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Adala
Adala 是面向数据标注与处理的智能体框架，可用已标注数据定义学习环境，配置分类技能和大模型运行时，再把学到的技能应用于新数据。
Adala 能做什么
Adala 是面向数据标注与处理的智能体框架，可用已标注数据定义学习环境，配置分类技能和大模型运行时，再把学到的技能应用于新数据。
- 模型数据标注与评估
- 知识库与智能体应用搭建
如何使用 Adala
用已标注样本训练一个文本情感分类技能
准备输入
- 包含 text 与 sentiment 字段的已标注样本，以及待预测文本。
- Python 环境与所选模型服务的有效 API 配置。
操作步骤
- 安装 adala 并准备模型服务配置，分别构造训练和测试 DataFrame。
- 创建 StaticEnvironment 和 ClassificationSkill，明确正向、负向、中性标签与输入输出模板。
- 配置 Agent 的模型运行时后调用 agent.learn，再用 agent.run(test_df) 生成预测。
- 对照独立人工标注样本检查分类结果，并记录不确定或错误的样例。
预期交付物
- 测试文本的分类预测及人工核对记录。
分类表现取决于标签定义、样本质量和模型运行时；示例的准确率阈值只是运行参数，不能当作新数据上的效果保证。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Adala
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
