Per costruire un singolo agente con GPT-4, dobbiamo prima fornire all'agente un set di strumenti e capacità. Possiamo farlo definendo la descrizione, le istruzioni e l'accesso dell'agente a vari strumenti e assistenti.

I passaggi chiave sono:

1. Definire la descrizione e le istruzioni dell'agente. Questo stabilisce il tono e le aspettative per il comportamento dell'agente.
2. Aggiungere all'agente uno storage e una base di conoscenza, permettendogli di conservare informazioni e recuperare conoscenze pertinenti.
3. Fornire all'agente un set di strumenti che può utilizzare per svolgere i compiti, come accedere ai dati web, eseguire script Python o generare report.
4. Opzionalmente, dare all'agente un team di assistenti dedicati a cui può delegare compiti specifici, come un assistente per l'analisi dei dati o un assistente per la ricerca.

Con questi componenti in atto, l'agente può quindi interagire con l'utente, determinando se utilizzare le proprie capacità, sfruttare uno strumento o delegare un compito a uno dei membri del suo team. Ciò consente all'agente di affrontare una vasta gamma di richieste in modo flessibile ed efficiente.

Il codice fornito nel repository dimostra come impostare questo tipo di agente utilizzando il framework Fi-data. Personalizzando la descrizione, gli strumenti e i membri del team dell'agente, è possibile creare un potente assistente AI adattato alle proprie esigenze specifiche.

In questa sezione, esploreremo come costruire un team di agenti utilizzando la nuova versione del modello GPT-4. Inizieremo creando un singolo agente e poi lo estenderemo con un team di agenti dedicati a cui possono essere delegati compiti specifici.

L'agente principale avrà accesso a un set di strumenti e potrà rispondere direttamente alle domande, utilizzare gli strumenti o delegare i compiti ai membri del suo team. Lo dimostreremo chiedendo all'agente di scrivere un report sull'acquisizione IBM-HashiCorp, che poi delegherà al suo team.

Il team di agenti include:

1. Agente Analista Dati: Capace di analizzare dati da varie fonti come file CSV, Parquet e JSON.
2. Agente Python: Può scrivere ed eseguire script Python per svolgere compiti specifici.
3. Agente Ricerca: Genera report di ricerca sfruttando un potente motore di ricerca.
4. Agente Investimenti: Fornisce raccomandazioni e analisi sugli investimenti.

L'agente principale orchestrerà il lavoro di questi agenti specializzati per completare il compito richiesto. È possibile personalizzare ed estendere questo team di agenti per soddisfare le proprie esigenze specifiche.

Il codice per questa applicazione è disponibile nella cartella cookbook/agents del repository Fi-Data. È possibile eseguire il fork e clonare il repository, quindi seguire le istruzioni passo-passo nel README per eseguire l'applicazione ed esplorare il codice.

Il codice per l'applicazione dell'agente mostrata nel video è disponibile nella cartella cookbook/agents del repository Fi-data. Per accedere e personalizzare l'agente, è possibile seguire questi passaggi:

1. Eseguire il fork e clonare il repository Fi-data da GitHub.
2. Navigare nella cartella cookbook/agents all'interno del repository clonato.
3. Aprire il codice nel proprio editor di codice preferito.

Il file principale che definisce l'agente è il file agent.py. In questo file è possibile trovare l'implementazione dell'agente, incluse le istruzioni, gli strumenti e i membri del team.

Per eseguire l'applicazione dell'agente, seguire le istruzioni passo-passo fornite nel file README del repository. Questo vi guiderà nel processo di impostazione ed esecuzione dell'applicazione.

È possibile personalizzare l'agente modificando le istruzioni, aggiungendo o rimuovendo strumenti e configurando i membri del team per soddisfare i propri requisiti specifici. Il video fornisce una panoramica dettagliata delle capacità dell'agente e su come interagire con esso, il che dovrebbe aiutare a iniziare a costruire ed estendere l'agente.

Il codice dell'agente nell'esempio fornito dimostra un potente framework per la costruzione di un team di agenti AI che possono collaborare per risolvere compiti complessi. Esaminiamo gli aspetti chiave del codice:

1. Descrizione e Istruzioni dell'Agente: L'agente è definito con una descrizione e un set di istruzioni che delineano le sue capacità e il modo in cui dovrebbe interagire con l'utente. Ciò include la capacità di determinare se utilizzare uno strumento, cercare nella sua base di conoscenza o chiedere chiarimenti.

