Як нетехнічні та технічні фахівці використовують Agent Zero для створення автономних агентів ШІ та агентних робочих процесів - AI&YOU #70
Статистика тижня: Агенти штучного інтелекту роблять значний внесок у продуктивність праці, причому 61% підвищення ефективності, про яке повідомляють співробітники, що їх використовують. (Deloitte)
Оскільки ми продовжуємо досліджувати потенціал ШІ-агентів, нова платформа під назвою Агенте Зеро. з'явилася технологія, що пропонує можливості, які розширюють межі того, що наразі можливо з агентами ШІ. Можливо, це найближче, що ми маємо до ШІ.
У цьому випуску AI&YOU ми ділимося думками з трьох блогів, які ми опублікували на цю тему:
Використовуйте Agent Zero для створення автономних агентів ШІ та агентських робочих процесів - AI&YOU #71
Agent Zero - це значний прогрес у технології автономного штучного інтелекту, розроблений для виконання складних завдань з рівнем незалежності, який відрізняє його від багатьох існуючих рішень. Для підприємств, які вже використовують ШІ або вивчають його потенціал, Agent Zero представляє нову парадигму виконання завдань і вирішення проблем за допомогою ШІ.
Ця платформа усуває багато обмежень, притаманних сучасним рішенням зі штучного інтелекту, пропонуючи універсального самокерованого агента, здатного вирішувати широкий спектр завдань з мінімальним втручанням людини.
Що таке Агент Зеро?
Agent Zero - це передова платформа ШІ-агентів, розроблена для виконання широкого спектру завдань з безпрецедентним рівнем автономності. На відміну від багатьох існуючих ШІ-агентів, які потребують постійного керівництва або обмежені певними типами завдань, Agent Zero створений для розуміння складних інструкцій, розробки комплексних рішень та їх самостійного виконання.
За своєю суттю, Agent Zero - це універсальний вирішувач проблем, здатний впоратися з будь-яким завданням: від простого пошуку даних до складних проектів з кодування. Його вирізняє здатність самостійно орієнтуватися у викликах, виправляти власні помилки та адаптувати свій підхід відповідно до конкретних вимог кожного завдання.
Основні особливості Агента Зеро включають в себе наступні:
Повна автономія: Агент Зеро може працювати над завданнями від початку до кінця без постійного людського нагляду.
Генерація та виконання коду: Однією з найпотужніших можливостей Agent Zero є його здатність писати, виконувати та налагоджувати код автономно.
Розгортання декількох агентів: Agent Zero має унікальну можливість створювати та керувати кількома агентами ШІ одночасно. Це дозволяє розбивати складні завдання на підзадачі, доручаючи кожну з них спеціалізованому агенту.
Інтеграція з передовими моделями ШІ: Фреймворк призначений для роботи з різними великими мовними моделями (LLM), такими як GPT-4 та Claude.
Збір інформації в режимі реального часу: Завдяки інтеграції з такими API, як ЗдивуванняАгент Зеро може здійснювати веб-пошук і збирати актуальну інформацію.
Самовдосконалення та навчання: Агент Нуль може вчитися на власному досвіді та вдосконалювати свої підходи з часом. Він може визначити, коли йому потрібна додаткова інформація, і використовувати свої інтегровані інструменти для самостійного збору цієї інформації.
Обробка помилок та налагодження: Однією з найбільш вражаючих особливостей Agent Zero є його здатність виявляти та виправляти власні помилки. Незалежно від того, чи це помилка в кодуванні, чи логічна помилка в підході, Agent Zero часто може діагностувати та виправляти проблеми без втручання людини.
Пропонуючи такий рівень автономності та універсальності, Agent Zero має потенціал для значного скорочення часу та ресурсів, необхідних для виконання багатьох складних завдань. Він може впоратися з проектами, які зазвичай вимагають залучення команд спеціалізованих фахівців, часто завершуючи їх у найкоротші терміни. Така ефективність може призвести до значного підвищення продуктивності і дозволить експертам зосередитися на стратегічній роботі більш високого рівня.
