OpenAgents är en öppen källkods-plattform som möjliggör distribution av autonoma AI-agenter i verkliga scenarier. Den tillhandahåller den nödvändiga infrastrukturen och verktygen för att hysa och utnyttja dessa agenter genom olika applikationer, plugins eller till och med för att styra ditt operativsystem.

Plattformen erbjuder tre distinkta agenttyper:

1. Dataagent: Stöder kodgenerering, dataanalys och visualisering med verktyg som Python och SQL.
2. Pluginagent: Integrerar med över 200 dagliga verktyg för att assistera med ett brett utbud av uppgifter.
3. Webagent: Ger autonoma webbläsnings- och interaktionsförmågor.

Dessa agenter kan utnyttja en rad funktioner, inklusive språkmodeller, databearbetning och webbnavigering, för att förbättra användarupplevelser. De kan distribueras för att utföra uppgifter som att generera visualiseringar av aktiekurser, valutaomvandlingar, väderprognoser och till och med sociala medieinteraktioner.

OpenAgents-plattformen består av två huvudkomponenter:

1. Användargränssnitt: Fungerar som en länk mellan användaren och agenten, hanterar kommunikation, bakgrundsåtgärder och olika andra komponenter.
2. Språkagent: Omfattar språkmodellen, verktygsseten och miljöerna, som driver beslutsprocessen för agenterna.

OpenAgents dataagent är en kraftfull AI-assistent som kan hjälpa dig med olika datarelaterade uppgifter. Låt oss utforska några av dess nyckelförmågor:

1. Datahämtning: Dataagenten kan utnyttja sökverktyg för att hitta relevanta datamängder för din analys. När den till exempel ombeds att hämta aktiekursdata, kan den lokalisera och ladda ner de nödvändiga filerna.

2. Datautforskning: När data är tillgänglig kan agenten tillhandahålla grundläggande information om filen och erbjuda insikter om hur du kan arbeta med data.

3. Datavisualisering: Dataagenten kan utnyttja datavisualiseringsbibliotek, som Echarts, för att skapa interaktiva diagram och grafer. Den kan till exempel generera linjediagram för att visualisera öppnings- och stängningskurser för aktier över tid.

4. Modellträning: Agenten kan utföra modellträning på data, som att anpassa en ARIMA-modell till stängningskurserna. Den kan sedan presentera resultaten av modellen på ett tydligt och koncist sätt.

5. Iterativ analys: Dataagenten låter dig bygga vidare på tidigare uppgifter. Du kan be om en sammanfattning av den tränade modellen, och agenten kommer att tillhandahålla ytterligare insikter utan att behöva börja om från början.

6. Utökningsbarhet: Även om dataagenten för närvarande stöder Python och SQL, är ramverket utformat för att vara utökningsbart, vilket gör det möjligt att integrera andra programmeringsspråk och verktyg efter behov.

Låt oss presentera pluginagenten, och utforska hur denna avancerade AI-assistent kan hjälpa dig med olika dagliga uppgifter. Jag har valt Clara valutaomvandlare, få din guide och väderguiden. Det är värt att notera att pluginvalet kan automatiseras med hjälp av autofunktionen.

Jag har frågat om sevärdheter i Toronto. Pluginagenten utnyttjar få din guide-pluginen och presenterar rekommendationer i ett visuellt tilltalande format, komplett med bilder. Efter att ha lärt mig om Torontos sevärdheter är det naturligt för mig att överväga min budget och kontrollera valutakursen med pluginagenten. Den här informationen är bara ett steg bort.

Nu är jag nyfiken på vädret. En enkel fråga ställs, och agenten ber om mer detaljer. Det är intuitivt, då den förstår den nödvändiga informationen för att interagera med sina plugins. När jag anger mina resedatum använder pluginagenten väderguiden för att hämta väderprognoser. Agenten handlar inte bara om att hämta data, den kan också ge rekommendationer baserat på den information den får, som att föreslå kläder baserat på vädret.

Av förslagen, om jag hittar saker som intresserar mig, kan jag fråga vidare. Pluginagenten presenterar produktdetaljer och snygga små kort, så att jag kan fördjupa mig eller till och med göra ett köp.

