Upsonic：让 AI 助手更靠谱，支持多个代理协同工作

很多人用过 ChatGPT，但真正把 AI 助手用到工作中，常常遇到一个大问题：它说得头头是道，但结果却不靠谱。比如数字算错、格式乱套、甚至一本正经地胡说八道。

这时候，Upsonic 就派上用场了。它是一个专注于“可靠性”的 AI 框架，帮你打造更稳定、可控的 AI 助手。

为什么需要 Upsonic？

Upsonic 的核心理念很简单：AI 再聪明，结果不靠谱也没用。

它通过一套“可靠性层”机制，让 AI 的输出更准确、更可控。在实际测试中，Upsonic 的任务成功率高达 99.3%，远超其他同类框架。

它是怎么做到的？

Upsonic 的“可靠性层”就像 AI 的质检系统，主要包括以下几个部分：

验证器代理（Verifier Agent）：检查 AI 的输出是否符合预期，比如格式是否正确、数字是否准确、有没有胡说八道。
编辑器代理（Editor Agent）：如果发现问题，编辑器代理会根据验证器的反馈，修改并优化输出内容。
多轮验证（Rounds）：通过多轮验证和评分，进一步提升输出质量。
反馈循环（Loops）：在关键节点进行反馈循环，确保输出信息的准确性。

你只需在代码中添加一行，就可以为你的 AI 助手启用这个“可靠性层”：

class MyReliabilityLayer:
    prevent_hallucination = 10

agent = Agent("Coder", reliability_layer=MyReliabilityLayer)

实际怎么用？

Upsonic 的使用方式非常简单，适合有一定 Python 基础的用户。以下是一个基本的使用流程：

安装 Upsonic：

pip install upsonic

设置 OpenAI API 密钥：

export OPENAI_API_KEY=sk-*

创建任务和代理：

from upsonic import Task, Agent

task = Task("请分析美国历史的发展历程")
agent = Agent("历史学家")

agent.print_do(task)

此外，Upsonic 还支持集成各种工具，如搜索引擎、网页抓取、金融数据等，扩展 AI 助手的能力。

你可以通过简单的配置，将这些工具集成到你的代理中。

多代理协作

Upsonic 支持多个代理协同工作，适合处理复杂的任务流程。

例如，你可以创建一个“公司研究员”和一个“营销策略师”，分别负责收集公司信息和撰写营销邮件。通过任务的上下文传递，实现信息的共享和协作。

from upsonic import Agent, Task, MultiAgent

# 创建代理
researcher = Agent("公司研究员")
strategist = Agent("营销策略师")

# 创建任务
research_task = Task("研究目标公司的网站信息")
strategy_task = Task("根据研究信息制定营销策略", context=[research_task])

# 执行任务
MultiAgent.do([researcher, strategist], [research_task, strategy_task])

如果你对 Upsonic 感兴趣，可以访问其官方网站 docs.upsonic.ai 获取更多信息和使用示例。