要构建一个使用 GPT-4 的单一智能体,我们首先需要为智能体提供一套工具和能力。我们可以通过定义智能体的描述、说明和对各种工具和助手的访问来实现这一点。

关键步骤如下:

1. 定义智能体的描述和说明。这确定了智能体行为的基调和预期。
2. 为智能体添加存储和知识库,使其能够保留信息并检索相关知识。
3. 为智能体提供一套可用于完成任务的工具,例如访问网络数据、运行 Python 脚本或生成报告。
4. 可选地,为智能体提供一组专门的助手,它可以将特定任务委派给这些助手,例如数据分析助手或研究助手。

有了这些组件,智能体就可以与用户互动,确定是使用自身能力、利用工具还是将任务委派给团队成员。这使智能体能够以灵活高效的方式处理各种请求。

存储库中提供的代码演示了如何使用 Fi-data 框架设置这种类型的智能体。通过定制智能体的描述、工具和团队成员,您可以创建一个强大的 AI 助手,满足您的特定需求。

在这一部分,我们将探讨如何使用新发布的 GPT-4 模型构建一个智能体团队。我们将首先创建一个单一智能体,然后扩展它,添加一个由专门智能体组成的团队,这些智能体可以被委派执行特定任务。

主智能体将拥有一套工具的访问权限,可以直接回答问题、使用工具或将任务委派给团队成员。我们将演示这一点,让智能体撰写一份关于 IBM-HashiCorp 收购的报告,然后将其委派给团队。

智能体团队包括:

1. 数据分析智能体:能够分析来自 CSV、Parquet 和 JSON 文件等各种来源的数据。
2. Python 智能体:可以编写和运行 Python 脚本来执行特定任务。
3. 研究智能体:通过利用强大的搜索引擎生成研究报告。
4. 投资智能体:提供投资建议和分析。

主智能体将协调这些专门智能体的工作,以完成所请求的任务。您可以根据自己的具体需求定制和扩展这个智能体团队。

该应用程序的代码可在 Fi-Data 存储库的 cookbook/agents 文件夹中找到。您可以 fork 并克隆该存储库,然后按照 README 中的分步说明运行应用程序并探索代码。

视频中展示的智能体应用程序的代码可在 Fi-data 存储库的 cookbook/agents 文件夹中找到。要访问和定制智能体,您可以按照以下步骤操作:

1. 从 GitHub 上 fork 并克隆 Fi-data 存储库。
2. 导航到克隆的存储库中的 cookbook/agents 文件夹。
3. 在您喜欢的代码编辑器中打开代码。

定义智能体的主要文件是 agent.py。在这个文件中,您可以找到智能体的实现,包括说明、工具和团队成员。

要运行智能体应用程序,请按照存储库 README 文件中提供的分步说明进行操作。这将指导您设置和运行应用程序的过程。

您可以通过修改说明、添加或删除工具,以及配置团队成员来定制智能体,以满足您的特定需求。视频提供了智能体功能的详细概述,以及如何与之交互,这应该有助于您开始构建和扩展智能体。

提供的示例中的智能体代码演示了一个强大的框架,用于构建一个可协作解决复杂任务的 AI 智能体团队。让我们来分解代码的关键方面:

1. 智能体描述和说明:智能体被定义为具有描述和一组说明的,这些说明概述了其能力以及它应该如何与用户互动。这包括确定是使用工具、搜索知识库还是要求澄清的能力。

2. 存储和知识库:智能体可访问持久存储系统来跟踪其互动,以及使用矢量数据库实现的知识库,以便有效地检索相关信息。

3. 工具和助手:智能体配备了一套工具,如读取文件、执行网络搜索和与外部服务(如金融数据提供商)交互的能力。此外,智能体还拥有一个由专门助手组成的团队,包括数据分析师、Python 脚本执行器、研究助手和投资顾问。

4. 任务委派:当用户请求的任务主智能体无法直接处理时,它会将任务委派给团队中合适的助手。例如,当被要求撰写一份收购报告时,智能体会将任务委派给研究助手,后者将使用提供的工具和知识来生成报告。

5. 无缝交互:智能体的设计旨在以自然、人性化的方式与用户互动,利用 GPT-4 等强大的语言模型。它可以理解用户的请求,制定适当的响应,并协调其团队成员的努力,提供全面的解决方案。

6. 可扩展性和可定制性:代码以模块化的方式构建,允许轻松定制和扩展。用户可以根据需要添加新的工具、助手和功能到智能体,将其定制为特定的用例。

这个框架展示了构建以专门智能体团队协作的 AI 系统的力量,每个智能体都有自己的优势和能力。通过委派任务并利用团队的集体知识和技能,主智能体可以有效高效地解决各种复杂问题。

提供的代码为对探索多智能体 AI 系统感兴趣的开发人员提供了一个坚实的基础,并构建自己的定制解决方案。

要运行智能体应用程序,请按照以下步骤操作:

1. 打开存储库中的 README 文件。该文件包含有关如何设置和运行应用程序的分步说明。

2. 确保已安装必要的依赖项,如 Python、Streamlit 和所需的 Python 包。

3. 导航到存储库中的 agents 文件夹,这是智能体代码所在的位置。

4. 按照 README 说明运行智能体文件。这将启动 Streamlit 应用程序,让您可以与智能体交互。

5. 在 Streamlit 应用程序中,您可以向智能体提出问题、请求它执行任务,并观察它如何将工作委派给专门的智能体团队。

6. 探索智能体代码,了解主智能体的定义方式、它如何与工具和团队成员交互,以及整个系统的结构。

7. 随意定制智能体,添加新的工具或团队成员,并尝试不同的配置,以满足您的特定需求。

请记住,存储库中的 README 文件提供了运行智能体应用程序的详细说明和指导。请仔细参考它,确保顺利设置和执行。

视频提供了一个关于使用 GPT-4 模型和 Fi-data 框架构建 AI 智能体团队的全面概述。关键亮点如下:

• 主驱动智能体是一个强大的 AI 助手,可访问各种工具和专门的智能体团队。
• 驱动智能体可以直接回答问题、使用工具,并将任务委派给团队成员。
• 团队包括专门处理数据分析、Python 脚本编写、研究和投资分析的智能体。
• 智能体们协作解决复杂问题,驱动智能体负责协调合作。
• 该应用程序的代码可在 Fi-data 存储库中找到,观众被鼓励进一步探索和定制。
• 视频强调支持 Fi-data 项目的重要性,包括在 GitHub 上为其存储库加星,并在各个平台上关注创建者。

总的来说,这个视频展示了 Fi-data 框架在构建具有协作智能体的先进 AI 系统方面的能力,展示了这项技术在各种应用中的潜力。