O OpenAgents é uma plataforma de código aberto que permite o implantação de agentes de IA autônomos em cenários do mundo real. Ele fornece a infraestrutura e as ferramentas necessárias para hospedar e utilizar esses agentes por meio de várias aplicações, plug-ins ou até mesmo para controlar seu sistema operacional.

A plataforma oferece três tipos distintos de agentes:

1. Agente de Dados: Suporta geração de código, análise de dados e visualização usando ferramentas como Python e SQL.
2. Agente de Plug-in: Integra-se a mais de 200 ferramentas diárias para auxiliar em uma ampla gama de tarefas.
3. Agente Web: Capacita a navegação e interação web autônomas.

Esses agentes podem aproveitar uma série de recursos, incluindo modelos de linguagem, processamento de dados e navegação na web, para melhorar as experiências do usuário. Eles podem ser implantados para realizar tarefas como gerar visualizações de dados de preços de ações, conversões de moeda, previsões do tempo e até mesmo interações em redes sociais.

A plataforma OpenAgents é composta por dois componentes principais:

1. Interface do Usuário: Serve como uma ponte entre o usuário e o agente, gerenciando a comunicação, as operações de back-end e vários outros componentes.
2. Agente de Linguagem: Abrange o modelo de linguagem, conjuntos de ferramentas e ambientes, impulsionando o processo de tomada de decisão dos agentes.

Para começar com o OpenAgents, você pode escolher entre três métodos de implantação:

1. Host Local: Construa a partir da fonte ou use o Docker, que é a abordagem recomendada.
2. Demonstração na Nuvem: Acesse uma demonstração gratuita registrando-se com sua conta do Google ou e-mail.

O agente de dados do OpenAgents é um assistente de IA poderoso que pode ajudá-lo com várias tarefas relacionadas a dados. Vamos explorar algumas de suas principais capacidades:

1. Recuperação de Dados: O agente de dados pode utilizar ferramentas de pesquisa para encontrar conjuntos de dados relevantes para sua análise. Por exemplo, quando solicitado por dados de preços de ações, ele pode localizar e baixar os arquivos necessários.

2. Exploração de Dados: Uma vez disponíveis os dados, o agente pode fornecer informações básicas sobre o arquivo e oferecer insights sobre como você pode trabalhar com os dados.

3. Visualização de Dados: O agente de dados pode aproveitar bibliotecas de visualização de dados, como Echarts, para criar gráficos e gráficos interativos. Por exemplo, ele pode gerar gráficos de linha para visualizar os preços de abertura e fechamento das ações ao longo do tempo.

4. Treinamento de Modelos: O agente pode realizar o treinamento de modelos nos dados, como ajustar um modelo ARIMA aos preços de fechamento. Ele então pode apresentar os resultados do modelo de forma clara e concisa.

5. Análise Iterativa: O agente de dados permite que você construa sobre tarefas anteriores. Você pode solicitar um resumo do modelo treinado, e o agente fornecerá insights adicionais sem a necessidade de começar do zero.

6. Extensibilidade: Embora o agente de dados atualmente suporte Python e SQL, a estrutura foi projetada para ser extensível, permitindo a integração de outras linguagens de programação e ferramentas conforme necessário.

Apresentando o agente de plug-ins, vamos mergulhar em como esse assistente de IA avançado pode ajudá-lo em várias tarefas diárias. Estou selecionando o conversor de moeda Clara, o guia de viagem e o assistente meteorológico. Vale notar que a seleção de plug-ins pode ser automatizada usando o recurso de automação.

Eu perguntei sobre atrações em Toronto. O agente de plug-ins acessa o plug-in do guia de viagem e apresenta recomendações em um formato visualmente atraente, com imagens. Depois de aprender sobre as atrações de Toronto, é natural que eu considere meu orçamento e verifique a taxa de câmbio com o agente de plug-ins. Essa informação está apenas a uma pergunta de distância.

Agora estou curioso sobre o clima. Uma consulta simples é feita, e o agente solicita mais detalhes. É intuitivo, entendendo as informações necessárias para interagir com seus plug-ins. Assim que forneço minhas datas de viagem, o agente de plug-ins usa o plug-in do assistente meteorológico para buscar a previsão do tempo. O agente não se trata apenas de buscar dados; ele também pode oferecer recomendações com base nas informações que recebe, como sugerir roupas com base no clima.

