Kheish是什么?一文让你看懂Kheish的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Kheish概述简介

Kheish是基于大型语言大模型(LLM)的多智能体编排开源平台,用多个专门的角色(智能体)和灵活的工作流协调复杂任务的各个步骤,如提案生成、审核、验证和格式化,产生高质量结果。平台能无缝集成外部模块,例如文件系统访问、shell命令和向量存储,丰富上下文并处理大型代码库或文档。Kheish以模块化、可扩展性、反馈循环和聊天式提示等特点,支持定制和扩展到新任务或领域。

Kheish的功能特色

多智能体工作流:定义多个角色(提议者、审阅者、验证者、格式化程序),并按照基于YAML的工作流配置顺序执行它们,处理复杂任务。

模块集成:集成多种模块,如文件系统访问(fs)、shell命令(sh)、向量存储(vector_store)等,扩展功能和处理能力。

聊天式提示:与LLM的互动采用对话式结构,包括system、user和assistant,维护上下文并澄清指令。

反馈和修订循环:工作流支持迭代反馈,如果审阅者或验证者发现问题,请求修订,直到解决方案满足标准。

RAG和嵌入:集成向量存储处理大型文档,模型能获取相关片段而不会使提示过载。

模块化和可扩展性:支持在不破坏现有结构的情况下添加新模块或代理,鼓励定制和扩展到新任务或领域。

Kheish的技术原理

任务管理器:设计一个任务管理器,负责加载任务配置(YAML)、处理上下文、运行工作流程,并按需集成模块。

上下文处理:任务管理器读取初始文件或文本,准备TaskContext,为后续的智能体工作流提供上下文信息。

工作流执行:智能体按照定义的工作流顺序执行任务,包括生成解决方案、检查提案质量、确保最终正确性及输出验证结果。

模块请求调用:智能体能发出MODULE_REQUEST呼叫,获取其他数据、读取文件或执行语义搜索等。

结果缓存:为避免重复操作,Kheish缓存代理请求模块的结果。

与RAG集成:与检索增强生成(RAG)模型集成,轻松处理大型文档,通过向量存储获取相关片段。

Kheish项目介绍

GitHub仓库:https://github.com/graniet/kheish

Kheish能做什么?

代码审计:用在自动化代码审查,通过智能体工作流识别代码中的安全漏洞和质量问题,提出改进建议。

法律文件分析:在法律领域,处理和分析大量的法律文件,提取关键信息,辅助法律研究和案件准备。

客户服务自动化:作为聊天机器人,处理客户的咨询和支持请求,提供即时的自动化回答。

内容创作助手:辅助内容创作者生成和编辑文章、博客和其他营销材料,提高内容的质量和吸引力。

个性化教育平台:根据学生的学习进度提供个性化的学习材料和练习题,辅助在线教育和远程学习。

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