長期記憶を持つAIエージェントを構築可能！OSSフレームワーク「Phidata」

みなさんこんにちは！私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです！これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします！（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味あれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます！）

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# Phidata：長期記憶を持つAIエージェントを構築するオープンソースフレームワーク

最近、**Phidata**というオープンソースフレームワークが注目を集めています。これは、長期記憶、知識、ツールを備えた自律的なアシスタント（エージェント）を構築するためのものです。この記事では、その特徴と利点、そして実際の使用方法について詳しく解説します。

https://github.com/phidatahq/phidata

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/6a439a96-6d0a-6ad4-3fa1-6cbd9ebcdf50.png)


## 特徴と利点

### 長期記憶の実現

Phidataは、データベースにチャット履歴を保存することで、LLM（大規模言語モデル）に長期的な対話能力を持たせます。これにより、ユーザーとの継続的なコミュニケーションが可能になります。

### 知識の拡張

情報をベクトルデータベースに保存し、ビジネスコンテキストをLLMに提供します。これにより、より文脈に即した回答や提案が可能となります。

### ツールの統合

LLMにAPIコールやメール送信、データベースクエリなどの操作を実行させることができます。これにより、LLMが実際のタスクを自動化することが可能になります。

### 多様なLLMプロバイダのサポート

Phidataは、主要なLLMプロバイダを多数サポートしており、柔軟な環境構築が可能です。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/3005cd22-1513-7c94-0c57-50a9e50bb74a.png)


## インストールと基本的な使用方法

### インストール

まず、Phidataをインストールします。

```bash
pip install -U phidata
```

### RichなUIによる、視覚的なエージェント構築が可能

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/5054f266-cbfa-cf1b-774f-6cd931093103.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/d985a0dc-1ee0-1c20-5d7b-41e115684f8f.png)
これは・・Dify以来の衝撃です！

### クイックスタート：ウェブ検索が可能なアシスタントの作成

1. 新しいPythonファイル`assistant.py`を作成します。

    ```python
    from phi.assistant import Assistant
    from phi.tools.duckduckgo import DuckDuckGo

    assistant = Assistant(tools=[DuckDuckGo()], show_tool_calls=True)
    assistant.print_response("最新のテクノロジートレンドは何ですか？", markdown=True)
    ```

2. 必要なライブラリをインストールし、環境変数`OPENAI_API_KEY`を設定します。

    ```bash
    pip install openai duckduckgo-search

    export OPENAI_API_KEY=sk-xxxx
    ```

3. アシスタントを実行します。

    ```bash
    python assistant.py
    ```

### 環境や構成の変更

デフォルトでは`DuckDuckGo`を検索ツールとして使用していますが、例えば`Google`の検索APIを使用するように変更することも可能です。

```python
from phi.assistant import Assistant
from phi.tools.google_search import GoogleSearch  # 仮想のGoogle検索ツール

assistant = Assistant(tools=[GoogleSearch(api_key='your_google_api_key')], show_tool_calls=True)
assistant.print_response("最新のテクノロジートレンドは何ですか？", markdown=True)
```

## 視覚的な補助とデモンストレーション

### エージェントを使用した結果のシミュレーション

Phidataを使って、エージェントがどのようにタスクを実行するかをシミュレートしてみましょう。例えば、ニュース記事の要約を行うエージェントを作成します。

```python
from phi.assistant import Assistant
from phi.tools.newsapi import NewsAPI  # ニュースAPIを使用

assistant = Assistant(
    tools=[NewsAPI(api_key='your_newsapi_key')],
    show_tool_calls=True
)

assistant.print_response("今日の主要なテクノロジーニュースを要約して教えてください。", markdown=True)
```

#### 実行結果の推論

エージェントは`NewsAPI`を使用して最新のニュースを取得し、それを要約して提供します。例えば、

```
今日の主要なテクノロジーニュース：

- **AI技術の進歩**：新しいオープンソースのAIフレームワークが公開され、開発者の間で話題になっています。
- **サイバーセキュリティの脅威**：大手企業がサイバー攻撃を受け、ユーザーデータが流出しました。
```

## 実際の応用例

### PDFアシスタント

Phidataを使って、PDFファイルから情報を抽出し、質問に答えるエージェントを構築できます。

```python
from phi.assistant import Assistant
from phi.knowledge.pdf import PDFUrlKnowledgeBase
from phi.vectordb.pgvector import PgVector2

knowledge_base = PDFUrlKnowledgeBase(
    urls=["https://example.com/your_pdf.pdf"],
    vector_db=PgVector2(collection="pdf_collection", db_url="postgresql://user:password@localhost:5432/dbname"),
)

assistant = Assistant(
    knowledge_base=knowledge_base,
    show_tool_calls=True
)

assistant.print_response("このPDFの主な結論は何ですか？", markdown=True)
```

### Pythonコードの実行

エージェントにPythonコードを生成・実行させることも可能です。

```python
from phi.assistant.python import PythonAssistant

python_assistant = PythonAssistant(
    pip_install=True,
    show_tool_calls=True,
)

python_assistant.print_response("Pandasを使って、CSVファイルの平均値を計算してください。", markdown=True)
```

#### 実行結果の推論

エージェントは以下のようなコードを生成し、実行します。

```python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
average = df['column_name'].mean()
print(f"平均値は{average}です。")
```

## モニタリング・デバッグモード

**モニタリング**  
Phidataには便利なモニタリング機能が最初から付いています！エージェントに`monitoring=True`って設定するだけでセッションを追跡できるし、環境変数で`PHI_MONITORING=true`って設定してもOKです。

**ちなみに**  
ローカルアカウントの認証は`phi auth`を実行するか、`PHI_API_KEY`をエクスポートすれば完了です。

```python
from phi.agent import Agent

agent = Agent(markdown=True, monitoring=True)
agent.print_response("2文でホラー話を教えて")
```

エージェントを動かしたら、`phidata.app/sessions`で結果をモニタリングしてみてください。

```bash
# こんな感じで環境変数もOK
export PHI_MONITORING=true

python monitoring.py
```

エージェントのセッションは`phidata.app/sessions`で確認できます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/cdfb78bd-458e-199b-391a-8bd79ab4a4a8.png)


**デバッグ**  
Phidataには、ターミナルでデバッグログをチェックできるデバッガ機能もあります！エージェントに`debug_mode=True`って指定するか、環境変数で`PHI_DEBUG=true`って設定するとデバッグモードになります。

```python
from phi.agent import Agent

agent = Agent(markdown=True, debug_mode=True)
agent.print_response("2文でホラー話を教えて")
```

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3770896/29236ce8-1075-8bc6-4fd2-36aa9c448507.png)


## まとめ

Phidataは、LLMの能力を拡張し、実際の業務に適用するための強力なツールです。長期記憶、知識の統合、ツールの活用により、より高度なタスクを自動化できます。

今後も最新の技術情報や便利なTipsをお届けしていきますので、お楽しみに！

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