Статистика тижня: AI agents contribute significantly to productivity, with a 61% increase in efficiency reported by employees using them. (Deloitte)
Оскільки ми продовжуємо досліджувати потенціал ШІ-агентів, нова платформа під назвою Агенте Зеро. has emerged, offering capabilities that push the boundaries of what’s currently possible with AI agents. It might just be the closest thing we have to AGI yet.
У цьому випуску AI&YOU ми ділимося думками з трьох блогів, які ми опублікували на цю тему:
Use Agent Zero to Create Autonomous AI Agents and Agentic Workflows – 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: Agent Zero can work on tasks from start to finish without constant human oversight.
Генерація та виконання коду: One of Agent Zero’s most powerful capabilities is its ability to write, execute, and debug code autonomously.
Розгортання декількох агентів: Agent Zero has the unique ability to create and manage multiple AI agents simultaneously. This enables it to break down complex tasks into subtasks, assigning each to a specialized agent.
Інтеграція з передовими моделями ШІ: The framework is designed to work with various large language models (LLMs) such as GPT-4 and Claude.
Збір інформації в режимі реального часу: Завдяки інтеграції з такими API, як Здивування, Agent Zero can perform web searches and gather up-to-date information.
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: python main.py
Виконавши ці кроки, ви будете готові взаємодіяти з Agent Zero і використовувати його потужні можливості для вирішення ваших корпоративних завдань.
We recommend this great video from one of our favorite YouTubers on the process, David Ondrej.
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.
Users can easily switch between different LLMs by modifying the main configuration file. For instance, to use GPT-4, you would set the chat_llm variable in the main.py file as follows:
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.
Building Custom AI Tools with 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.
Understanding Agent Zero’s Development Environment: Docker Containerization
To fully appreciate the potential of Agent Zero for custom AI tool development, it’s crucial to understand its unique development environment.
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
With Agent Zero, you can create sophisticated AI tools like a comprehensive market analysis system.
Here’s how you could leverage Agent Zero’s capabilities to build such a tool:
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. Multi-Model Analysis
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. Predictive Modeling
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. Report Generation
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 Reasons You Should Use Agent Zero to Build AI Agents
While many AI agents excel in narrow, predefined tasks, Agent Zero stands out for its ability to tackle a wide range of complex problems with minimal human intervention.
Let’s explore the ten key differences that set Agent Zero apart from other AI agents, showing why you should be using it:
1️⃣ Unparalleled Autonomy: Handles complex tasks from start to finish with minimal human oversight, freeing up resources for strategic work.
2️⃣ Advanced Code Generation and Execution: Autonomously writes, executes, and debugs complex code across various languages, accelerating software development.
3️⃣ Multi-Agent Collaboration: Creates and manages multiple AI agents for parallel processing of complex, multi-faceted tasks.
4️⃣ Flexible LLM Integration: Easily switches between different language models to optimize performance for specific tasks.
5️⃣ Real-Time Information Gathering: Incorporates up-to-date data from external APIs, ensuring decisions are based on current information.
6️⃣ Self-Learning and Improvement: Analyzes outcomes and adjusts approaches, continuously enhancing its performance over time.
7️⃣ Versatile Problem-Solving: Tackles a wide range of challenges, from data analysis to complex decision-making, using advanced reasoning capabilities.
8️⃣ Enhanced Security through Containerization: Runs in secure Docker containers, ensuring isolation and consistent performance across environments.
9️⃣ Democratization of AI Capabilities: Makes advanced AI accessible to users with varying technical backgrounds through natural language interactions.
🔟 Scalability and Resource Optimization: Efficiently allocates resources and scales to meet growing demands without compromising speed or quality.
Підсумок
Agent Zero represents a significant leap forward in the world of AI agents, offering a unique combination of autonomy, versatility, and advanced capabilities that set it apart from other solutions in the market. Its ability to handle complex tasks, generate and execute code, collaborate across multiple agents, and continuously learn and improve makes it an invaluable tool for enterprises looking to leverage AI for innovation and growth.
By addressing key challenges such as security, accessibility, and scalability, Agent Zero opens up new possibilities for automation, decision-making, and problem-solving across various industries and applications.
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
Останні коментарі