GPT-4を使って単一のエージェントを構築するには、まず、エージェントに一連のツールと機能を与える必要があります。これは、エージェントの説明、指示、および各種ツールやアシスタントへのアクセスを定義することで行います。

主な手順は以下の通りです:

1. エージェントの説明と指示を定義します。これにより、エージェントの行動の基調と期待が設定されます。
2. エージェントにストレージとナレッジベースを追加し、情報を保持し、関連する知識を検索できるようにします。
3. エージェントに、Webデータの取得、Pythonスクリプトの実行、レポートの生成など、タスクを遂行するためのツールセットを提供します。
4. オプションで、データ分析アシスタントや研究アシスタントなど、特定のタスクを委任できる専任アシスタントチームをエージェントに与えます。

これらのコンポーネントが整えば、エージェントはユーザーと対話し、自身の機能を使うか、ツールを活用するか、チームメンバーにタスクを委任するかを判断できるようになります。これにより、エージェントは幅広い要求に柔軟かつ効率的に対応できるようになります。

リポジトリに提供されているコードは、Fi-dataフレームワークを使ってこのようなエージェントを設定する方法を示しています。エージェントの説明、ツール、チームメンバーをカスタマイズすることで、特定のニーズに合わせた強力なAIアシスタントを作成できます。

このセクションでは、新しいGPT-4モデルを使ってエージェントのチームを構築する方法を探ります。まず単一のエージェントを作成し、その後、特定のタスクを委任できる専任エージェントチームを拡張していきます。

メインエージェントには、一連のツールへのアクセスがあり、質問に直接答えたり、ツールを使ったり、チームメンバーにタスクを委任したりできます。IBM-HashiCorp買収に関するレポートを書くよう依頼すると、メインエージェントがそのタスクをチームに委任するデモンストレーションを行います。

エージェントチームには以下のメンバーが含まれます:

1. データ分析エージェント: CSV、Parquet、JSONファイルなどさまざまなデータソースからデータを分析できます。
2. Pythonエージェント: 特定のタスクを実行するためのPythonスクリプトの作成と実行ができます。
3. 研究エージェント: 強力な検索エンジンを活用して、研究レポートを生成します。
4. 投資エージェント: 投資に関する推奨事項と分析を提供します。

メインエージェントがこれらの専門エージェントの作業を調整して、依頼されたタスクを完了します。このエージェントチームはカスタマイズと拡張が可能で、ニーズに合わせて調整できます。

このアプリケーションのコードは、Fi-Dataリポジトリのcookbook/agentsフォルダにあります。リポジトリをフォークしてクローンし、READMEの手順に従ってアプリケーションを実行し、コードを探ることができます。

ビデオで紹介されたエージェントアプリケーションのコードは、Fi-dataリポジトリのcookbook/agentsフォルダにあります。エージェントにアクセスしてカスタマイズするには、以下の手順に従ってください:

1. Fi-dataリポジトリをGitHubからフォークしてクローンします。
2. クローンしたリポジトリ内のcookbook/agentsフォルダに移動します。
3. お好みのコードエディタでコードを開きます。

エージェントの実装はagent.pyファイルに定義されています。ここでは、指示、ツール、チームメンバーなどのエージェントの詳細が確認できます。

エージェントアプリケーションを実行するには、リポジトリのREADMEファイルに記載された手順に従ってください。これにより、アプリケーションのセットアップと実行の方法が説明されます。

エージェントの指示の変更、ツールの追加や削除、チームメンバーの設定など、ニーズに合わせてエージェントをカスタマイズできます。ビデオではエージェントの機能と操作方法の詳細が説明されているので、エージェントの構築と拡張を始めるのに役立つはずです。

提供されたサンプルのエージェントコードは、複雑なタスクを解決するために協力するAIエージェントのチームを構築するための強力なフレームワークを示しています。コードの主要な側面を説明します:

1. エージェントの説明と指示: エージェントには説明と一連の指示が定義されており、その機能と、ユーザーとの対話方法が示されています。これには、ツールの使用、ナレッジベースの検索、または clarification の要求などの能力が含まれます。

