För att bygga en enskild agent med GPT-4 måste vi först ge agenten en uppsättning verktyg och funktioner. Vi kan göra detta genom att definiera agentens beskrivning, instruktioner och tillgång till olika verktyg och assistenter.

De viktigaste stegen är:

1. Definiera agentens beskrivning och instruktioner. Detta sätter tonen och förväntningarna på agentens beteende.
2. Lägg till lagring och en kunskapsbas till agenten, vilket gör att den kan behålla information och hämta relevant kunskap.
3. Ge agenten en uppsättning verktyg som den kan använda för att utföra uppgifter, som att komma åt webdata, köra Python-skript eller generera rapporter.
4. Ge agenten eventuellt ett team med dedikerade assistenter som den kan delegera specifika uppgifter till, som en dataanalysassistent eller en forskningsassistent.

Med dessa komponenter på plats kan agenten sedan interagera med användaren, avgöra om den ska använda sina egna funktioner, utnyttja ett verktyg eller delegera en uppgift till någon av sina teammedlemmar. Detta gör att agenten kan hantera en bred uppsättning förfrågningar på ett flexibelt och effektivt sätt.

I det här avsnittet ska vi utforska hur man bygger ett team av agenter med hjälp av den nya versionen av GPT-4-modellen. Vi börjar med att skapa en enskild agent och utökar den sedan med ett team av dedikerade agenter som kan delegeras specifika uppgifter.

Huvudagenten kommer att ha tillgång till en uppsättning verktyg och kan direkt besvara frågor, använda verktyg eller delegera uppgifter till sina teammedlemmar. Vi kommer att demonstrera detta genom att be agenten skriva en rapport om förvärvet av IBM av HashiCorp, vilket den sedan kommer att delegera till sitt team.

Teamet av agenter inkluderar:

1. Dataanalysagent: Kan analysera data från olika källor som CSV, Parquet och JSON-filer.
2. Python-agent: Kan skriva och köra Python-skript för att utföra specifika uppgifter.
3. Forskningsagent: Genererar forskningsrapporter genom att utnyttja en kraftfull sökmotor.
4. Investeringsagent: Ger investeringsrekommendationer och -analys.

Huvudagenten kommer att samordna arbetet hos dessa specialiserade agenter för att slutföra den begärda uppgiften. Du kan anpassa och utöka detta team av agenter för att passa dina specifika behov.

Koden för agentapplikationen som visas i videon finns i mappen cookbook/agents i Fi-Data-databasen. För att komma åt och anpassa agenten kan du följa dessa steg:

1. Forka och klona Fi-data-databasen från GitHub.
2. Navigera till mappen cookbook/agents i den klonade databasen.
3. Öppna koden i din föredragna kodeditor.

Huvudfilen som definierar agenten är agent.py-filen. I den här filen kan du hitta implementeringen av agenten, inklusive instruktioner, verktyg och teammedlemmar.

För att köra agentapplikationen, följ steg-för-steg-instruktionerna i databasens README-fil. Detta kommer att vägleda dig genom processen att konfigurera och köra applikationen.

Du kan anpassa agenten genom att ändra instruktionerna, lägga till eller ta bort verktyg och konfigurera teammedlemmarna för att passa dina specifika krav. Videon ger en detaljerad översikt över agentens funktioner och hur du interagerar med den, vilket bör hjälpa dig att komma igång med att bygga och utöka agenten.

Agentskoden i det tillhandahållna exemplet demonstrerar ett kraftfullt ramverk för att bygga ett team av AI-agenter som kan samarbeta för att lösa komplexa uppgifter. Låt oss bryta ner de viktigaste aspekterna av koden:

1. Agentbeskrivning och instruktioner: Agenten definieras med en beskrivning och en uppsättning instruktioner som beskriver dess funktioner och hur den ska interagera med användaren. Detta inkluderar förmågan att avgöra om den ska använda ett verktyg, söka i sin kunskapsbas eller be om förtydligande.

2. Lagring och kunskapsbas: Agenten har tillgång till ett persistent lagringssystem för att spåra sina interaktioner och en kunskapsbas som implementeras med hjälp av en vektorbaserad databas för effektiv hämtning av relevant information.

3. Verktyg och assistenter: Agenten är utrustad med en uppsättning verktyg, som förmågan att läsa filer, utföra webbsökningar och interagera med externa tjänster som finansiella datakällor. Dessutom har agenten ett team av specialiserade assistenter, inklusive en dataanalytiker, en Python-skriptexekutor, en forskningsassistent och en investeringsrådgivare.

4. Uppgiftsdelegering: När användaren begär en uppgift som huvudagenten inte kan hantera direkt, delegerar den uppgiften till lämplig assistent i sitt team. När den till exempel ombeds skriva en rapport om ett förvärv, delegerar agenten uppgiften till forskningsassistenten, som sedan använder de tillhandahållna verktygen och kunskapen för att generera rapporten.

5. Smidig interaktion: Agenten är utformad för att interagera med användaren på ett naturligt, mänskligt sätt, genom att utnyttja kraftfulla språkmodeller som GPT-4. Den kan förstå användarens förfrågningar, formulera lämpliga svar och samordna insatserna från sitt team för att tillhandahålla omfattande lösningar.

6. Utökbarhet och anpassning: Koden är strukturerad på ett modulärt sätt, vilket möjliggör enkel anpassning och utökning. Användare kan lägga till nya verktyg, assistenter och funktioner till agenten efter behov, för att skräddarsy den för sina specifika användningsfall.

Detta ramverk demonstrerar kraften i att bygga AI-system som ett samarbetande team av specialiserade agenter, där var och en har sina egna styrkor och förmågor. Genom att delegera uppgifter och utnyttja teamets samlade kunskap och färdigheter kan huvudagenten hantera en bred uppsättning komplexa problem på ett effektivt och ändamålsenligt sätt.

Den tillhandahållna koden fungerar som en solid grund för utvecklare som är intresserade av att utforska möjligheterna med multi-agent AI-system och bygga sina egna anpassade lösningar.

För att köra agentapplikationen, följ dessa steg:

1. Öppna README-filen i databasen. Denna fil innehåller steg-för-steg-instruktioner om hur du konfigurerar och kör applikationen.

2. Se till att du har de nödvändiga beroendena installerade, som Python, Streamlit och de nödvändiga Python-paketen.

3. Navigera till mappen agents i databasen, där agentskoden finns.

4. Kör agentfilen enligt instruktionerna i README-filen. Detta startar Streamlit-applikationen och låter dig interagera med agenten.

5. I Streamlit-applikationen kan du ställa frågor till agenten, be den utföra uppgifter och observera hur den delegerar arbete till sitt team av specialiserade agenter.

6. Utforska agentskoden för att förstå hur huvudagenten är definierad, hur den interagerar med sina verktyg och teammedlemmar, och hur det övergripande systemet är strukturerat.

7. Känn dig fri att anpassa agenten, lägga till nya verktyg eller teammedlemmar och experimentera med olika konfigurationer för att passa dina specifika behov.

Komihåg att README-filen i databasen innehåller detaljerade instruktioner och vägledning för att köra agentapplikationen. Hänvisa till den noga för att säkerställa en smidig konfiguration och körning.