Початок роботи з Агентом Зеро
Для тих, хто прагне дослідити можливості Агента Зеро, почати роботу дуже просто:
Налаштування середовища:
Встановіть Python (бажано через Miniconda для полегшення керування середовищем)
Встановіть Visual Studio Code (VS Code) як середовище розробки
Встановіть Docker Desktop для безпечного запуску агентів
Інсталяція:
Клонуйте репозиторій Agent Zero з GitHub
Встановіть необхідні ключі API у файлі .env (наприклад, для OpenAI та Perplexity)
Встановіть необхідні залежності за допомогою команди: pip install -r requirements.txt
Запуск Агента Зеро:
Відкрийте термінал у VS Code
Перейдіть до каталогу Agent Zero
Запускай команду: пітон main.py
Виконавши ці кроки, ви будете готові взаємодіяти з Agent Zero і використовувати його потужні можливості для вирішення ваших корпоративних завдань.
Ми рекомендуємо це чудове відео від одного з наших улюблених ютуберів про процес, Давид Ондрей.
Інтеграція з передовими технологіями штучного інтелекту
Однією з ключових переваг Agent Zero є його здатність безперешкодно інтегруватися з передовими технологіями штучного інтелекту. Ця інтеграція розширює його можливості і дозволяє використовувати найсучасніші інструменти, доступні в галузі штучного інтелекту. Розглянемо два основні напрямки інтеграції: LLM та зовнішні API.
Великі мовні моделі (LLM)
Agent Zero розроблений для роботи з різними сучасними мовними моделями, що дозволяє йому використовувати їхню потужність для різних завдань. Така гнучкість дозволяє Agent Zero оптимізувати свою роботу відповідно до конкретних вимог кожного проекту.
Агент Нуль може взаємодіяти з різними LLM, включаючи, але не обмежуючись ними:
GPT-4: Просунута мовна модель OpenAI, відома своїми широкими знаннями та можливостями складних міркувань.
Клод: ШІ-модель Anthropic, яка чудово розуміє контекст і генерує відповіді, подібні до людських.
GPT-4 Turbo: Більш ефективна версія GPT-4, оптимізована для швидшої обробки.
Користувачі можуть легко перемикатися між різними LLM, змінивши головний конфігураційний файл. Наприклад, щоб використовувати GPT-4, вам слід встановити змінну chat_llm у файлі main.py файл наступним чином:
chat_llm = get_openai_chat(назва_моделі="gpt-4″, температура=0)
Щоб переключитися на Клода, потрібно змінити той самий рядок:
chat_llm = get_anthropic_chat(назва_моделі="claude-2″, температура=0)
Це дозволяє користувачам вибрати найбільш підходящу модель для конкретного випадку використання.
Параметр "температура" у виборі моделі дозволяє точно налаштувати вихідні дані. Нижча температура (наприклад, 0) призводить до більш детермінованих відповідей, тоді як вище значення (наприклад, 0,7) - до більшої креативності:
chat_llm = get_openai_chat(назва_моделі="gpt-4″, температура=0.7)
Для економічно ефективних операцій, особливо при тривалому використанні агентів, ви можете вибрати більш ефективні моделі. Наприклад:
chat_llm = get_openai_chat(model_name="gpt-4-1106-preview", temperature=0)
Зовнішні API
Можливості Agent Zero ще більше розширюються завдяки його здатності інтегруватися із зовнішніми API, що дозволяє йому отримувати доступ до інформації в режимі реального часу та спеціалізованих сервісів.
Agent Zero інтегрується з розширеними пошуковими API, такими як Perplexity. Це дозволяє йому виконувати актуальні веб-пошуки, гарантуючи, що його відповіді ґрунтуються на актуальній інформації.
