Adala是一款自主数据（标注）代理框架，专注于数据处理任务。
为什么选择Adala？
- 可靠的代理： 代理建立在基于基准数据的基础上。这确保了一致和可信赖的结果，使Adala成为处理数据的可靠选择。
- 可控的输出： 对于每个技能，您可以配置所需的输出，并设置不同程度灵活性的特定约束。无论您是想严格遵循特定指南还是基于代理学习的自适应输出，Adala都允许您根据您的精确需求定制结果。
- 专注于数据处理： 尽管代理在各种数据标注任务中表现出色，但它们可以定制为各种数据处理需求。
- 自主学习： Adala代理不仅仅是自动化的；它们是智能的。它们根据环境、观察和反思进行迭代和独立地开发技能。
- 灵活可扩展的运行时： Adala的运行时环境是可适应的。单个技能可以部署到多个运行时中，促进动态场景，如学生/教师架构。此外，框架的开放性邀请社区扩展和定制运行时，确保持续发展和适应多样化需求。
- 易于定制： 快速定制和开发代理，以解决特定需求的挑战，而无需面对陡峭的学习曲线。
Adala面向谁？
Adala是一个多才多艺的框架，专为人工智能和机器学习领域的个人和专业人士设计。以下是谁会受益于Adala：
- AI工程师： 用模块化、相互连接的技能架构和设计AI代理系统。构建生产级别的代理系统，将低级别的ML抽象为Adala和LLMs。
- 机器学习研究人员： 进行复杂问题分解和因果推理的实验。
- 数据科学家： 将代理应用于预处理和后处理您的数据。在处理大型数据框时，通过Python笔记本本地与Adala进行交互。
- 教育工作者和学生： 将Adala作为教学工具或高级项目和研究的基础。
虽然上述角色是重点，但重要的是要注意，Adala被精心设计为简化和提升AI开发旅程，迎合领域中所有爱好者的需求，无论他们在领域中的具体专业领域如何。
安装
安装Adala：
pip install adala
Adala经常发布更新。为了确保您使用的是最新版本，建议您从GitHub安装：
pip install git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git
使用方法
引入Adala：
import adala
创建一个代理：
agent = adala.Agent()
配置代理的环境和学习目标：
agent.configure(environment='data_annotation', learning_goal='quality')
训练代理：
agent.train()
应用代理：
agent.apply()
Adala是一个创新的框架，旨在解决数据标注和处理方面的挑战。它的自主学习能力、灵活性和易用性使其成为人工智能和机器学习领域的一项强大工具。不论是AI工程师、机器学习研究人员、数据科学家还是教育工作者和学生，Adala都提供了一个可靠的解决方案，满足各种需求并推动领域的发展。
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