Adala是一个自主DAta（标签）代理框架
Adala为实施专门从事数据处理的代理提供了一个强大的框架，重点是各种数据标签任务。这些代理是自主的，这意味着他们可以通过迭代学习独立获得一项或多项技能。这个学习过程受到他们的操作环境、观察和反思的影响。用户通过提供地面真相数据集来定义环境。每个代理都学习并应用其技能，我们称之为“运行时”，是LLM的同义词。
应用对象
专为人工智能和机器学习领域的个人和专业人士设计。
- 人工智能工程师：构建和设计具有模块化、互联技能的人工智能代理系统。构建生产级代理系统，将低级ML抽象为Adala和LLM。
- 机器学习研究人员：实验复杂的问题分解和因果推理。
- 数据科学家：应用代理来预处理和后处理您的数据。在使用大型数据帧时，通过Python笔记本与Adala进行原生交互。
- 教育工作者和学生：使用Adala作为教学工具或高级项目和研究的基础。
特点
- 可靠的代理：代理建立在地面真相数据的基础上。这确保了一致和值得信赖的结果，使Adala成为满足您数据处理需求的可靠选择。
- 可控输出：对于每项技能，您可以配置所需的输出，并以不同程度的灵活性设置特定的约束。无论您是想要严格遵守特定指南，还是希望根据代理的学习进行更适应的输出，Adala都允许您根据自己的确切需求定制结果。
- 专门从事数据处理：虽然代理擅长各种数据标签任务，但它们可以针对广泛的数据处理需求进行定制。
- 自主学习：Adala代理不仅仅是自动化的；他们很智能。他们根据环境、观察和反思迭代和独立地发展技能。
- 灵活且可扩展的运行时：Adala的运行时环境具有适应性。单个技能可以部署在多个运行时，促进学生/教师架构等动态场景。此外，框架的开放性邀请社区延长和定制运行时间，确保持续演变和适应不同需求。
- 易于定制：快速定制和开发代理，以应对特定于您需求的挑战，而无需面临陡峭的学习曲线。
更多
资源地址：https://github.com/HumanSignal/Adala
