XBrain

让 Python 函数变身为 AI 驱动的 HTTP 服务

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🤔解决了什么问题

如果你用LangChain开发Agent应用，需要以下四步：

1. 基础组件设置
2. 定义工具集
3. 定义Prompt模板
4. 定义输出解析器

如果你用swarm开发Agent应用，需要以下四步：

1. 基础组件设置
2. Agent角色定义
3. 任务协调系统
4. 工作流程实现

但是，如果你用xbrain开发Agent应用，一切将变得非常美好，只需要两步：

1. 编写工具
2. 与AI聊天部署运行

👥用户故事

• AI 接口封装： 独立 AI 函数快速封装为 HTTP 服务，便于集成到其他系统中；
• 功能验证： 早期开发阶段原型设计与测试，无需搭建复杂后端；
• 轻量化微服务改造： 适合将 Python 脚本微服务化，轻松满足小规模、灵活部署需求。

✨特点

• 一键安装，开箱即用： 命令行一键启动，简单易用；
• 无提示词设计： 摒弃提示词书写，用户专注于业务开发；
• 将python函数接入Tools Call： 将本地 Python 代码直接接入大模型的工具调用。

📄文档

• 快速开始：新手上手指南，适合第一次接触的开发者
• 常见问题：你想知道的答案都在这里
• 开发者指南：欢迎加入我们

几个有意思的例子

智能客服系统

使用 NLP 模型构建智能应答机器人，优化客服效率。 Todo 待完善。

🤝 如何贡献

你可以通过 Fork 项目、提交 PR 或在 Issue 中提出你的想法和建议。具体操作可参考贡献指南。

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