Adala

让 AI 自动搞定数据标注,省时省力提精度

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 161 🐛 待处理 41 👀 关注 24
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1649
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,Apache-2.0 许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

Adala 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队HumanSignal
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,Apache-2.0 许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,agent-based-framework,agent-oriented-programming,autonomous-agents,gpt-4
GitHub 星标★ 1649
上线时间2023-08-30 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积17.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

Adala 是一个专注于数据标注的自主智能体框架,基于 Python 构建,旨在将数据标注流程自动化。它解决了传统数据标注依赖大量人工、效率低下且成本高昂的问题,通过引入自主智能体,能够独立完成数据集的加载、清洗、标注和迭代优化。其核心能力包括:支持多种大语言模型(如 GPT-4)作为底层推理引擎,提供可定制的智能体框架,允许用户定义标注任务、约束和输出格式;内置循环学习机制,智能体可根据反馈不断自我改进,提升标注准确率;同时支持与主流数据处理库(如 Pandas)无缝集成,方便用户处理结构化数据。Adala 特别适合需要快速构建高质量训练数据集的场景,如机器学习模型开发、数据清洗和文本分类等。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1649

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 5 步

环境要求

  • Python 环境(Adala 为 Python 库,通过 pip 安装)
  • 已安装 pip 包管理工具
  • 开发者安装需 git 与 Poetry
  • 使用 OpenAIChatRuntime 等运行时需可访问对应大模型(如 OpenAI)

安装与启动步骤

  1. 1安装 Adala

    官方推荐的基础安装方式,直接在 Python 环境中通过 pip 安装 Adala 库。

    pip install adala
  2. 2安装最新版本

    Adala 更新频繁,README 建议从 GitHub 安装以获取最新版本。

    pip install git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git
  3. 3开发者源码安装

    需要修改源码时使用,克隆仓库后用 Poetry 安装依赖,注意先进入 Adala 目录。

    git clone https://github.com/HumanSignal/Adala.git
    cd Adala/
    poetry install
  4. 4编写快速开始脚本

    按 README 的 Quickstart 示例导入 Agent、环境、技能与运行时等模块,保存为 quickstart.py。

    import pandas as pd
    
    from adala.agents import Agent
    from adala.environments import StaticEnvironment
    from adala.skills import ClassificationSkill
    from adala.runtimes import OpenAIChatRuntime
    from rich import print
  5. 5运行示例脚本

    执行脚本确认 Adala 已正确安装并可正常导入,README 未给出完整的 Agent 配置代码。

    python quickstart.py

如何确认成功

执行 python quickstart.py,脚本成功导入 adala 各模块且无报错,即说明安装成功。

常见问题

Q:应该用哪种安装方式?

A:普通使用执行 pip install adala;需要最新特性按 README 建议执行 pip install git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git;需要改源码则用 git clone 加 poetry install。

Q:开发者安装报错怎么办?

A:确认已安装 git 与 Poetry,并先进入克隆后的 Adala 目录(cd Adala/)再执行 poetry install,README 中顺序即为此三步。

Q:服务器模式怎么启动?

A:README 中 Running ADALA as a standalone server 一节标注为 Coming soon,adala list-runtimes 也属于该未发布功能,当前只能作为 Python 库在脚本或 Notebook 中使用。

Q:Quickstart 示例能直接跑通吗?

A:README 中的示例只给出了导入部分,没有完整的 Agent 配置与执行代码,需参考文档站点的完整 quickstart notebook 补充。

注意事项

  • README 中独立服务器模式与 adala list-runtimes 标注为 Coming soon,暂不可用。
  • README 里 Label Studio 相关安装说明处于注释状态,未作为正式安装步骤发布。
  • README 未提供端口、密钥环境变量名等配置细节,不要自行设定。
  • 完整示例见 README 中指向的 examples/quickstart.ipynb。

核心亮点

  • 基于 GPT-4 等大模型,标注质量高,且支持自定义模型接入
  • 智能体可自我迭代优化,减少人工干预,持续提升准确率
  • 与 Pandas 深度集成,处理表格数据开箱即用,上手简单

不足之处

  • 依赖大模型 API,长期运行成本较高,且离线场景受限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 构建机器学习训练集,自动标注文本分类或情感分析数据
  • 数据清洗场景,自动识别并修正数据集中的错误或缺失值
  • 快速原型验证,用 AI 标注小批量数据以测试模型效果

替代项目

Snorkel、Label Studio、Prodigy

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