Para construir um único agente com o GPT-4, primeiro precisamos fornecer ao agente um conjunto de ferramentas e capacidades. Podemos fazer isso definindo a descrição, as instruções e o acesso do agente a várias ferramentas e assistentes.

As etapas-chave são:

1. Definir a descrição e as instruções do agente. Isso define o tom e as expectativas para o comportamento do agente.
2. Adicionar armazenamento e uma base de conhecimento ao agente, permitindo que ele retenha informações e recupere conhecimento relevante.
3. Fornecer ao agente um conjunto de ferramentas que ele possa usar para realizar tarefas, como acessar dados da web, executar scripts Python ou gerar relatórios.
4. Opcionalmente, dar ao agente uma equipe de assistentes dedicados aos quais ele possa delegar tarefas específicas, como um assistente de análise de dados ou um assistente de pesquisa.

Com esses componentes em seu lugar, o agente pode então interagir com o usuário, determinando se deve usar suas próprias capacidades, aproveitar uma ferramenta ou delegar uma tarefa a um de seus membros da equipe. Isso permite que o agente lide com uma ampla gama de solicitações de maneira flexível e eficiente.

O código fornecido no repositório demonstra como configurar esse tipo de agente usando a estrutura Fi-data. Personalizando a descrição, as ferramentas e os membros da equipe do agente, você pode criar um assistente de IA poderoso adaptado às suas necessidades específicas.

Nesta seção, exploraremos como construir uma equipe de agentes usando o novo lançamento do modelo GPT-4. Começaremos criando um único agente e, em seguida, o estenderemos com uma equipe de agentes dedicados que podem ser delegados a tarefas específicas.

O agente principal terá acesso a um conjunto de ferramentas e pode responder diretamente a perguntas, usar ferramentas ou delegar tarefas a seus membros da equipe. Demonstraremos isso pedindo ao agente que escreva um relatório sobre a aquisição da IBM-HashiCorp, que ele então delegará à sua equipe.

A equipe de agentes inclui:

1. Agente de Analista de Dados: Capaz de analisar dados de várias fontes, como arquivos CSV, Parquet e JSON.
2. Agente Python: Pode escrever e executar scripts Python para realizar tarefas específicas.
3. Agente de Pesquisa: Gera relatórios de pesquisa aproveitando um mecanismo de pesquisa poderoso.
4. Agente de Investimentos: Fornece recomendações e análises de investimento.

O agente principal irá orquestrar o trabalho desses agentes especializados para concluir a tarefa solicitada. Você pode personalizar e estender essa equipe de agentes para atender às suas necessidades específicas.

O código deste aplicativo está disponível na pasta cookbook/agents do repositório Fi-Data. Você pode fazer um fork e clonar o repositório, em seguida, seguir as instruções passo a passo no README para executar o aplicativo e explorar o código.

O código do aplicativo do agente apresentado no vídeo está disponível na pasta cookbook/agents do repositório Fi-data. Para acessar e personalizar o agente, você pode seguir estas etapas:

1. Faça um fork e clone o repositório Fi-data do GitHub.
2. Navegue até a pasta cookbook/agents dentro do repositório clonado.
3. Abra o código no editor de código de sua preferência.

O arquivo principal que define o agente é o arquivo agent.py. Neste arquivo, você pode encontrar a implementação do agente, incluindo as instruções, ferramentas e membros da equipe.

Para executar o aplicativo do agente, siga as instruções passo a passo fornecidas no arquivo README do repositório. Isso o guiará pelo processo de configuração e execução do aplicativo.

Você pode personalizar o agente modificando as instruções, adicionando ou removendo ferramentas e configurando os membros da equipe para atender aos seus requisitos específicos. O vídeo fornece uma visão geral detalhada das capacidades do agente e de como interagir com ele, o que deve ajudá-lo a começar a construir e estender o agente.

O código do agente no exemplo fornecido demonstra uma estrutura poderosa para a construção de uma equipe de agentes de IA que podem colaborar para resolver tarefas complexas. Vamos decompor os principais aspectos do código:

1. Descrição e Instruções do Agente: O agente é definido com uma descrição e um conjunto de instruções que delineiam suas capacidades e como ele deve interagir com o usuário. Isso inclui a capacidade de determinar se deve usar uma ferramenta, pesquisar sua base de conhecimento ou solicitar esclarecimentos.

