Um einen einzelnen Agenten mit GPT-4 zu erstellen, müssen wir dem Agenten zunächst einen Satz von Werkzeugen und Fähigkeiten geben. Dies können wir tun, indem wir die Beschreibung, Anweisungen und den Zugriff des Agenten auf verschiedene Werkzeuge und Assistenten definieren.

Die wichtigsten Schritte sind:

1. Definieren Sie die Beschreibung und Anweisungen des Agenten. Dies legt den Ton und die Erwartungen an das Verhalten des Agenten fest.
2. Fügen Sie dem Agenten Speicher und eine Wissensbasis hinzu, damit er Informationen speichern und relevantes Wissen abrufen kann.
3. Stellen Sie dem Agenten eine Reihe von Werkzeugen zur Verfügung, die er zur Erfüllung von Aufgaben nutzen kann, wie den Zugriff auf Webdaten, das Ausführen von Python-Skripts oder das Erstellen von Berichten.
4. Geben Sie dem Agenten optional ein Team von dedizierten Assistenten, denen er bestimmte Aufgaben übertragen kann, wie einen Datenanalyse-Assistenten oder einen Forschungsassistenten.

Mit diesen Komponenten kann der Agent dann mit dem Benutzer interagieren, indem er entscheidet, ob er seine eigenen Fähigkeiten nutzen, ein Werkzeug einsetzen oder eine Aufgabe an eines seiner Teammitglieder delegieren soll. Auf diese Weise kann der Agent eine Vielzahl von Anfragen auf flexible und effiziente Weise bearbeiten.

Der im Repository bereitgestellte Code zeigt, wie man diesen Typ von Agent mit dem Fi-data-Framework einrichtet. Indem Sie die Beschreibung, Werkzeuge und Teammitglieder des Agenten anpassen, können Sie einen leistungsfähigen KI-Assistenten erstellen, der auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist.

In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie man ein Team von Agenten mit der neuen Version des GPT-4-Modells aufbaut. Wir beginnen mit der Erstellung eines einzelnen Agenten und erweitern ihn dann um ein Team von dedizierten Agenten, denen spezifische Aufgaben übertragen werden können.

Der Hauptagent hat Zugriff auf eine Reihe von Werkzeugen und kann direkt Fragen beantworten, Werkzeuge verwenden oder Aufgaben an seine Teammitglieder delegieren. Wir werden dies demonstrieren, indem wir den Agenten bitten, einen Bericht über den Erwerb von IBM durch HashiCorp zu erstellen, den er dann an sein Team delegiert.

Das Agententeam umfasst:

1. Datenanalyse-Agent: Fähig zur Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen wie CSV-, Parquet- und JSON-Dateien.
2. Python-Agent: Kann Python-Skripts schreiben und ausführen, um spezifische Aufgaben zu erfüllen.
3. Forschungs-Agent: Erstellt Forschungsberichte, indem er eine leistungsfähige Suchmaschine nutzt.
4. Investitions-Agent: Liefert Anlageempfehlungen und -analysen.

Der Hauptagent wird die Arbeit dieser spezialisierten Agenten koordinieren, um die angeforderte Aufgabe zu erfüllen. Sie können dieses Agententeam anpassen und erweitern, um Ihren spezifischen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Der Code für diese Anwendung ist im Ordner cookbook/agents des Fi-Data-Repositorys verfügbar. Sie können das Repository forken und klonen und dann den Schritt-für-Schritt-Anweisungen in der README-Datei folgen, um die Anwendung auszuführen und den Code zu erkunden.

Der Code für die in dem Video vorgestellte Agentenanwendung ist im Ordner cookbook/agents des Fi-data-Repositorys verfügbar. Um auf den Agenten zuzugreifen und ihn anzupassen, können Sie diese Schritte befolgen:

1. Forken und klonen Sie das Fi-data-Repository von GitHub.
2. Navigieren Sie zum Ordner cookbook/agents innerhalb des geklonten Repositorys.
3. Öffnen Sie den Code in Ihrem bevorzugten Code-Editor.

Die Hauptdatei, die den Agenten definiert, ist die Datei agent.py. In dieser Datei finden Sie die Implementierung des Agenten, einschließlich der Anweisungen, Werkzeuge und Teammitglieder.

Um die Agentenanwendung auszuführen, folgen Sie den Schritt-für-Schritt-Anweisungen in der README-Datei des Repositorys. Dies wird Sie durch den Prozess des Einrichtens und Ausführens der Anwendung leiten.

Sie können den Agenten anpassen, indem Sie die Anweisungen ändern, Werkzeuge hinzufügen oder entfernen und die Teammitglieder so konfigurieren, dass sie Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Das Video bietet einen detaillierten Überblick über die Fähigkeiten des Agenten und wie man mit ihm interagiert, was Ihnen helfen sollte, mit dem Aufbau und der Erweiterung des Agenten zu beginnen.

Der Agenten-Code im bereitgestellten Beispiel zeigt ein leistungsfähiges Framework für den Aufbau eines Teams von KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Lassen Sie uns die Schlüsselaspekte des Codes aufschlüsseln:

1. Agentenbeschreibung und -anweisungen: Der Agent wird mit einer Beschreibung und einem Satz von Anweisungen definiert, die seine Fähigkeiten und seine Interaktionsweise mit dem Benutzer umreißen. Dazu gehört die Fähigkeit, zu entscheiden, ob er ein Werkzeug verwenden, seine Wissensbasis durchsuchen oder um Klärung bitten soll.

