Stirrup: Ein flexibles Framework zur Erstellung von Agenten

Stirrup ist ein leichtgewichtiges Framework für die Erstellung von Agenten, das es Modellen ermöglicht, ihren eigenen Ansatz zur Erledigung von Aufgaben zu wählen. Es wurde entwickelt, um Best Practices und Tools zu integrieren und ist vollständig anpassbar. In diesem Artikel werden wir die Funktionen, Vorteile und die Installation von Stirrup näher betrachten sowie einige Anwendungsbeispiele vorstellen.

Einführung in Stirrup

Stirrup hebt sich von anderen Agenten-Frameworks ab, indem es die Interaktion mit dem Modell erleichtert, anstatt es durch starre Arbeitsabläufe einzuschränken. Dies führt zu besseren Ergebnissen, da die Agenten flexibler auf verschiedene Aufgaben reagieren können. Das Framework enthält integrierte Tools für die Online-Suche, Codeausführung und ein modulares Fähigkeiten-System, das die Erweiterung der Agentenfähigkeiten ermöglicht.

Installation von Stirrup

Die Installation von Stirrup ist unkompliziert und kann über den Python-Paketmanager pip erfolgen. Hier sind die Schritte zur Installation:

pip install stirrup

Für die Installation aller optionalen Komponenten verwenden Sie:

pip install 'stirrup[all]'

Alternativ können Sie auch spezifische Komponenten installieren, wie zum Beispiel:

pip install 'stirrup[litellm]'

Funktionen von Stirrup

Stirrup bietet eine Vielzahl von Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, leistungsstarke Agenten zu erstellen:

• Online-Suche und Web-Browsing: Ermöglicht die Suche nach Informationen im Internet.
• Codeausführung: Führen Sie Code lokal, in einem Docker-Container oder in einer E2B-Sandbox aus.
• Modularität: Erweitern Sie die Fähigkeiten der Agenten mit modularen, domänenspezifischen Instruktionspaketen.
• Kontextmanagement: Automatische Zusammenfassung der Gesprächshistorie, wenn die Kontextgrenzen erreicht sind.
• Multimodale Unterstützung: Verarbeiten Sie Bilder, Videos und Audios mit automatischer Formatumwandlung.

Beispiel für die Verwendung von Stirrup

Hier ist ein einfaches Beispiel, wie Sie einen Agenten mit Stirrup erstellen können:

import asyncio
from stirrup import Agent
from stirrup.clients.chat_completions_client import ChatCompletionsClient

async def main() -> None:
    client = ChatCompletionsClient(
        base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
        model="anthropic/claude-sonnet-4.5",
    )
    agent = Agent(client=client, name="agent", max_turns=15)
    async with agent.session(output_dir="./output/getting_started_example") as session:
        finish_params, history, metadata = await session.run(
            "Was ist die Bevölkerung Australiens in den letzten 3 Jahren? Suche im Internet danach und erstelle ein einfaches Diagramm mit matplotlib, das die aktuelle Bevölkerung pro Jahr zeigt."
        )
        print("Finish params: ", finish_params)
        print("History: ", history)
        print("Metadata: ", metadata)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

In diesem Beispiel wird ein Agent erstellt, der das Internet nach Informationen über die Bevölkerung Australiens durchsucht und ein Diagramm erstellt.

Vorteile von Stirrup

Die Verwendung von Stirrup als Framework zur Erstellung von Agenten bietet zahlreiche Vorteile:

• Flexibilität: Entwickler können Agenten erstellen, die sich an verschiedene Aufgaben anpassen können.
• Einfachheit: Die Installation und Nutzung sind benutzerfreundlich, was die Einstiegshürde senkt.
• Erweiterbarkeit: Mit dem modularen Ansatz können Entwickler die Fähigkeiten ihrer Agenten leicht erweitern.

Fazit

Stirrup ist ein vielversprechendes Framework für Entwickler, die leistungsstarke und anpassbare Agenten erstellen möchten. Mit seinen integrierten Tools und der Flexibilität bietet es eine solide Grundlage für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Ob für einfache Aufgaben oder komplexe Projekte, Stirrup stellt sicher, dass Entwickler die Kontrolle über ihre Agenten behalten.

Quellenliste:

• Quelle: STIRRUP (GITHUB REPO)
• Getting Started with Stirrup
• Stirrup Examples