Muscle-Mem

综合介绍

Muscle-Mem 是一个开源的 Python 工具，托管在 GitHub 上，由 pig-dot-dev 开发。它旨在为 AI 代理提供行为缓存功能，帮助减少重复任务中的大语言模型（LLM）调用，从而提高运行速度、降低变异性并节省成本。Muscle-Mem 通过记录 AI 代理的工具调用模式，在遇到相同任务时直接复用已缓存的行为，只有在检测到新场景时才调用代理逻辑。它的核心机制是缓存验证，通过检查环境特征判断是否可以安全复用缓存。这个工具适合需要优化自动化任务的开发者，特别是处理重复性高的工作流。官方文档和示例代码清晰，社区反馈积极，适用于 Python 开发者和 AI 自动化领域。

功能列表

• 行为缓存：记录 AI 代理的工具调用模式，缓存行为以复用。
• 缓存验证：通过预检查和后检查机制，确保缓存行为在特定环境下的安全性。
• 工具装饰器：支持用 @engine.tool 装饰器为工具添加缓存功能。
• 环境感知：根据环境特征判断缓存命中（cache-hit）或未命中（cache-miss）。
• 灵活集成：允许开发者自定义代理逻辑，并将其接入 Muscle-Mem 引擎。
• 高效执行：减少对大语言模型的调用，提升任务执行速度。

使用帮助

安装流程

Muscle-Mem 是一个 Python 库，安装过程简单。以下是详细步骤：

1. 环境准备
   确保你的系统已安装 Python 3.7 或以上版本。可以通过以下命令检查：

   python --version
   

   推荐使用虚拟环境以避免依赖冲突，例如：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   venv\Scripts\activate     # Windows
   

2. 克隆仓库或安装
   Muscle-Mem 目前通过 GitHub 仓库分发。克隆仓库到本地：

   git clone https://github.com/pig-dot-dev/muscle-mem.git
   cd muscle-mem
   

   然后安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果仓库提供了 setup.py，可以通过以下命令安装：

   pip install .
   

3. 验证安装
   安装完成后，导入 Muscle-Mem 模块并检查是否正常：

   from muscle_mem import Engine
   print(Engine())
   

   如果没有报错，说明安装成功。

基本使用

Muscle-Mem 的核心是 Engine 类，用于管理代理和工具的缓存逻辑。以下是如何使用 Muscle-Mem 的详细步骤：

1. 初始化引擎
   创建一个 Engine 实例：

   from muscle_mem import Engine
   engine = Engine()
   

2. 定义工具并添加缓存
   使用 @engine.tool 装饰器定义工具函数，并通过 pre_check 或 post_check 添加缓存验证。例如，定义一个简单的 hello 函数：

   from dataclasses import dataclass
   import time
   from muscle_mem import Check
   # 定义环境特征的数据结构
   @dataclass
   class T:
   name: str
   time: float
   # 捕获环境特征
   def capture(name: str) -> T:
   now = time.time()
   return T(name=name, time=now)
   # 比较环境特征，验证缓存有效性
   def compare(current: T, candidate: T) -> bool:
   diff = current.time - candidate.time
   return diff <= 1  # 缓存1秒内有效
   # 定义工具并添加缓存检查
   @engine.tool(pre_check=Check(capture, compare))
   def hello(name: str):
   time.sleep(0.1)
   print(f"hello {name}")
   

3. 运行代理
   定义一个代理函数，并将其注册到引擎。例如：

   def agent(name: str):
   for i in range(9):
   hello(name + " + " + str(i))
   engine.set_agent(agent)
   

4. 执行任务并检查缓存
   调用引擎运行代理，并检查缓存命中情况：

   cache_hit = engine("erik")  # 首次运行，缓存未命中
   print(cache_hit)  # False
   cache_hit = engine("erik")  # 再次运行，缓存命中
   print(cache_hit)  # True
   time.sleep(3)  # 等待缓存失效
   cache_hit = engine("erik")  # 缓存失效，重新运行
   print(cache_hit)  # False
   

特色功能操作

缓存验证机制

Muscle-Mem 的核心特色是缓存验证，通过 Check 类实现。开发者需要定义两个函数：

• capture：捕获当前环境特征，例如时间、输入参数等。
• compare：比较当前环境和缓存环境，判断是否可以复用缓存。

在上述示例中，capture 记录了调用时间和参数，compare 检查时间差是否在1秒内。这种机制确保了缓存的安全性，避免在不合适的场景下复用行为。

工具复用

Muscle-Mem 允许为多个工具添加缓存支持。例如，可以为文件操作、API 调用等工具定义独立的缓存验证逻辑。开发者只需为每个工具编写对应的 capture 和 compare 函数，并通过 @engine.tool 装饰器绑定。

进阶使用

1. 多工具管理
   如果你的代理需要调用多个工具，可以为每个工具定义独立的缓存验证。例如：

   @engine.tool(pre_check=Check(capture_file, compare_file))
   def read_file(path: str):
   with open(path, 'r') as f:
   return f.read()
   @engine.tool(pre_check=Check(capture_api, compare_api))
   def call_api(url: str):
   import requests
   return requests.get(url).text
   

2. 动态缓存策略
   开发者可以根据任务需求调整缓存策略。例如，延长缓存有效时间或根据输入参数动态调整 compare 逻辑。
3. 调试缓存
   Muscle-Mem 支持检查缓存命中情况，开发者可以通过日志或返回值判断缓存是否生效，便于调试和优化。

注意事项

• 确保 capture 和 compare 函数逻辑正确，否则可能导致缓存误用。
• 缓存数据存储在内存中，适合短期任务。对于长期任务，建议扩展 Muscle-Mem 以支持持久化存储。
• 工具函数应尽量保持简单，避免复杂逻辑影响缓存效率。

应用场景

1. 自动化脚本优化
   Muscle-Mem 适合优化重复运行的自动化脚本。例如，在数据处理 pipeline 中，代理需要多次调用相同的预处理函数。通过 Muscle-Mem 缓存这些函数的执行结果，可以显著减少运行时间。
2. AI 代理任务加速
   在 AI 驱动的自动化任务中，例如网页爬虫或客服机器人，Muscle-Mem 可以缓存常见的用户请求处理逻辑，减少对大语言模型的调用，提升响应速度。
3. 开发测试环境
   开发者在测试 AI 代理时，可以用 Muscle-Mem 缓存测试用例的执行结果，避免重复运行耗时任务，提高开发效率。

QA

1. Muscle-Mem 支持哪些编程语言？
   Muscle-Mem 是一个 Python 库，目前仅支持 Python 开发环境。未来可能扩展到其他语言，但官方暂无相关计划。
2. 如何确保缓存的安全性？
   Muscle-Mem 通过 Check 类提供的 capture 和 compare 函数验证环境特征。开发者需要根据工具的功能设计合理的验证逻辑，确保缓存只在安全场景下复用。
3. 缓存数据存储在哪里？
   默认情况下，缓存数据存储在内存中。如果需要持久化存储，开发者可以扩展 Muscle-Mem，使用数据库或文件系统保存缓存。
4. 是否支持多线程或异步操作？
   Muscle-Mem 的官方文档未明确提及多线程支持，但其设计基于 Python，理论上可以通过异步框架（如 asyncio）扩展支持异步操作。