2. ストレージとナレッジベース: エージェントには、やり取りを追跡するための永続的なストレージシステムと、効率的な情報検索のためのベクトルデータベースを使ったナレッジベースがあります。

3. ツールとアシスタント: エージェントには、ファイルの読み取り、Webサーチの実行、金融データプロバイダーとの連携など、一連のツールが用意されています。さらに、データ分析、Pythonスクリプトの実行、調査、投資アドバイスを行う専任アシスタントチームがあります。

4. タスクの委任: メインエージェントが直接処理できないタスクがある場合は、適切なアシスタントにそのタスクを委任します。例えば、買収に関するレポートの作成を依頼された場合、メインエージェントは研究アシスタントにそのタスクを委任します。

5. シームレスな対話: エージェントは、GPT-4などの強力な言語モデルを活用して、ユーザーと自然で人間らしい対話ができるよう設計されています。ユーザーの要求を理解し、適切な応答を生成し、チームメンバーの取り組みを調整して包括的なソリューションを提供できます。

6. 拡張性とカスタマイズ: コードはモジュール式に構造化されているため、ツールやアシスタント、機能の追加など、カスタマイズと拡張が容易です。ユーザーのニーズに合わせてエージェントを調整できます。

このフレームワークは、専門性の高い個別のエージェントからなる協調的なAIシステムの構築の可能性を示しています。各エージェントの強みと能力を活かし、タスクを委任することで、メインエージェントは幅広い複雑な問題を効率的かつ効果的に解決できます。

このサンプルコードは、マルチエージェントAIシステムの可能性を探り、カスタマイズされたソリューションを構築したい開発者にとって、良い基盤となります。

エージェントアプリケーションを実行するには、以下の手順に従ってください:

1. リポジトリのREADMEファイルを開きます。このファイルには、アプリケーションのセットアップと実行の手順が記載されています。

2. Python、Streamlit、必要なPythonパッケージなど、必要な依存関係がインストールされていることを確認します。

3. リポジトリのagentsフォルダに移動します。ここにエージェントのコードがあります。

4. READMEの指示に従って、エージェントファイルを実行します。これにより、Streamlitアプリケーションが起動し、エージェントと対話できるようになります。

5. Streamlitアプリケーション内で、エージェントに質問したり、タスクを依頼したりして、専任エージェントチームへの委任の様子を確認できます。

6. エージェントのコードを探り、メインエージェントの定義、ツールやチームメンバーとの連携、全体的なシステム構造を理解します。

7. エージェントをカスタマイズしたり、新しいツールやチームメンバーを追加したり、さまざまな設定を試したりして、ニーズに合わせて調整してみてください。

リポジトリのREADMEファイルには、エージェントアプリケーションの実行に関する詳細な手順が記載されています。セットアップと実行を円滑に行うには、このファイルを参照してください。

このビデオでは、GPT-4モデルとFi-dataフレームワークを使ってAIエージェントのチームを構築する方法の包括的な概要が提供されました。主なポイントは以下の通りです:

• メインのドライバーエージェントは、さまざまなツールとデディケイテッドエージェントチームにアクセスできる強力なAIアシスタントです。
• ドライバーエージェントは、直接質問に答えたり、ツールを使ったり、チームメンバーにタスクを委任したりできます。
• チームには、データ分析、Pythonスクリプト、調査、投資分析などの特定のタスクを担当するエージェントが含まれています。
• エージェントは協力して複雑な問題を解決し、ドライバーエージェントがその連携を調整します。
• このアプリケーションのコードはFi-dataリポジトリで入手でき、視聴者はさらに探索とカスタマイズを行うことが推奨されています。
• ビデオでは、Fi-dataプロジェクトをサポートするため、GitHubリポジトリにスターを付けたり、クリエイターをフォローしたりすることの重要性が強調されています。

全体として、このビデオは、Fi-dataフレームワークを使ったコラボレーティブなエージェントを備えた高度なAIシステムの構築機能を示しており、さまざまな用途への適用可能性を示しています。