Щоб увімкнути ці інтеграції, користувачам потрібно налаштувати ключі API у файлі .env. Наприклад:
OPENAI_API_KEY=ваш_openai_api_ключ_тут
PERPLEXITY_API_KEY=ваш_perplexity_api_key_тут
Коли Агент Нуль стикається із завданням, що вимагає поточної інформації, він може автономно використовувати ці API. Наприклад, якщо його запитують про останні події, він може використати Perplexity API, щоб зібрати останні новини, перш ніж сформулювати відповідь.
Хоча наразі Agent Zero інтегрований зі специфічними API, його дизайн дозволяє потенційне розширення для включення інших спеціалізованих сервісів у разі потреби.
Створення власних інструментів штучного інтелекту з Agent Zero
Хоча ці функції самі по собі роблять Agent Zero потужним інструментом для різних додатків зі штучним інтелектом, його справжній потенціал полягає в тому, що він може слугувати основою для розробки власних інструментів штучного інтелекту. Це відкриває нові можливості для розробників, дозволяючи їм створювати спеціалізовані додатки зі штучним інтелектом з безпрецедентною легкістю та гнучкістю.
Розуміння середовища розробки Agent Zero: Контейнеризація докерів
Щоб повною мірою оцінити потенціал Agent Zero для розробки користувацьких інструментів ШІ, важливо розуміти його унікальне середовище розробки.
В основі середовища розробки Agent Zero лежить використання контейнеризації Docker. Такий підхід має кілька суттєвих переваг:
Ізоляція: Кожен екземпляр Agent Zero працює у власному контейнері, що забезпечує ізоляцію виконання коду від хост-системи. Ця ізоляція забезпечує додатковий рівень безпеки, запобігаючи потенційним конфліктам з хост-середовищем і захищаючи від ненавмисних модифікацій системи.
Послідовність: Контейнери Docker гарантують, що середовище розробки залишається узгодженим на різних системах. Така узгодженість усуває проблему "це працює на моїй машині", полегшуючи розробку, тестування та розгортання користувацьких інструментів штучного інтелекту.
Масштабованість: Контейнерний підхід дозволяє легко масштабувати додатки Agent Zero. Кілька екземплярів можна швидко запустити, щоб впоратися зі збільшеним робочим навантаженням або запустити паралельні процеси.
Приклад використання: створення інструменту для аналізу ринку
За допомогою Agent Zero ви можете створювати складні інструменти штучного інтелекту, такі як комплексна система аналізу ринку.
Ось як ви можете використати можливості Agent Zero для створення такого інструменту:
1. Збір даних
Ви можете доручити Agent Zero генерувати сценарії веб-скрепінгу, які збирають фінансові новини та дані фондового ринку в режимі реального часу. Просто визначте джерела та тип інформації, яка вам потрібна, і Agent Zero створить і виконає код.
2. Багатомодельний аналіз
У вашому інструменті можна використовувати кілька моделей штучного інтелекту. Наприклад, ви можете використовувати одну модель для обробки природної мови новинних статей, а іншу - для числового аналізу ринкових даних. Agent Zero дозволяє вам легко перемикатися між цими моделями для досягнення оптимальної продуктивності.
3. Прогностичне моделювання
Ви можете доручити Agent Zero створювати і навчати моделі машинного навчання для прогнозування ринку. Надавши історичні дані та визначивши цілі прогнозування, ви можете доручити Agent Zero генерувати необхідний код і постійно вдосконалювати моделі в міру надходження нових даних.
4. Формування звіту
Ви можете доручити Agent Zero створити модуль звітності, який генерує візуалізацію даних і письмовий аналіз. Ви можете вказати тип інсайтів, які ви хочете виділити, і Agent Zero створить вичерпні, послідовні звіти.
