Để xây dựng một tác nhân đơn lẻ với GPT-4, trước tiên chúng ta cần cung cấp cho tác nhân một tập hợp các công cụ và khả năng. Chúng ta có thể làm điều này bằng cách định nghĩa mô tả, hướng dẫn và quyền truy cập vào các công cụ và trợ lý khác nhau của tác nhân.

Các bước chính là:

1. Định nghĩa mô tả và hướng dẫn của tác nhân. Điều này thiết lập tone và kỳ vọng cho hành vi của tác nhân.
2. Thêm bộ nhớ và cơ sở kiến thức vào tác nhân, cho phép nó lưu trữ thông tin và truy xuất kiến thức liên quan.
3. Cung cấp cho tác nhân một tập hợp các công cụ mà nó có thể sử dụng để hoàn thành các nhiệm vụ, chẳng hạn như truy cập dữ liệu web, chạy các tập lệnh Python hoặc tạo báo cáo.
4. Tùy chọn, cung cấp cho tác nhân một nhóm các trợ lý chuyên dụng mà nó có thể ủy nhiệm các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như trợ lý phân tích dữ liệu hoặc trợ lý nghiên cứu.

Với những thành phần này, tác nhân có thể tương tác với người dùng, xác định xem có nên sử dụng khả năng của chính nó, sử dụng một công cụ hoặc ủy nhiệm một nhiệm vụ cho một trong các thành viên của nhóm. Điều này cho phép tác nhân giải quyết một loạt các yêu cầu một cách linh hoạt và hiệu quả.

Mã nguồn được cung cấp trong kho lưu trữ minh họa cách thiết lập loại tác nhân này bằng cách sử dụng khuôn khổ Fi-data. Bằng cách tùy chỉnh mô tả, công cụ và thành viên của nhóm, bạn có thể tạo ra một trợ lý AI mạnh mẽ được thiết kế riêng cho nhu cầu cụ thể của mình.

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng một nhóm các tác nhân bằng cách sử dụng bản phát hành mới của mô hình GPT-4. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách tạo ra một tác nhân đơn lẻ và sau đó mở rộng nó với một nhóm các tác nhân chuyên dụng có thể được ủy nhiệm các nhiệm vụ cụ thể.

Tác nhân chính sẽ có quyền truy cập vào một tập hợp các công cụ và có thể trực tiếp trả lời các câu hỏi, sử dụng các công cụ hoặc ủy nhiệm các nhiệm vụ cho các thành viên của nhóm. Chúng tôi sẽ minh họa điều này bằng cách yêu cầu tác nhân viết một báo cáo về việc mua lại IBM-HashiCorp, sau đó ủy nhiệm cho nhóm của nó.

Nhóm các tác nhân bao gồm:

1. Tác nhân Phân tích Dữ liệu: Có khả năng phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như tệp CSV, Parquet và JSON.
2. Tác nhân Python: Có thể viết và chạy các tập lệnh Python để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
3. Tác nhân Nghiên cứu: Tạo ra các báo cáo nghiên cứu bằng cách sử dụng một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ.
4. Tác nhân Đầu tư: Cung cấp các khuyến nghị và phân tích đầu tư.

Tác nhân chính sẽ điều phối công việc của các tác nhân chuyên biệt này để hoàn thành nhiệm vụ được yêu cầu. Bạn có thể tùy chỉnh và mở rộng nhóm tác nhân này để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình.

Mã nguồn của ứng dụng này có sẵn trong thư mục cookbook/agents của kho lưu trữ Fi-Data. Bạn có thể fork và clone kho lưu trữ, sau đó làm theo hướng dẫn từng bước trong tệp README để chạy ứng dụng và khám phá mã nguồn.

Mã nguồn của ứng dụng tác nhân được trình bày trong video có sẵn trong thư mục cookbook/agents của kho lưu trữ Fi-data. Để truy cập và tùy chỉnh tác nhân, bạn có thể thực hiện các bước sau:

1. Fork và clone kho lưu trữ Fi-data từ GitHub.
2. Điều hướng đến thư mục cookbook/agents trong kho lưu trữ đã được sao chép.
3. Mở mã nguồn trong trình soạn thảo mã nguồn ưa thích của bạn.

Tệp chính định nghĩa tác nhân là tệp agent.py. Trong tệp này, bạn có thể tìm thấy việc triển khai tác nhân, bao gồm hướng dẫn, công cụ và thành viên của nhóm.

Để chạy ứng dụng tác nhân, hãy làm theo hướng dẫn từng bước được cung cấp trong tệp README của kho lưu trữ. Điều này sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình thiết lập và chạy ứng dụng.

Bạn có thể tùy chỉnh tác nhân bằng cách sửa đổi hướng dẫn, thêm hoặc loại bỏ công cụ và cấu hình các thành viên của nhóm để phù hợp với yêu cầu cụ thể của mình. Video cung cấp tổng quan chi tiết về khả năng của tác nhân và cách tương tác với nó, điều này sẽ giúp bạn bắt đầu xây dựng và mở rộng tác nhân.

