsicht einige clevere Ideen.

Besonders erwähnenswert ist, dass es einen kompletten Workflow-Engine hat. Dies ist der Kern von Agenten, der alle Knotentypen und Orchestrierungslogiken von Coze enthält.

Die Knotentypen können als kleine Funktionsbausteine verstanden werden, die in den Workflow gezogen werden können. Beispielsweise kann der LLM-Knoten verwendet werden, um Inhalte mit einem großen Sprachmodell zu generieren. Die Orchestrierungslogik bezieht sich auf die Regeln und Prozesse, wie die Knoten verbunden und in welcher Reihenfolge sie ausgeführt werden.

Mit diesen beiden Dingen können Entwickler Agenten einfacher entwickeln, indem sie einfach einige Drag-and-Drop-Aktionen ausführen.

Außerdem unterstützt Coze Studio ein "Plugin-System", was wie ein "Cheat" für Agenten ist.

Diesmal hat das Portal die Definition (wie man Plugins schreibt), den Aufruf (wie Plugins von Agenten aufgerufen werden) und das Management-System (wie Plugins verwaltet, aktualisiert und debuggt werden) Open-Source gemacht. Entwickler können einfach ihre eigenen Plugins schreiben, indem sie diesen Anweisungen folgen.

Außerdem gibt es nicht nur viele integrierte Plugins, sondern auch eine Möglichkeit, jeden Drittanbieter-API einfach zu erstellen und zu integrieren. Es gibt auch viele offizielle Open-Source-Plugins als Beispiel.

Alles in allem ist alles darauf ausgelegt, Agenten einfach zusätzliche Funktionen hinzuzufügen.

Nach der Bereitstellung eines Agenten können Entwickler sofort einen funktionsfähigen und benutzerfreundlichen Betriebshintergrund erhalten - einschließlich der gesamten Prozessfunktionen wie Agentenerstellung, Debugging, Plugin-Integration und Workflow-Orchestrierung.

Alle diese Funktionen sind sofort einsatzbereit. Entwickler müssen nur ihren eigenen Model-API-Key verbinden, und können sofort mit der Agent-Entwicklung auf Coze Studio beginnen.

Coze Loop

Nachdem wir einen Agenten "gebaut" haben, müssen wir uns überlegen, wie wir ihn stabil laufen lassen können.

Normalerweise haben Menschen vor der eigentlichen Veröffentlichung eines Agenten viele Probleme:

• Stimmt mein Prompt?
• Warum antwortet das Modell immer falsch?
• Wie finde ich die Fehler in einem Agenten?
• Welches ist besser, die alte oder die neue Version?
• ...

Und genau hier kommt Coze Loop ins Spiel - es löst alle Herausforderungen, die Agenten während des gesamten Lebenszyklus von der Entwicklung, Debugging, Bewertung bis zur Überwachung haben. (Es hat in den letzten Tagen schon 2.000 Stars auf GitHub bekommen!)

Coze Loop Open-Source-Adresse: https://github.com/coze-dev/coze-loop

Zuerst betrachten wir das Prompt-Entwicklungsportal von Coze Loop. Es bietet Entwicklern die gesamte Prozessunterstützung von der Erstellung, Debugging, Optimierung bis zur Versionsverwaltung.

Über das visuelle Playground können Entwickler die Ausgabe von verschiedenen Prompts in Echtzeit testen und auch verschiedene große Modelle mit einem Klick vergleichen.

Ohne diese Funktion müssten Menschen zwischen verschiedenen Modell-Webseiten wechseln und die Prompts manuell kopieren und einfügen, um sie zu vergleichen.

Nachdem wir eine einfachere Vergleichsmethode haben, müssen wir auch die Qualität der Modellausgabe wissenschaftlich und vernünftig bewerten.

Das Bewertungsportal von Coze Loop tritt dann in den Vordergrund - es ist ein systematischer automatischer Prüfmechanismus, der Entwicklern hilft, die Antwortqualität von Agenten aus verschiedenen Dimensionen wie Genauigkeit, Kürze und Compliance zu bewerten.

OK, nachdem wir die Eingabe und Ausgabe gelöst haben, fehlt noch eine ganzheitliche Beobachtung.

Coze Loop ist immer noch da. Es protokolliert jeden Verarbeitungsschritt von der Eingabe bis zur Ausgabe, einschließlich der Prompt-Analyse, des Modellaufrufs und der Werkzeugausführung.

Und selbst wenn es Probleme gibt, protokolliert es automatisch die genauen Details, um die Probleme zu finden und die mühsame manuelle Suche zu vermeiden.