Das sugestões, se eu encontrar itens de interesse, posso fazer perguntas adicionais. O agente de plug-ins apresenta detalhes do produto e cartões elegantes, permitindo que eu aprofunde ou até mesmo faça uma compra.

Bem-vindo ao tutorial de demonstração do agente web xlang. Hoje, vamos explorar como esse assistente de navegação na web utiliza a web para melhorar sua experiência. Vamos começar.

O usuário está inserindo uma solicitação, e o site chamará o agente web para atendê-la. O agente web foi ativado, e uma nova página foi aberta. A extensão do agente web agora está sendo ativada, e aguardaremos que ela navegue pela página da web passo a passo.

Como você pode ver, o agente está interagindo com os elementos desta página e inserindo dados na caixa de entrada, semelhante a um humano navegando na web. O agente web agora concluiu sua tarefa e retorna as informações para a interface de bate-papo.

Agora, o agente está resumindo os comentários do filme para o usuário. O usuário pode inserir outra consulta, e o agente realizará uma tarefa semelhante à que fez durante a primeira consulta. Ele navegará até o Twitter e publicará o tópico solicitado pelo usuário.

A plataforma OpenAgents é composta por dois componentes principais: a Interface do Usuário e o Agente de Linguagem.

A Interface do Usuário serve como uma ponte entre o usuário e o agente. Ela gerencia a comunicação, as operações de back-end e vários outros componentes que facilitam as interações.

O Agente de Linguagem abrange o modelo de linguagem, conjuntos de ferramentas e ambientes. Ele impulsiona o processo de tomada de decisão dos agentes com base nas necessidades do usuário.

O fluxo de interação típico começa com o prompt do usuário, que passa primeiro pela Interface do Usuário. A Interface do Usuário então faz a ponte de comunicação com o Agente de Linguagem, que determina as tarefas específicas a serem tratadas pelos vários modelos de linguagem, ferramentas e ambientes.

Essa arquitetura permite uma integração perfeita entre as solicitações do usuário e as capacidades do agente, possibilitando a implantação de agentes de IA autônomos em diversos cenários do mundo real.

O OpenAgents é uma plataforma de código aberto que permite a implantação de agentes de IA autônomos em vários cenários do mundo real. Para começar com o OpenAgents, existem três métodos principais:

1. Implantação no Host Local: Você pode construir o OpenAgents a partir do código-fonte ou usar o Docker, que é o método recomendado. Basta seguir as instruções fornecidas na documentação para configurar a implantação local.

2. Implantação na Nuvem: O OpenAgents oferece uma demonstração gratuita na qual você pode se inscrever usando sua conta do Google ou endereço de e-mail. Isso permite que você acesse a interface da web e comece a explorar os recursos da plataforma.

3. Implantação com Docker: A maneira mais fácil de começar é usando as instruções de Docker fornecidas. Isso permite que você componha rapidamente o build do Docker do OpenAgents e comece a usar a plataforma.

Depois de configurar seu método de implantação preferido, você pode começar a explorar os diferentes tipos de agentes oferecidos pelo OpenAgents:

• Agente de Dados: Suporta geração de código, análise de dados e visualização usando ferramentas como Python e SQL.
• Agente de Plug-in: Fornece acesso a uma ampla gama de mais de 200 ferramentas diárias para várias tarefas.
• Agente Web: Habilita a navegação e interação web autônomas.

A arquitetura da plataforma consiste em dois componentes principais: a Interface do Usuário e o Agente de Linguagem. A Interface do Usuário atua como uma ponte entre o usuário e o agente, gerenciando a comunicação e as operações de back-end. O Agente de Linguagem abrange o modelo de linguagem, ferramentas e ambientes, impulsionando o processo de tomada de decisão dos agentes.

Para começar, você pode seguir as instruções fornecidas na documentação do OpenAgents ou experimentar a demonstração baseada na nuvem e gratuita. Isso permitirá que você explore os recursos da plataforma e comece a implantar seus próprios agentes de IA autônomos no mundo real.