一、项目介绍

我们今天要介绍的项目是 Tasking AI。Tasking AI 是一个可以让我们私有化定制企业的大模型应用和 AI agent 的项目。它承继了 DiFy 之后成为第二个可以可视化创建本地 GPS 的开源框架，并可以提供后端服务来商用，这与我们之前介绍的 DiFy 有一定区别。

二、项目特点

Tasking AI 主要有以下特点：

1. 快速实现模型管理，实现助手创建，增强解锁和API key的管理，提供实用的工具和 playground。

2. 支持多种 model，像 Mistral AI、 OpenAI等都支持。

3. 有系统提示词功能和记忆功能。记忆功能主要包含 zero 和 memory 两种模式，前者不带上下文聊天，后者把上下文聊天内容带上。

4. 提供增强检索功能，包括 retrieve 和知识库管理。

5. 提供工具管理模块。同样的，用户也可以在这里增加 Open App。

6. 能够创建助手，并可以进行测试。
   

三、项目使用

Tasking AI 的使用也非常简便。首先，用户需要在项目中安装 Tasking AI，并进行相应的配置，如模型管理、API key的管理等。然后，用户就可以创建助手，并在助手创建后进行测试。另外，用户也可以通过API-K把Tasking AI集成在外部的各个地方。

四、项目评价

相比于其他 AI 工具，Tasking AI 有一些突出的优势。

1. 它支持本地化运用和商用，这是相比其他工具最大的优势。

2. 前端和后端分离，方便使用。

3. 提供快速的工具维护和知识库管理。

总的来说，Tasking AI 是一个功能强大，使用便捷，有很多应用优势的AI工具。

总结

在AI助理方面，Tasking AI提供了许多富有吸引力的功能。我尤其喜欢它能够把服务本地化的特点，这为保护私有数据提供了很好的实践。不可否认，Tasking AI对于创建和管理AI助手有很大可能。我期待Tasking AI在未来能改进更多领域并重新构想我们对AI的理解。

github：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
关键词： AI# #模型管理# key管理# #增强解锁# #知识库管理#