Entwicklungsskelett Eino

Außer den beiden neuesten Open-Source-Produkten hat Coze im Februar dieses Jahres auch ein Agent-Entwicklungsskelett auf Basis der Go-Sprache - Eino (wie "I know") - Open-Source gemacht.

Bis jetzt hat es 5.300 Stars auf GitHub und hat einen gewissen Einfluss.

Eino Open-Source-Adresse: https://github.com/cloudwego/eino

Die Gründe, warum es so viel Aufmerksamkeit erregt, lassen sich grob wie folgt zusammenfassen:

1. Einheitliche Komponentenabstraktion und reiche Implementierungen

Es teilt die häufig verwendeten Funktionen in der AI-Anwendungsentwicklung in kleine Module auf. Diese Module haben eine einheitliche Definition, so dass Entwickler nicht darüber nachdenken müssen, wie jede Funktion implementiert wird. Und jedes Modul hat mehrere Implementierungen, die sofort einsatzbereit sind, so dass Entwickler sich die Mühe ersparen, von Grund auf neu zu schreiben.

2. Flexible Orchestrierungsfähigkeit

Es bietet verschiedene Orchestrierungsmethoden (Graph, Chain, Workflow), um Entwicklern zu helfen, komplexe Geschäftsprozesse auf einfache Weise auszudrücken. Während des Orchestrierungsprozesses werden auch Funktionen wie Typüberprüfung, Parallelitätsverwaltung und Aspektverwaltung unterstützt.

3. Vollständige Stream-Verarbeitungsfähigkeit

Basierend darauf, ob die Eingabe und Ausgabe Ströme sind, bietet Eino vier Interaktionsmodi: invoke (gewöhnliche Anfrage-Antwort-Interaktion), stream (Stromdatenverarbeitung), collect (Sammeln aller Daten innerhalb eines bestimmten Zeitraums und dann Verarbeitung), transform (Datenumwandlung), und es unterstützt die automatische Umwandlung, Zusammenführung und Kopie von Strömen.

4. Starke Werkzeugkette

Es bietet visuelle Orchestrierungs- und Debugging-Werkzeuge, so dass Entwickler einfach mit wenigen Drag-and-Drop-Aktionen eine AI-Anwendung erstellen können.

Coze Open-Source wird die Implementierung von Agenten in mehr Anwendungsfällen vorantreiben

Zusammenfassend betrachten wir die Beziehung zwischen den drei Open-Source-Produkten von Coze. Zum Vergleich:

Coze Studio ist wie ein Baustellenarbeiter, der das Gerüst baut; Coze Loop ist wie ein Qualitätskontrollzentrum, das sicherstellt, dass alles in Ordnung ist; und Eino ist wie ein intelligentes Heimautomatisierungssystem, das alles noch intelligenter und flexibler macht.

Man kann sagen, dass Coze das erste Mal in der Open-Source-Community einen geschlossenen Kreis der Agent-Infrastruktur für die gesamte Entwicklung, Bewertung und Wartungskette implementiert hat.

Da die Schwierigkeit der Agent-Entwicklung deutlich gesunken ist, können Entwickler sich künftig mehr auf die Geschäftsprozesse und die Innovationsmöglichkeiten konzentrieren.

Deshalb wird die Implementierung von Agenten in mehr Branchen und Anwendungsfällen wahrscheinlich schneller sein, als wir erwartet haben.

Und aus der Praxis betrachtet, eignet sich die Coze Open-Source-Lösung besonders für die folgenden typischen Anwendungsfälle:

Zuerst ist es die Unternehmensautomatisierung. Häufige interne Prozesse wie Ticketverarbeitung, Prozessgenehmigung und Wissensabfragen können jetzt durch die Open-Source-Version von Coze mit intelligenten Assistenten automatisiert werden, um die Betriebseffizienz zu verbessern.

Zweitens ist es für kleine und mittlere Teams und Unternehmer geeignet. Selbst wenn es keine vollständigen technischen Ressourcen gibt, können sie mit der Open-Source-Version von Coze schnell ihre eigenen intelligenten Assistenten, Dialogroboter oder Geschäftsprozessautomatisierungen erstellen und sich mehr auf die Geschäftsprozesse und die Produktinnovation konzentrieren.

In vertikalen Branchen (wie Recht, Medizin, Finanzwesen, E-Commerce usw.) können Entwickler auf Basis der Open-Source-Version von Coze schnell auf eigene Wissensbanken, Geschäftsregeln und Modell-APIs zugreifen, um maßgeschneiderte Agenten für die Branchenanforderungen zu erstellen.

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