在当今应用开发领域，类似OpenAI API等生成式AI技术的蓬勃发展正在彻底改变着应用开发的格局。Python和JavaScript等语言已经拥有丰富的资源来支持这些技术，其中LangChain就是一个显著的例子。然而，Go语言开发者面临的选择却相对有限。LangChainGo，作为LangChain的Go语言版本，一直在努力与Go的编程理念保持一致，而LangChain本身则常被认为过于复杂。
为了满足对一个既简单又强大的Go兼容工具的需求，我们推出了Agency。这个Go框架采用了一种精简的方法论，与Go固有的静态类型和性能效率的优势完美契合。它代表了我们对向Go编程社区引入用户友好且高效的AI功能的解决方案。
Agency的特性
- Go编程理念契合： 与LangChainGo不同，Agency注重与Go的编程理念的一致性，使得开发者更容易上手。
- 简洁而强大： 我们精心打磨了Agency的框架，确保其在保持简洁易用的同时，不失强大的功能。
- 静态类型与性能效率： 利用Go语言的静态类型和出色的性能优势，Agency在处理AI功能时更为高效。
Agency在实战中的应用
package main
import (
"bufio"
"context"
"fmt"
"os"
_ "github.com/joho/godotenv/autoload"
"github.com/neurocult/agency"
"github.com/neurocult/agency/providers/openai"
)
func main() {
// 初始化Assistant
assistant := openai.
New(openai.Params{Key: os.Getenv("OPENAI_API_KEY")}).
TextToText(openai.TextToTextParams{Model: "gpt-3.5-turbo"}).
SetPrompt("You are helpful assistant.")
// 交互式聊天
messages := []agency.Message{}
reader := bufio.NewReader(os.Stdin)
ctx := context.Background()
for {
fmt.Print("User: ")
text, err := reader.ReadString('\\n')
if err != nil {
panic(err)
}
// 用户输入
input := agency.UserMessage(text)
// 执行Assistant
answer, err := assistant.SetMessages(messages).Execute(ctx, input)
if err != nil {
panic(err)
}
// 打印Assistant回答
fmt.Println("Assistant: ", answer)
// 更新消息记录
messages = append(messages, input, answer)
}
}以上是一个简单的Chat例子，展示了如何使用Agency框架与OpenAI的API实现基于Go的交互式聊天。这个例子体现了Agency的简单易用，以及如何与Go的语言特性无缝结合，为Go语言开发者提供了一种高效且友好的AI功能引入方式。
结语
在这个AI盛行的时代，我们深知Go语言开发者对于高效、简单而强大的AI工具的需求。Agency的诞生旨在填补Go语言领域的空白，为开发者提供一种更直观、更贴近Go编程理念的AI解决方案。