Протягом усього цього процесу ви можете покладатися на можливості Agent Zero з обробки помилок і самооптимізації, щоб забезпечити точність і актуальність вашого інструменту. З мінімальним втручанням ви можете створити потужний інструмент аналізу ринку, який поєднує в собі збір даних, комплексний аналіз і глибоку звітність.
10 причин, чому варто використовувати Agent Zero для створення АІ-агентів
У той час як багато ШІ-агентів досягають успіху у виконанні вузьких, заздалегідь визначених завдань, Agent Zero виділяється своєю здатністю вирішувати широкий спектр складних проблем з мінімальним втручанням людини.
Давайте розглянемо десять ключових відмінностей, які відрізняють Agent Zero від інших ШІ-агентів, і покажемо, чому вам варто його використовувати:
1️⃣ Безпрецедентна автономія: Виконує складні завдання від початку до кінця з мінімальним людським наглядом, звільняючи ресурси для стратегічної роботи.
2️⃣ Розширена генерація та виконання коду: Автономно пише, виконує та налагоджує складний код різними мовами, прискорюючи розробку програмного забезпечення.
3️⃣ Багатоагентна співпраця: Створює та керує кількома агентами ШІ для паралельної обробки складних, багатогранних завдань.
4️⃣ Гнучка інтеграція до програми LLM: Легко перемикається між різними мовними моделями для оптимізації продуктивності під конкретні завдання.
5️⃣ Збір інформації в режимі реального часу: Включає актуальні дані із зовнішніх API, забезпечуючи прийняття рішень на основі актуальної інформації.
6️⃣ Самонавчання та вдосконалення: Аналізує результати та коригує підходи, постійно підвищуючи свою ефективність з плином часу.
7️⃣ Універсальне вирішення проблем: Вирішує широкий спектр завдань, від аналізу даних до прийняття складних рішень, використовуючи розширені можливості міркувань.
8️⃣ Підвищена безпека завдяки контейнеризації: Працює в захищених контейнерах Docker, забезпечуючи ізоляцію та стабільну роботу в різних середовищах.
9️⃣ Демократизація можливостей ШІ: Робить просунутий ШІ доступним для користувачів з різною технічною підготовкою завдяки взаємодії на природній мові.
🔟 Масштабованість та оптимізація ресурсів: Ефективно розподіляє ресурси та масштаби для задоволення зростаючих потреб без шкоди для швидкості та якості.
Підсумок
Agent Zero - це значний крок вперед у світі ШІ-агентів, що пропонує унікальне поєднання автономності, універсальності та розширених можливостей, які вигідно відрізняють його від інших рішень на ринку. Здатність обробляти складні завдання, генерувати і виконувати код, співпрацювати з декількома агентами, постійно навчатися і вдосконалюватися робить його безцінним інструментом для підприємств, які прагнуть використовувати ШІ для інновацій та зростання.
Вирішуючи такі ключові проблеми, як безпека, доступність і масштабованість, Agent Zero відкриває нові можливості для автоматизації, прийняття рішень і вирішення проблем у різних галузях і сферах застосування.
Дякуємо, що знайшли час прочитати AI & YOU!
Щоб отримати ще більше матеріалів про корпоративний ШІ, включаючи інфографіку, статистику, інструкції, статті та відео, підписуйтесь на канал Skim AI на LinkedIn
Ви засновник, генеральний директор, венчурний інвестор або інвестор, який шукає консультації з питань ШІ, фракційної розробки ШІ або послуги Due Diligence? Отримайте рекомендації, необхідні для прийняття обґрунтованих рішень щодо продуктової стратегії та інвестиційних можливостей вашої компанії у сфері ШІ.
Ми створюємо індивідуальні AI-рішення для компаній, що підтримуються венчурним та приватним капіталом, у наступних галузях: Медичні технології, новини/контент-агрегація, кіно- та фото-виробництво, освітні технології, юридичні технології, фінтех та криптовалюта.
Українська 
English 
Español 
Français 
Deutsch 
Italiano 
Português 
日本語 
한국어