OpenSpace के साथ स्व-विकसित AI एजेंट: कौशल, MCP, वंशावली और कम लागत वाला पुन: उपयोग
OpenSpace स्व-विकसित AI एजेंट बनाने के लिए एक फ्रेमवर्क है। यह संस्करण और वंशावली के साथ SQLite में क्षमताओं को संग्रहीत करता है, कस्टम और होस्ट कौशल का समर्थन करता है, और स्ट्रीमेबल HTTP पर MCP के माध्यम से एकीकृत होता है। यह ट्यूटोरियल पेरोल कार्य, कौशल पुन: उपयोग, एक कस्टम SKILL.md, और एक लाइव MCP सर्वर दिखाता है, जिसमें बार-बार कार्यों पर टोकन लागत कम होती है।
यह ट्यूटोरियल Colab में OpenSpace सेट करता है, रिपॉजिटरी को स्पार्स चेकआउट के साथ क्लोन करता है और पैकेज इंस्टॉल करता है। यह मॉडल क्रेडेंशियल (Anthropic/OpenAI), वर्कस्पेस वेरिएबल्स कॉन्फ़िगर करता है, और एसिंक्रोनस Python API के माध्यम से पेरोल-गणना कार्य चलाता है। OpenSpace कार्य निष्पादन के दौरान कौशल विकसित करता है और उन्हें मेटाडेटा जैसे मूल (FIX, DERIVED, CAPTURED) के साथ SQLite में संग्रहीत करता है। एक दूसरा संबंधित पेरोल कार्य पहले से विकसित कौशल का पुन: उपयोग करता है, जो कम लागत वाले पुन: उपयोग को प्रदर्शित करता है। एक कस्टम SKILL.md (colab-csv-report) बनाया जाता है और एजेंट द्वारा स्वचालित रूप से डिस्कवर किया जाता है, और होस्ट कौशल (delegate-task, skill-discovery) को स्टेज किया जाता है। स्ट्रीमेबल HTTP ट्रांसपोर्ट का उपयोग करते हुए एक MCP सर्वर शुरू किया जाता है और प्रोब किया जाता है। वैकल्पिक रूप से, कौशल को क्लाउड पर अपलोड किया जाता है। शोकेस डेटाबेस की जांच की जाती है, जो 60+ कौशल विकास को वंशावली और गुणवत्ता मेटाडेटा के साथ दिखाता है। ट्यूटोरियल यह निष्कर्ष निकालता है कि OpenSpace पुन: उपयोग और कम टोकन उपयोग के साथ स्व-सुधार एजेंट वर्कफ़्लो सक्षम बनाता है।
स्रोत: MarkTechPost —
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