Для создания одного агента с GPT-4 нам сначала нужно дать агенту набор инструментов и возможностей. Мы можем сделать это, определив описание, инструкции и доступ агента к различным инструментам и помощникам.

Основные шаги:

1. Определите описание и инструкции агента. Это задает тон и ожидания в отношении поведения агента.
2. Добавьте хранилище и базу знаний агенту, позволяющие ему сохранять информацию и извлекать соответствующие знания.
3. Предоставьте агенту набор инструментов, которые он может использовать для выполнения задач, таких как доступ к веб-данным, запуск скриптов Python или генерация отчетов.
4. При желании, дайте агенту команду специализированных помощников, которым он может делегировать конкретные задачи, такие как помощник по анализу данных или исследовательский помощник.

С этими компонентами агент может взаимодействовать с пользователем, определяя, следует ли использовать свои собственные возможности, использовать инструмент или делегировать задачу одному из членов своей команды. Это позволяет агенту решать широкий спектр запросов гибким и эффективным способом.

В этом разделе мы рассмотрим, как построить команду агентов с использованием новой версии модели GPT-4. Мы начнем с создания одного агента, а затем расширим его командой специализированных агентов, которым можно делегировать конкретные задачи.

Основной агент будет иметь доступ к набору инструментов и сможет напрямую отвечать на вопросы, использовать инструменты или делегировать задачи членам своей команды. Мы продемонстрируем это, попросив агента написать отчет о приобретении IBM-HashiCorp, который он затем делегирует своей команде.

Команда агентов включает:

1. Агент-аналитик данных: способен анализировать данные из различных источников, таких как CSV, Parquet и JSON файлы.
2. Агент Python: может писать и запускать скрипты Python для выполнения конкретных задач.
3. Исследовательский агент: генерирует исследовательские отчеты, используя мощный поисковый движок.
4. Инвестиционный агент: предоставляет рекомендации и анализ инвестиций.

Основной агент будет координировать работу этих специализированных агентов для выполнения запрошенной задачи. Вы можете настраивать и расширять эту команду агентов в соответствии с вашими конкретными потребностями.

Код для приложения агента, продемонстрированного в видео, доступен в папке cookbook/agents репозитория Fi-Data. Чтобы получить доступ и настроить агента, вы можете выполнить следующие шаги:

1. Создайте форк и клонируйте репозиторий Fi-data с GitHub.
2. Перейдите в папку cookbook/agents в клонированном репозитории.
3. Откройте код в предпочитаемом редакторе кода.

Основной файл, определяющий агента, - это файл agent.py. В этом файле вы можете найти реализацию агента, включая инструкции, инструменты и членов команды.

Чтобы запустить приложение агента, следуйте пошаговым инструкциям, предоставленным в файле README репозитория. Это поможет вам настроить и запустить приложение.

Вы можете настроить агента, изменив инструкции, добавив или удалив инструменты и настроив членов команды в соответствии с вашими конкретными требованиями. Видео предоставляет подробный обзор возможностей агента и взаимодействия с ним, что должно помочь вам начать работу с построением и расширением агента.

Код агента в представленном примере демонстрирует мощную основу для построения команды агентов AI, которые могут сотрудничать для решения сложных задач. Давайте рассмотрим ключевые аспекты кода:

1. Описание и инструкции агента: агент определен с описанием и набором инструкций, которые описывают его возможности и то, как он должен взаимодействовать с пользователем. Это включает в себя способность определять, следует ли использовать инструмент, искать в своей базе знаний или запрашивать уточнение.

2. Хранилище и база знаний: у агента есть доступ к постоянной системе хранения для отслеживания своих взаимодействий и базе знаний, реализованной с использованием векторной базы данных для эффективного извлечения соответствующей информации.

3. Инструменты и помощники: агент оснащен набором инструментов, таких как возможность читать файлы, выполнять веб-поиск и взаимодействовать с внешними службами, такими как поставщики финансовых данных. Кроме того, у агента есть команда специализированных помощников, включая аналитика данных, исполнителя скриптов Python, исследовательского ассистента и инвестиционного консультанта.

4. Делегирование задач: когда пользователь запрашивает задачу, с которой основной агент не может справиться напрямую, он делегирует ее соответствующему помощнику в своей команде. Например, когда его просят написать отчет о приобретении, агент делегирует задачу исследовательскому ассистенту, который затем использует предоставленные инструменты и знания для генерации отчета.

5. Плавное взаимодействие: агент разработан для взаимодействия с пользователем естественным, человекоподобным образом, используя возможности мощных языковых моделей, таких как GPT-4. Он может понимать запросы пользователя, формулировать соответствующие ответы и координировать усилия членов своей команды для предоставления всеобъемлющих решений.

6. Расширяемость и настраиваемость: код структурирован модульным образом, что позволяет легко настраивать и расширять его. Пользователи могут добавлять новые инструменты, помощников и возможности агента по мере необходимости, адаптируя его к своим конкретным потребностям.

Эта основа демонстрирует силу построения систем искусственного интеллекта в виде сотрудничающей команды специализированных агентов, каждый из которых обладает своими собственными сильными сторонами и возможностями. Делегируя задачи и используя коллективные знания и навыки команды, основной агент может эффективно и результативно решать широкий спектр сложных проблем.

Предоставленный код служит прочной основой для разработчиков, заинтересованных в исследовании возможностей многоагентных систем искусственного интеллекта и построении своих собственных настраиваемых решений.

Чтобы запустить приложение агента, выполните следующие шаги:

1. Откройте файл README в репозитории. Этот файл содержит пошаговые инструкции по настройке и запуску приложения.

2. Убедитесь, что у вас установлены необходимые зависимости, такие как Python, Streamlit и требуемые пакеты Python.

3. Перейдите в папку agents в репозитории, где находится код агента.

4. Запустите файл агента, как указано в инструкциях README. Это запустит приложение Streamlit и позволит вам взаимодействовать с агентом.

5. В приложении Streamlit вы можете задавать агенту вопросы, просить его выполнять задачи и наблюдать, как он делегирует работу своей команде специализированных агентов.

6. Изучите код агента, чтобы понять, как определен основной агент, как он взаимодействует со своими инструментами и членами команды, и как устроена общая система.

7. Не стесняйтесь настраивать агента, добавлять новые инструменты или членов команды и экспериментировать с различными конфигурациями, чтобы соответствовать вашим конкретным потребностям.

Помните, что файл README в репозитории содержит подробные инструкции и руководство по запуску приложения агента. Внимательно изучите его, чтобы обеспечить плавную настройку и выполнение.

Видео предоставило всестороннее представление о построении команды агентов AI с использованием модели GPT-4 и основы Fi-data. Основные моменты:

• Основной драйверный агент - это мощный помощник AI с доступом к различным инструментам и команде специализированных агентов.
• Драйверный агент может напрямую отвечать на вопросы, использовать инструменты и делегировать задачи членам своей команды.
• Команда включает агентов для конкретных задач, таких как анализ данных, написание скриптов Python, исследования и анализ инвестиций.
• Агенты работают вместе, чтобы решать сложные проблемы, при этом драйверный агент координирует сотрудничество.
• Код для этого приложения доступен в репозитории Fi-data, и зрителя призывают исследовать и настраивать его дальше.
• Видео подчеркивает важность поддержки проекта Fi-data, отмечая его репозиторий на GitHub и следуя за его создателем на различных платформах.

В целом, это видео демонстрирует возможности основы Fi-data в построении передовых систем искусственного интеллекта с коллаборативными агентами, показывая потенциал этой технологии для различных приложений.