GitHub_Trending/01/01可解释AI实现
【免费下载链接】01 
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/01/01
01项目是一个开源的人工智能设备生态系统，通过将代码解释语言模型（"解释器"）与语音识别和语音合成相结合，01的旗舰操作系统（"01OS"）可以为类似Rabbit R1或Humane Pin的对话式、计算机操作AI设备提供支持。我们旨在成为这个新领域的"Linux"——开放、模块化，并且可供个人或商业免费使用。
可解释AI核心设计
系统消息架构
01项目的可解释AI核心通过动态系统消息实现，该消息定义了AI助手的行为模式和能力范围。系统消息中包含了任务管理、浏览器控制、GUI交互等关键功能的描述，使AI的决策过程透明可追溯。
系统消息的核心配置位于software/source/server/system_messages/BaseSystemMessage.py，其中定义了AI助手的基本行为准则：
- 作为无屏幕执行助手完成任何任务
- 可在用户机器上执行代码
- 能够访问互联网和安装新包
- 响应简洁，适合语音交互
- 避免制定计划，快速执行代码
任务管理机制
01项目的AI实现特别强调任务管理功能，通过明确的任务列表和智能调度机制，使AI的任务执行过程可解释、可预测。
任务存储在Python列表中，系统会智能排序任务、批量处理相似任务，并将大型任务分解为更小的任务。当用户完成当前任务时，系统会自动将其从列表中删除并读取下一项。
# 任务完成后更新任务列表
tasks = tasks[1:]
tasks[0] # 打印新的第一项任务
任务调度代码示例：
# 安排提醒
reminder_time = datetime.now() + timedelta(minutes=5)
computer.clock.schedule(reminder_time, "询问用户是否已完成煮咖啡。")
配置文件解析
01项目使用配置文件来定义AI模型的关键参数，使模型行为可配置、可解释。默认配置文件位于software/source/server/profiles/default.py，其中包含了模型选择、上下文窗口大小、自动运行设置等关键参数。
# 配置AI模型
interpreter = AsyncInterpreter()
interpreter.llm.model = "gpt-4-turbo"
interpreter.llm.context_window = 100000
interpreter.llm.max_tokens = 4096
# 设置自动运行和循环模式
interpreter.auto_run = True
interpreter.loop = True
可解释AI应用场景
执行助手用例
01项目的可解释AI设计特别适合作为执行助手，帮助用户管理日常任务和提高工作效率。以下是一个典型的任务管理流程：
- 用户告诉AI需要完成的任务列表
- AI智能排序任务并分解大型任务
- AI引导用户一次完成一个任务
- AI根据估计完成时间安排提醒
- 用户完成任务后，AI更新任务列表并继续下一项
医疗健康咨询
01项目的AI可以通过RAG（检索增强生成）技术，基于Medline Plus等可靠医疗资源提供有根据的健康信息。用户可以拍摄皮肤状况等照片，AI使用Moondream等本地模型进行分析，提供健康建议。
生产力工具集成
AI可以与用户的计算机或解释器交互，检索信息或完成任务。例如，使用计算机API进行浏览器搜索、文件编辑、日历管理、联系人查询等操作：
# 计算机API示例
result_string = computer.browser.search(query) # 谷歌搜索结果
computer.files.edit(path_to_file, original_text, replacement_text) # 编辑文件
computer.calendar.create_event(title="会议", start_date=datetime.datetime.now(), ...) # 创建日历事件
phone_string = computer.contacts.get_contact_number("John Doe") # 获取联系人信息
可解释性实现方式
代码注释规划
01项目的AI实现鼓励在代码块注释中记录思考过程，使决策过程透明可追溯。这种方式允许用户理解AI为什么做出特定决策，从而提高系统的可解释性。
# 思考过程示例
# 计划:
# 1. 分割数字
# 2. 四舍五入到3位数字
print(round(432/7, 3))
技能系统设计
01项目引入了"技能"概念，即预定义的函数集合，可以被AI用来完成特定任务。技能系统使AI的能力模块化，便于理解和扩展。技能搜索和创建功能允许AI动态扩展能力，同时保持行为的可预测性和可解释性。
技能系统的实现允许AI在需要时搜索现有技能：
# 搜索技能
computer.skills.search(query)
当需要新技能时，AI可以创建新的Python函数来扩展能力：
# 创建新技能
computer.skills.new_skill.create()
项目结构与资源
文档资源
01项目提供了完善的文档资源，帮助用户理解和使用这个可解释AI系统：
硬件设计
01项目不仅包含软件实现，还提供了硬件设计资源，如灯光设备的 wiring diagram：
开发指南
对于希望深入了解或贡献01项目的开发者，可以参考项目的贡献指南和技术文档，了解如何扩展和定制这个可解释AI系统。
01项目的可解释AI实现通过透明的系统设计、模块化的技能系统、明确的任务管理机制和详细的代码注释，为用户提供了一个可理解、可预测的人工智能助手。这种设计不仅增强了用户对AI系统的信任，也为未来的改进和扩展提供了坚实基础。随着项目的不断发展，我们期待看到更多创新的可解释AI应用场景和实现方式。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