Välkommen till webagentens demotutorial. Idag ska vi utforska hur denna webbnavigeringsassistent använder webben för att förbättra din upplevelse. Låt oss komma igång.

Användaren anger en begäran, och webbplatsen kommer att anropa webagenten för att uppfylla den. Webagenten har aktiverats, och en ny sida har öppnats. Webagentens tillägg aktiveras nu, och vi väntar på att den ska navigera sidan steg för steg.

Som du kan se interagerar agenten med elementen på den här sidan och matar in data i inmatningsfältet, precis som en människa som navigerar på webben. Webagenten har nu slutfört sin uppgift och returnerar informationen till chattgränssnittet.

Nu sammanfattar agenten filmkommentarerna för användaren. Användaren kan ange en annan fråga, och agenten kommer att utföra en liknande uppgift som den gjorde under den första frågan. Den kommer att navigera till Twitter och posta den begärda tråden för användaren.

Det här var verkligen fantastiskt att se OpenAgents-ramverkets webbläsningsförmåga. Webagenten kan navigera på webben, interagera med webblement och utföra olika uppgifter på användarens vägnar, vilket effektiviserar deras webbaserade aktiviteter.

OpenAgents-plattformen består av två huvudkomponenter: Användargränssnittet och Språkagenten.

Användargränssnittet fungerar som en länk mellan användaren och agenten. Det hanterar kommunikationen, bakgrundsåtgärder och olika andra komponenter som underlättar interaktionerna.

Språkagenten omfattar språkmodellen, verktygsseten och miljöerna. Den driver beslutsprocessen för agenterna baserat på användarens behov.

Den typiska interaktionsflödet börjar med användarens uppmaning, som först passerar genom Användargränssnittet. Användargränssnittet förmedlar sedan kommunikationen till Språkagenten, som avgör de specifika uppgifter som ska hanteras av de olika språkmodellerna, verktygen och miljöerna.

Denna arkitektur möjliggör en sömlös integration mellan användarens förfrågningar och agentens funktioner, vilket möjliggör distribution av autonoma AI-agenter i olika verkliga scenarier.

OpenAgents är en öppen källkods-plattform som möjliggör distribution av autonoma AI-agenter i olika verkliga scenarier. För att komma igång med OpenAgents finns det tre huvudmetoder:

1. Lokal värdbaserad distribution: Du kan bygga OpenAgents från källkoden eller använda Docker, vilket är den rekommenderade metoden. Följ helt enkelt de instruktioner som finns i dokumentationen för att konfigurera den lokala distributionen.

2. Molnbaserad distribution: OpenAgents erbjuder en kostnadsfri demo där du kan registrera dig med ditt Google-konto eller e-postadress. Detta ger dig tillgång till webbgränssnittet och möjlighet att utforska plattformens funktioner.

3. Docker-distribution: Det enklaste sättet att komma igång är att använda de angivna Docker-instruktionerna. Detta gör att du snabbt kan komponera OpenAgents Docker-bygget och börja använda plattformen.

När du har konfigurerat din föredragna distributionsmetod kan du börja utforska de olika agenttyper som OpenAgents erbjuder:

• Dataagent: Stöder kodgenerering, dataanalys och visualisering med verktyg som Python och SQL.
• Pluginagent: Ger tillgång till ett brett utbud av över 200 dagliga verktyg för olika uppgifter.
• Webagent: Möjliggör autonoma webbläsnings- och interaktionsförmågor.

Plattformens arkitektur består av två huvudkomponenter: Användargränssnittet och Språkagenten. Användargränssnittet fungerar som en länk mellan användaren och agenten, och hanterar kommunikation och bakgrundsåtgärder. Språkagenten omfattar språkmodellen, verktyg och miljöer, och driver beslutsprocessen för agenterna.

För att komma igång kan du följa instruktionerna i OpenAgents-dokumentationen eller prova den kostnadsfria molnbaserade demon. Detta kommer att låta dig utforska plattformens funktioner och börja distribuera dina egna autonoma AI-agenter i verkligheten.