2. Speicher und Wissensbasis: Der Agent hat Zugriff auf ein persistentes Speichersystem, um seine Interaktionen zu verfolgen, und eine Wissensbasis, die mit einer Vektordatenbank für eine effiziente Abfrage relevanter Informationen implementiert ist.

3. Werkzeuge und Assistenten: Der Agent ist mit einer Reihe von Werkzeugen ausgestattet, wie der Fähigkeit, Dateien zu lesen, Websuchen durchzuführen und mit externen Diensten wie Finanzdatenanbietern zu interagieren. Darüber hinaus hat der Agent ein Team von spezialisierten Assistenten, darunter einen Datenanalysten, einen Python-Skript-Ausführer, einen Forschungsassistenten und einen Investmentberater.

4. Aufgabendelegation: Wenn der Benutzer eine Aufgabe anfordert, die der Hauptagent nicht direkt bearbeiten kann, delegiert er sie an den geeigneten Assistenten in seinem Team. Wenn er beispielsweise gebeten wird, einen Bericht über eine Übernahme zu erstellen, delegiert der Agent die Aufgabe an den Forschungsassistenten, der dann die bereitgestellten Werkzeuge und sein Wissen nutzt, um den Bericht zu erstellen.

5. Nahtlose Interaktion: Der Agent ist so konzipiert, dass er in natürlicher, menschenähnlicher Weise mit dem Benutzer interagiert und dabei die Fähigkeiten leistungsfähiger Sprachmodelle wie GPT-4 nutzt. Er kann die Anfragen des Benutzers verstehen, angemessene Antworten formulieren und die Bemühungen seiner Teammitglieder koordinieren, um umfassende Lösungen zu liefern.

6. Erweiterbarkeit und Anpassungsfähigkeit: Der Code ist modular aufgebaut, was eine einfache Anpassung und Erweiterung ermöglicht. Benutzer können dem Agenten nach Bedarf neue Werkzeuge, Assistenten und Fähigkeiten hinzufügen und ihn so an ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen.

Dieses Framework zeigt die Leistungsfähigkeit des Aufbaus von KI-Systemen als kollaboratives Team von spezialisierten Agenten, von denen jeder seine eigenen Stärken und Fähigkeiten hat. Indem Aufgaben delegiert und das kollektive Wissen und die Fähigkeiten des Teams genutzt werden, kann der Hauptagent eine Vielzahl komplexer Probleme effizient und effektiv lösen.

Der bereitgestellte Code dient als solide Grundlage für Entwickler, die an der Erkundung der Möglichkeiten von Multi-Agenten-KI-Systemen interessiert sind und ihre eigenen maßgeschneiderten Lösungen entwickeln möchten.

Um die Agentenanwendung auszuführen, folgen Sie diesen Schritten:

1. Öffnen Sie die README-Datei im Repository. Diese Datei enthält Schritt-für-Schritt-Anweisungen zum Einrichten und Ausführen der Anwendung.

2. Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Abhängigkeiten wie Python, Streamlit und die erforderlichen Python-Pakete installiert haben.

3. Navigieren Sie zum Ordner agents im Repository, in dem sich der Agenten-Code befindet.

4. Führen Sie die Agentendatei aus, wie in den README-Anweisungen angegeben. Dadurch wird die Streamlit-Anwendung gestartet, und Sie können mit dem Agenten interagieren.

5. In der Streamlit-Anwendung können Sie dem Agenten Fragen stellen, ihn um die Ausführung von Aufgaben bitten und beobachten, wie er die Arbeit an sein Team von spezialisierten Agenten delegiert.

6. Untersuchen Sie den Agenten-Code, um zu verstehen, wie der Hauptagent definiert ist, wie er mit seinen Werkzeugen und Teammitgliedern interagiert und wie das Gesamtsystem strukturiert ist.

7. Fühlen Sie sich frei, den Agenten anzupassen, neue Werkzeuge oder Teammitglieder hinzuzufügen und mit verschiedenen Konfigurationen zu experimentieren, um Ihren spezifischen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Denken Sie daran, dass die README-Datei im Repository detaillierte Anweisungen und Anleitungen zum Ausführen der Agentenanwendung enthält. Verweisen Sie darauf, um eine reibungslose Einrichtung und Ausführung sicherzustellen.

Das Video hat einen umfassenden Überblick über den Aufbau eines Teams von KI-Agenten mit dem GPT-4-Modell und dem Fi-data-Framework gegeben. Die Schlüsselpunkte sind:

• Der Haupttreiber-Agent ist ein leistungsfähiger KI-Assistent mit Zugriff auf verschiedene Werkzeuge und ein Team von dedizierten Agenten.
• Der Treiber-Agent kann direkt Fragen beantworten, Werkzeuge verwenden und Aufgaben an seine Teammitglieder delegieren.
• Das Team umfasst Agenten für spezifische Aufgaben wie Datenanalyse, Python-Skripterstellung, Forschung und Investitionsanalyse.
• Die Agenten arbeiten zusammen, um komplexe Probleme zu lösen, wobei der Treiber-Agent die Zusammenarbeit orchestriert.
• Der Code für diese Anwendung ist im Fi-data-Repository verfügbar, und der Zuschauer wird ermutigt, ihn weiter zu erforschen und anzupassen.
• Das Video betont die Wichtigkeit, das Fi-data-Projekt durch Sternvergabe des GitHub-Repositorys und das Folgen des Erstellers auf verschiedenen Plattformen zu unterstützen.

Insgesamt zeigt dieses Video die Fähigkeiten des Fi-data-Frameworks beim Aufbau fortgeschrittener KI-Systeme mit kollaborativen Agenten und demonstriert das Potenzial dieser Technologie für verschiedene Anwendungen.