Om een enkele agent met GPT-4 op te bouwen, moeten we de agent eerst een set tools en mogelijkheden geven. We kunnen dit doen door de beschrijving, instructies en toegang van de agent tot verschillende tools en assistenten te definiëren.

De belangrijkste stappen zijn:

1. Definieer de beschrijving en instructies van de agent. Dit bepaalt de toon en verwachtingen voor het gedrag van de agent.
2. Voeg opslag en een kennisbank toe aan de agent, waardoor hij informatie kan bewaren en relevante kennis kan ophalen.
3. Geef de agent een set tools die hij kan gebruiken om taken uit te voeren, zoals toegang tot webgegevens, het uitvoeren van Python-scripts of het genereren van rapporten.
4. Geef de agent eventueel een team van toegewijde assistenten aan wie hij specifieke taken kan delegeren, zoals een data-analyse-assistent of een research-assistent.

Met deze componenten in plaats kan de agent vervolgens interactie hebben met de gebruiker, bepalen of hij zijn eigen mogelijkheden, een tool of een teamlid moet inzetten. Hierdoor kan de agent een breed scala aan verzoeken op een flexibele en efficiënte manier aanpakken.

De code in de repository laat zien hoe je dit type agent kunt opzetten met behulp van het Fi-data-framework. Door de beschrijving, tools en teamleden van de agent aan te passen, kun je een krachtige AI-assistent creëren die is afgestemd op je specifieke behoeften.

In dit gedeelte gaan we onderzoeken hoe we een team van agenten kunnen bouwen met behulp van de nieuwe release van het GPT-4-model. We beginnen met het creëren van een enkele agent en breiden deze vervolgens uit met een team van toegewijde agenten aan wie specifieke taken kunnen worden gedelegeerd.

De hoofdagent heeft toegang tot een set tools en kan rechtstreeks vragen beantwoorden, tools gebruiken of taken delegeren aan zijn teamleden. We zullen dit demonstreren door de agent te vragen een rapport te schrijven over de overname van IBM door HashiCorp, wat hij vervolgens zal delegeren aan zijn team.

Het team van agenten bestaat uit:

1. Data Analyst Agent: In staat om gegevens uit verschillende bronnen zoals CSV, Parquet en JSON-bestanden te analyseren.
2. Python Agent: Kan Python-scripts schrijven en uitvoeren om specifieke taken uit te voeren.
3. Research Agent: Genereert onderzoeksrapporten door gebruik te maken van een krachtige zoekmachine.
4. Investment Agent: Biedt beleggingsaanbevelingen en -analyses.

De hoofdagent zal het werk van deze gespecialiseerde agenten coördineren om de gevraagde taak te voltooien. Je kunt dit team van agenten aanpassen en uitbreiden om aan je specifieke behoeften te voldoen.

De code voor deze toepassing is beschikbaar in de map cookbook/agents van de Fi-Data-repository. Je kunt de repository forken en klonen, en vervolgens de stap-voor-stap-instructies in de README volgen om de toepassing uit te voeren en de code te verkennen.

De code voor de agenttoepassing die in de video wordt getoond, is beschikbaar in de map cookbook/agents van de Fi-data-repository. Om toegang te krijgen tot en de agent aan te passen, kun je de volgende stappen volgen:

1. Fork en kloon de Fi-data-repository van GitHub.
2. Navigeer naar de map cookbook/agents binnen de gekloonde repository.
3. Open de code in je favoriete code-editor.

Het hoofdbestand dat de agent definieert, is het bestand agent.py. In dit bestand kun je de implementatie van de agent vinden, inclusief de instructies, tools en teamleden.

Om de agenttoepassing uit te voeren, volg je de stap-voor-stap-instructies in het README-bestand van de repository. Dit zal je begeleiden bij het instellen en uitvoeren van de toepassing.

Je kunt de agent aanpassen door de instructies te wijzigen, tools toe te voegen of te verwijderen, en de teamleden te configureren om aan je specifieke vereisten te voldoen. De video geeft een gedetailleerd overzicht van de mogelijkheden van de agent en hoe je ermee kunt interageren, wat je moet helpen bij het bouwen en uitbreiden van de agent.

De agentcode in het gegeven voorbeeld demonstreert een krachtig framework voor het bouwen van een team van AI-agenten die kunnen samenwerken om complexe taken op te lossen. Laten we de belangrijkste aspecten van de code doornemen:

1. Beschrijving en instructies van de agent: De agent wordt gedefinieerd met een beschrijving en een set instructies die zijn mogelijkheden en de manier waarop hij met de gebruiker moet interacteren, uiteenzetten. Dit omvat het vermogen om te bepalen of hij een tool moet gebruiken, zijn kennisbank moet doorzoeken of om verduidelijking moet vragen.

2. Opslag en kennisbank: De agent heeft toegang tot een persistent opslagsysteem om zijn interacties bij te houden en een kennisbank die is geïmplementeerd met behulp van een vector database voor efficiënte ophaling van relevante informatie.

