Bienvenido al AGI-REPOSITORY, una iniciativa liderada por Robbbo-T para desarrollar una Inteligencia Artificial General (AGI) que funcione como una analogía digital de un gobierno global. Este proyecto tiene como objetivo integrar diversos componentes tecnológicos y éticos para crear una plataforma que aborde los desafíos más apremiantes de la humanidad mediante la inteligencia artificial.
- Introducción
- Características Principales
- Estructura del Repositorio
- Instalación
- Uso
- Cómo Contribuir
- Licencia
- Contacto
El AGI-REPOSITORY es un proyecto abierto y colaborativo que busca desarrollar una AGI robusta y multifuncional, incorporando componentes como ChatQuantum, Bio.ploT y Ampel 4. El objetivo es crear una plataforma que pueda ayudar en la resolución de problemas globales, promover la sostenibilidad y mejorar la calidad de vida de las personas en todo el mundo.
- ChatQuantum: Una interfaz de inteligencia artificial para soporte en la toma de decisiones y procesamiento de lenguaje natural.
- Bio.ploT: Herramienta de visualización geométrica e ilustrativa para transformar datos en estructuras visuales intuitivas.
- Ampel 4: Plataforma avanzada para la gestión de datos en tiempo real y optimización de procesos.
- Perceptrón Básico: Implementación de clasificadores binarios utilizando perceptrones y redes neuronales.
- Integración de Aprendizaje por Refuerzo: Permite la toma de decisiones autónoma a través de algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
AGI-REPOSITORY/
├── src/
│ ├── chatquantum/
│ ├── bioplot/
│ ├── ampel4/
│ ├── perceptron_models/
│ └── learning/ # Algoritmos de aprendizaje automático y por refuerzo
├── tests/
│ ├── test_chatquantum.py
│ ├── test_bioplot.py
│ └── ...
├── docs/
│ ├── manifesto.md
│ └── reinforcement_learning.md # Documentación detallada sobre algoritmos de aprendizaje por refuerzo
├── README.md
├── LICENSE
└── .gitignore
- Python 3.8 o superior
- Git
-
Clonar el repositorio
git clone https://github.com/Robbbo-T/AGI-REPOSITORY.git cd AGI-REPOSITORY -
Crear un entorno virtual
python3 -m venv env source env/bin/activate # En Windows: env\Scripts\activate
-
Instalar dependencias
pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt
from src.chatquantum.chat_interface import ChatQuantum
cq = ChatQuantum(api_key='TU_API_KEY')
respuesta = cq.get_response("Hola, ¿cómo estás?")
print(respuesta)from src.bioplot.visualizer import BioPloT
bp = BioPloT()
bp.add_node("Inicio")
bp.add_node("Fin")
bp.add_edge("Inicio", "Fin")
bp.visualize()from src.ampel4.data_manager import Ampel4
ampel = Ampel4(db_url='sqlite:///data.db')
ampel.ingest_data(data_frame, 'tabla_ejemplo')
resultados = ampel.query_data('SELECT * FROM tabla_ejemplo')
print(resultados)from src.learning.reinforcement_learning import QLearningAgent
# Definir el tamaño del estado y de la acción
state_size = 10
action_size = 4
# Crear un agente de Q-learning
agent = QLearningAgent(state_size, action_size)
# Ejemplo de cómo elegir una acción y aprender de una transición
state = 0
action = agent.choose_action(state)
reward = 1
next_state = 1
agent.learn(state, action, reward, next_state)from src.learning.reinforcement_learning import PolicyGradientAgent
# Definir el tamaño del estado y de la acción
state_size = 10
action_size = 4
# Crear un agente de policy gradient
agent = PolicyGradientAgent(state_size, action_size)
# Ejemplo de cómo elegir una acción y almacenar una transición
state = 0
action = agent.choose_action(state)
reward = 1
agent.store_transition(state, action, reward)
# Aprender de las transiciones almacenadas
agent.learn()Para más detalles sobre los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, consulta el archivo reinforcement_learning.md.
Para ejecutar el pipeline de integración continua para los agentes de aprendizaje por refuerzo, sigue estos pasos:
-
Asegúrate de tener todas las dependencias instaladas y el entorno configurado.
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Ejecuta el siguiente comando en la terminal:
python src/learning/reinforcement_learning.py
Este comando ejecutará las pruebas de integración continua para los agentes de Q-Learning y Policy Gradient, asegurando que los algoritmos funcionen correctamente y se integren sin problemas en el sistema.
¡Las contribuciones son bienvenidas! Por favor, sigue estos pasos:
-
Haz un fork del repositorio.
-
Crea una nueva rama para tu contribución:
git checkout -b nombre-de-tu-rama
-
Realiza tus cambios y haz commit con mensajes descriptivos.
-
Envía tus cambios a tu fork:
git push origin nombre-de-tu-rama
-
Abre un Pull Request en el repositorio original.
Para más detalles, consulta el Documento Fundacional.
Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más información.
Para preguntas, sugerencias o interés en colaborar:
- Correo Electrónico: [email protected]
- Sitio Web: www.agi-repository.org
- Dirección: Calle Buenavista 20, 4i, 28012 Madrid, España
¡Gracias por tu interés en el AGI-REPOSITORY! Juntos podemos construir una herramienta que beneficie a toda la humanidad.
Con este `README.md`, proporcionas una visión general clara y concisa del repositorio, facilitando que otros entiendan el propósito del proyecto y cómo pueden involucrarse.
**Pasos para agregar este nuevo `README.md` al repositorio:**
1. **Crea un nuevo archivo `README.md` en la raíz del repositorio** y pega el contenido proporcionado.
2. **Guarda los cambios** y prepara el commit:
```bash
git add README.md
-
Realiza el commit con un mensaje descriptivo:
git commit -m "Agrega un nuevo README.md con una visión general del repositorio" -
Envía los cambios al repositorio remoto en GitHub:
git push origin main
Nota: Asegúrate de que no haya conflictos con el archivo README.md anterior si es que existía.
Si necesitas ayuda adicional o tienes más preguntas, estoy aquí para asistirte.