Mã nguồn tác nhân trong ví dụ được cung cấp minh họa một khuôn khổ mạnh mẽ để xây dựng một nhóm các tác nhân AI có thể hợp tác để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Hãy phân tích các khía cạnh chính của mã nguồn:

1. Mô tả và Hướng dẫn Tác nhân: Tác nhân được định nghĩa với một mô tả và một tập hợp các hướng dẫn mô tả khả năng của nó và cách nó nên tương tác với người dùng. Điều này bao gồm khả năng xác định xem có nên sử dụng một công cụ, tìm kiếm cơ sở kiến thức của nó hay yêu cầu làm rõ.

2. Bộ nhớ và Cơ sở Kiến thức: Tác nhân có quyền truy cập vào một hệ thống lưu trữ lâu dài để theo dõi các tương tác của nó và một cơ sở kiến thức được triển khai bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu vector để truy xuất hiệu quả các thông tin liên quan.

3. Công cụ và Trợ lý: Tác nhân được trang bị một tập hợp các công cụ, chẳng hạn như khả năng đọc tệp, thực hiện tìm kiếm web và tương tác với các dịch vụ bên ngoài như các nhà cung cấp dữ liệu tài chính. Ngoài ra, tác nhân có một nhóm các trợ lý chuyên biệt, bao gồm một chuyên gia phân tích dữ liệu, một trình thực thi tập lệnh Python, một trợ lý nghiên cứu và một cố vấn đầu tư.

4. Ủy nhiệm Nhiệm vụ: Khi người dùng yêu cầu một nhiệm vụ mà tác nhân chính không thể xử lý trực tiếp, nó ủy nhiệm nhiệm vụ cho trợ lý phù hợp trong nhóm của nó. Ví dụ, khi được yêu cầu viết một báo cáo về một vụ mua lại, tác nhân ủy nhiệm nhiệm vụ cho trợ lý nghiên cứu, người sau đó sử dụng các công cụ và kiến thức được cung cấp để tạo ra báo cáo.

5. Tương tác Liền mạch: Tác nhân được thiết kế để tương tác với người dùng theo cách tự nhiên, giống con người, tận dụng khả năng của các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ như GPT-4. Nó có thể hiểu yêu cầu của người dùng, hình thành phản hồi phù hợp và phối hợp nỗ lực của các thành viên trong nhóm để cung cấp các giải pháp toàn diện.

6. Khả năng mở rộng và Tùy chỉnh: Mã nguồn được cấu trúc theo cách có tính mô-đun, cho phép dễ dàng tùy chỉnh và mở rộng. Người dùng có thể thêm các công cụ, trợ lý và khả năng mới vào tác nhân theo nhu cầu, điều chỉnh nó phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể của họ.

Khuôn khổ này minh họa sức mạnh của việc xây dựng các hệ thống AI như một nhóm các tác nhân hợp tác chuyên biệt, mỗi tác nhân có điểm mạnh và khả năng riêng. Bằng cách ủy nhiệm các nhiệm vụ và tận dụng kiến thức và kỹ năng tập thể của nhóm, tác nhân chính có thể giải quyết một loạt các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả và hiệu quả.

Mã nguồn được cung cấp là một nền tảng vững chắc cho các nhà phát triển quan tâm đến việc khám phá các khả năng của các hệ thống AI đa tác nhân và xây dựng các giải pháp tùy chỉnh của riêng họ.

Để chạy ứng dụng tác nhân, hãy làm theo các bước sau:

1. Mở tệp README trong kho lưu trữ. Tệp này chứa hướng dẫn từng bước về cách thiết lập và chạy ứng dụng.

2. Đảm bảo rằng bạn đã cài đặt các phụ thuộc cần thiết, chẳng hạn như Python, Streamlit và các gói Python yêu cầu.

3. Điều hướng đến thư mục agents trong kho lưu trữ, nơi chứa mã nguồn tác nhân.

4. Chạy tệp tác nhân, như được chỉ định trong hướng dẫn README. Điều này sẽ khởi chạy ứng dụng Streamlit và cho phép bạn tương tác với tác nhân.

5. Trong ứng dụng Streamlit, bạn có thể hỏi tác nhân các câu hỏi, yêu cầu nó thực hiện các nhiệm vụ và quan sát cách nó ủy nhiệm công việc cho nhóm các tác nhân chuyên biệt.

6. Khám phá mã nguồn tác nhân để hiểu cách định nghĩa tác nhân chính, cách nó tương tác với các công cụ và thành viên của nhóm, và cách cấu trúc tổng thể của hệ thống.

7. Cảm thấy tự do tùy chỉnh tác nhân, thêm các công cụ hoặc thành viên nhóm mới và thử nghiệm với các cấu hình khác nhau để phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

Hãy nhớ rằng, tệp README trong kho lưu trữ cung cấp hướng dẫn và hướng dẫn chi tiết về cách chạy ứng dụng tác nhân. Tham khảo nó chặt chẽ để đảm bảo thiết lập và thực hiện suôn sẻ.

Video đã cung cấp một tổng quan toàn diện về việc xây dựng một nhóm các tác nhân AI bằng cách sử dụng mô hình GPT-4 và khuôn khổ Fi-data. Các điểm nổi bật ch