3. Tools en assistenten: De agent is uitgerust met een set tools, zoals de mogelijkheid om bestanden te lezen, webzoekopdrachten uit te voeren en te interageren met externe diensten zoals aanbieders van financiële gegevens. Daarnaast heeft de agent een team van gespecialiseerde assistenten, waaronder een data-analist, een Python-script-uitvoerder, een research-assistent en een beleggingsadviseur.

4. Taakdelegatie: Wanneer de gebruiker een taak aanvraagt die de hoofdagent niet rechtstreeks kan afhandelen, delegeert hij de taak aan de juiste assistent in zijn team. Wanneer bijvoorbeeld wordt gevraagd om een rapport over een overname te schrijven, delegeert de agent de taak aan de research-assistent, die vervolgens de beschikbare tools en kennis gebruikt om het rapport te genereren.

5. Naadloze interactie: De agent is ontworpen om op een natuurlijke, menselijke manier met de gebruiker te communiceren, waarbij gebruik wordt gemaakt van de mogelijkheden van krachtige taalmodellen zoals GPT-4. Hij kan de verzoeken van de gebruiker begrijpen, passende antwoorden formuleren en de inspanningen van zijn teamleden coördineren om uitgebreide oplossingen te bieden.

6. Uitbreidbaarheid en aanpasbaarheid: De code is op een modulaire manier opgebouwd, waardoor aanpassing en uitbreiding eenvoudig zijn. Gebruikers kunnen nieuwe tools, assistenten en mogelijkheden aan de agent toevoegen naar behoefte, zodat deze kan worden afgestemd op hun specifieke use cases.

Dit framework demonstreert de kracht van het bouwen van AI-systemen als een samenwerkend team van gespecialiseerde agenten, elk met hun eigen sterke punten en vaardigheden. Door taken te delegeren en gebruik te maken van de collectieve kennis en vaardigheden van het team, kan de hoofdagent een breed scala aan complexe problemen efficiënt en effectief aanpakken.

De verstrekte code dient als een solide basis voor ontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in het verkennen van de mogelijkheden van multi-agent AI-systemen en het bouwen van hun eigen op maat gemaakte oplossingen.

Om de agenttoepassing uit te voeren, volg je deze stappen:

1. Open het README-bestand in de repository. Dit bestand bevat stap-voor-stap-instructies over het instellen en uitvoeren van de toepassing.

2. Zorg ervoor dat je de benodigde afhankelijkheden hebt geïnstalleerd, zoals Python, Streamlit en de vereiste Python-pakketten.

3. Navigeer naar de map agents in de repository, waar de agentcode zich bevindt.

4. Voer het agentbestand uit, zoals gespecificeerd in de README-instructies. Hiermee start je de Streamlit-toepassing en kun je met de agent interacteren.

5. In de Streamlit-toepassing kun je de agent vragen stellen, hem verzoeken taken uit te voeren en observeren hoe hij werk delegeert aan zijn team van gespecialiseerde agenten.

6. Verken de agentcode om te begrijpen hoe de hoofdagent is gedefinieerd, hoe hij communiceert met zijn tools en teamleden, en hoe het algehele systeem is opgebouwd.

7. Voel je vrij om de agent aan te passen, nieuwe tools of teamleden toe te voegen en te experimenteren met verschillende configuraties om aan je specifieke behoeften te voldoen.

Onthoud dat het README-bestand in de repository gedetailleerde instructies en begeleiding biedt voor het uitvoeren van de agenttoepassing. Raadpleeg het nauwkeurig om een soepele installatie en uitvoering te garanderen.

De video heeft een uitgebreid overzicht gegeven van het bouwen van een team van AI-agenten met behulp van het GPT-4-model en het Fi-data-framework. De belangrijkste hoogtepunten zijn:

• De hoofdaanstuuragent is een krachtige AI-assistent met toegang tot verschillende tools en een team van toegewijde agenten.
• De aanstuuragent kan rechtstreeks vragen beantwoorden, tools gebruiken en taken delegeren aan zijn teamleden.
• Het team bestaat uit agenten voor specifieke taken zoals data-analyse, Python-scripting, research en beleggingsanalyse.
• De agenten werken samen om complexe problemen op te lossen, waarbij de aanstuuragent de samenwerking coördineert.
• De code voor deze toepassing is beschikbaar in de Fi-data-repository, en de kijker wordt aangemoedigd om deze verder te verkennen en aan te passen.
• De video benadrukt het belang van het ondersteunen van het Fi-data-project door de GitHub-repository te starten en de maker op verschillende platforms te volgen.

Alles bij elkaar genomen laat deze video de mogelijkheden zien van het Fi-data-framework bij het bouwen van geavanceerde AI-systemen met samenwerkende agenten, wat de potentie van deze technologie voor verschillende toepassingen demonstreert.