2. Armazenamento e Base de Conhecimento: O agente tem acesso a um sistema de armazenamento persistente para acompanhar suas interações e a uma base de conhecimento implementada usando um banco de dados de vetores para recuperação eficiente de informações relevantes.

3. Ferramentas e Assistentes: O agente está equipado com um conjunto de ferramentas, como a capacidade de ler arquivos, realizar pesquisas na web e interagir com serviços externos como provedores de dados financeiros. Além disso, o agente tem uma equipe de assistentes especializados, incluindo um analista de dados, um executor de scripts Python, um assistente de pesquisa e um consultor de investimentos.

4. Delegação de Tarefas: Quando o usuário solicita uma tarefa que o agente principal não pode lidar diretamente, ele delega a tarefa ao assistente apropriado em sua equipe. Por exemplo, quando solicitado a escrever um relatório sobre uma aquisição, o agente delega a tarefa ao assistente de pesquisa, que então usa as ferramentas e o conhecimento fornecidos para gerar o relatório.

5. Interação Perfeita: O agente é projetado para interagir com o usuário de maneira natural e semelhante a um ser humano, aproveitando os recursos de modelos de linguagem poderosos como o GPT-4. Ele pode entender as solicitações do usuário, formular respostas apropriadas e coordenar os esforços de sua equipe de membros para fornecer soluções abrangentes.

6. Extensibilidade e Personalização: O código é estruturado de maneira modular, permitindo fácil personalização e extensão. Os usuários podem adicionar novas ferramentas, assistentes e capacidades ao agente conforme necessário, adaptando-o a seus casos de uso específicos.

Essa estrutura demonstra o poder de construir sistemas de IA como uma equipe colaborativa de agentes especializados, cada um com seus próprios pontos fortes e habilidades. Delegando tarefas e aproveitando o conhecimento e as habilidades coletivos da equipe, o agente principal pode lidar com uma ampla gama de problemas complexos de maneira eficiente e eficaz.

O código fornecido serve como uma base sólida para desenvolvedores interessados em explorar as possibilidades dos sistemas de IA multiagente e construir suas próprias soluções personalizadas.

Para executar o aplicativo do agente, siga estas etapas:

1. Abra o arquivo README. Este arquivo contém instruções passo a passo sobre como configurar e executar o aplicativo.

2. Certifique-se de ter as dependências necessárias instaladas, como Python, Streamlit e os pacotes Python necessários.

3. Navegue até a pasta agents no repositório, onde o código do agente está localizado.

4. Execute o arquivo do agente, conforme especificado nas instruções do README. Isso iniciará o aplicativo Streamlit e permitirá que você interaja com o agente.

5. No aplicativo Streamlit, você pode fazer perguntas ao agente, solicitar que ele execute tarefas e observar como ele delega o trabalho para sua equipe de agentes especializados.

6. Explore o código do agente para entender como o agente principal é definido, como ele interage com suas ferramentas e membros da equipe, e como o sistema geral é estruturado.

7. Sinta-se à vontade para personalizar o agente, adicionar novas ferramentas ou membros da equipe e experimentar diferentes configurações para atender às suas necessidades específicas.

Lembre-se de que o arquivo README no repositório fornece instruções e orientações detalhadas sobre a execução do aplicativo do agente. Consulte-o atentamente para garantir uma configuração e execução suaves.

O vídeo forneceu uma visão geral abrangente da construção de uma equipe de agentes de IA usando o modelo GPT-4 e a estrutura Fi-data. Os principais destaques são:

• O agente principal é um assistente de IA poderoso com acesso a várias ferramentas e uma equipe de agentes dedicados.
• O agente principal pode responder a perguntas diretamente, usar ferramentas e delegar tarefas a seus membros da equipe.
• A equipe inclui agentes para tarefas específicas, como análise de dados, scripts Python, pesquisa e análise de investimentos.
• Os agentes trabalham juntos para resolver problemas complexos, com o agente principal orquestrando a colaboração.
• O código deste aplicativo está disponível no repositório Fi-data, e o espectador é incentivado a explorá-lo e personalizá-lo ainda mais.
• O vídeo enfatiza a importância de apoiar o projeto Fi-data dando estrela ao seu repositório do GitHub e seguindo o criador em várias plataformas.

Em geral, este vídeo demonstra as capacidades da estrutura Fi-data na construção de sistemas de IA avançados com agentes colaborativos, demonstrando o potencial dessa tecnologia para várias aplicações.