2. Storage e Base di Conoscenza: L'agente ha accesso a un sistema di storage persistente per tenere traccia delle sue interazioni e a una base di conoscenza implementata utilizzando un database vettoriale per un recupero efficiente delle informazioni pertinenti.

3. Strumenti e Assistenti: L'agente è dotato di un set di strumenti, come la capacità di leggere file, eseguire ricerche web e interagire con servizi esterni come i fornitori di dati finanziari. Inoltre, l'agente ha un team di assistenti specializzati, tra cui un analista di dati, un esecutore di script Python, un assistente per la ricerca e un consulente per gli investimenti.

4. Delega dei Compiti: Quando l'utente richiede un compito che l'agente principale non può gestire direttamente, lo delega all'assistente appropriato del suo team. Ad esempio, quando gli viene chiesto di scrivere un report su un'acquisizione, l'agente delega il compito all'assistente per la ricerca, che utilizza gli strumenti e le conoscenze fornite per generare il report.

5. Interazione Fluida: L'agente è progettato per interagire con l'utente in modo naturale e simile all'uomo, sfruttando le capacità di potenti modelli di linguaggio come GPT-4. Può comprendere le richieste dell'utente, formulare risposte appropriate e coordinare gli sforzi dei membri del suo team per fornire soluzioni complete.

6. Estendibilità e Personalizzazione: Il codice è strutturato in modo modulare, consentendo una facile personalizzazione ed estensione. Gli utenti possono aggiungere nuovi strumenti, assistenti e capacità all'agente secondo necessità, adattandolo ai propri casi d'uso specifici.

Questo framework dimostra la potenza della costruzione di sistemi AI come un team collaborativo di agenti specializzati, ognuno con i propri punti di forza e abilità. Delegando i compiti e sfruttando le conoscenze e le competenze collettive del team, l'agente principale può affrontare una vasta gamma di problemi complessi in modo efficiente ed efficace.

Il codice fornito rappresenta una solida base per gli sviluppatori interessati ad esplorare le possibilità dei sistemi multi-agente AI e a costruire le proprie soluzioni personalizzate.

Per eseguire l'applicazione dell'agente, seguire questi passaggi:

1. Aprire il file README nel repository. Questo file contiene istruzioni passo-passo su come impostare ed eseguire l'applicazione.

2. Assicurarsi di avere installate le dipendenze necessarie, come Python, Streamlit e i pacchetti Python richiesti.

3. Navigare nella cartella agents nel repository, dove si trova il codice dell'agente.

4. Eseguire il file dell'agente, come specificato nelle istruzioni del README. Questo avvierà l'applicazione Streamlit e vi permetterà di interagire con l'agente.

5. Nell'applicazione Streamlit, è possibile porre domande all'agente, richiedere l'esecuzione di compiti e osservare come delega il lavoro al suo team di agenti specializzati.

6. Esplorare il codice dell'agente per comprendere come viene definito l'agente principale, come interagisce con i suoi strumenti e membri del team e come è strutturato l'intero sistema.

7. Non esitate a personalizzare l'agente, aggiungere nuovi strumenti o membri del team ed esperimentare con diverse configurazioni per soddisfare le vostre esigenze specifiche.

Ricordate che il file README nel repository fornisce istruzioni dettagliate e indicazioni sull'esecuzione dell'applicazione dell'agente. Fate riferimento ad esso attentamente per garantire una configurazione e un'esecuzione senza problemi.

Il video ha fornito una panoramica completa sulla costruzione di un team di agenti AI utilizzando il modello GPT-4 e il framework Fi-data. I punti salienti sono:

• L'agente driver principale è un potente assistente AI con accesso a vari strumenti e un team di agenti dedicati.
• L'agente driver può rispondere direttamente alle domande, utilizzare gli strumenti e delegare i compiti ai membri del suo team.
• Il team include agenti per compiti specifici come l'analisi dei dati, la scrittura di script Python, la ricerca e l'analisi degli investimenti.
• Gli agenti lavorano insieme per risolvere problemi complessi, con l'agente driver che coordina la collaborazione.
• Il codice per questa applicazione è disponibile nel repository Fi-data e lo spettatore è incoraggiato a esplorarlo e personalizzarlo ulteriormente.
• Il video sottolinea l'importanza di supportare il progetto Fi-data mettendo una stella al repository GitHub e seguendo il creatore su varie piattaforme.

Complessivamente, questo video mostra le capacità del framework Fi-data nella costruzione di sistemi AI avanzati con agenti collaborativi, dimostrando il potenziale di questa tecnologia per varie applicazioni.