具有拥抱面部微代理的本地AI代理
该项目展示了一个定制的本地AI代理，能够执行网络搜索和情感分析。
特性
- 网页浏览： 利用Playwright执行网络搜索并从网页中检索信息。
- 情绪分析： 连接到基于Gradio的远程拥抱面部空间，以分析所提供文本的情感。
使用的技术
- @拥抱脸/小代理： 构建AI代理的核心库。
- TypeScript： 用于健壮和类型安全的JavaScript开发。
- 模型上下文协议（MCP）： 实现不同工具和服务的通信和集成。
- 剧作家： 用于浏览器自动化和网络交互。
- 渐变/拥抱面部空间： 主持情绪分析模型。
- LLM 已配置为使用
Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct（通过nebius提供者）通过拥抱面部推理，但可以适用于其他模型。
设置和安装
- 克隆存储库：
git clone https://github.com/mwill20/mcp-tiny-agent.git
cd mcp-tiny-agent- 安装依赖项：
npm install- 设置环境变量：
创建一个 .env 在项目根目录中创建文件，或在shell中设置以下环境变量：
- HF_TOKEN：您的拥抱脸API令牌至少具有“读取”权限。可从以下来源获得 https://huggingface.co/settings/tokens. - SENTIMENT_SERVER_URL：您部署的Gradio情绪分析MCP服务器的URL。例如， https://YOUR_SPACE_NAME.hf.space/gradio_api/mcp/sse. - PROVIDER （可选）：LLM提供者。默认为 nebius示例： nebius. - MODEL_ID （可选）：LLM模型ID。默认为 Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct示例： Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct.
*PowerShell示例：*
$env:HF_TOKEN="your_hf_token_here"
$env:SENTIMENT_SERVER_URL="your_gradio_mcp_sse_url_here"
$env:PROVIDER="nebius"
$env:MODEL_ID="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct"如何跑步
确保您的环境变量设置正确。
- 启动代理：
npx tsx agent.ts- 代理将初始化、加载工具，然后呈现
User:提示。
示例用法
代理运行后，您可以键入以下提示：
- 网络搜索：
Search Google for "latest AI breakthroughs"
- 情绪分析：
What is the sentiment of the phrase "Tiny Agents are incredibly versatile!"?
要退出代理，请键入 exit 或 quit.