Strukturierung von Eingängen und Ausgängen in Multi -Agent -Systemen mit Crewai

Optimierende agentenbasierte Systeme: Strukturierung von Eingängen und Ausgängen für eine verbesserte Leistung

Möchten Sie die Leistung Ihrer agentenbasierten Systeme steigern? Eine Schlüsselstrategie besteht darin, sowohl Eingänge als auch Zwischenausgaben, die zwischen Agenten ausgetauscht werden, akribisch strukturiert. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Eingaben organisieren, Platzhalter für die Datenübertragung und die Strukturausgaben verwenden, um sicherzustellen, dass jeder Agent die erwarteten Ergebnisse liefert. Durch die Optimierung dieser Elemente erzielen Sie durch Ihre Agentensysteme konsistentere und zuverlässigere Ergebnisse. Agentensysteme nutzen mehrere Agenten, die zusammenarbeiten, kommunizieren und Problemlösungen haben-Kapazitäten, die diejenigen der einzelnen LLMs überschreiten. Dieser Leitfaden verwendet Crewai, pydantische Modelle und JSON, um Ausgänge (und Eingänge) in einem Multi-Agent-Kontext zu strukturieren.

Schlüsselüberlegungen

1. Gut strukturierte Eingänge und Ausgänge sind für eine optimale agentenbasierte Systemleistung von wesentlicher Bedeutung.
2. Pydantische Modelle bieten Datenvalidierung und Organisation für die Kommunikation zwischen Agenten.
3. Crewai erleichtert die Integration, Aufgabenausführung und die Datenverwaltung für Eingabe/Ausgänge in die Agenten.
4. Strukturierte Daten verhindern Datenverlust und Inkonsistenzen, die eine nahtlose Zusammenarbeit fördern.
5. Das Definieren erwarteter Ausgänge mithilfe von Modellen oder JSON verbessert die Präzision und Zuverlässigkeit.
6. Das effektive Datenmanagement optimiert Multi-Agent-Systeme für komplexe Aufgaben.

Inhaltsverzeichnis

• Schlüsselüberlegungen
• Nutzung pydantischer Modelle
• Pydantisches Modellbeispiel
• Installation
• Strukturierung Eingänge
• Strukturierung von Ausgängen
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Nutzung pydantischer Modelle

Pydantische Modelle, die von der pydantischen Bibliothek bereitgestellt werden, sind Python -Objekte, die für die Analyse und Validierung von Daten entwickelt wurden. Sie ermöglichen die Erstellung von Python -Klassen (Models), die Daten nach der Instanziierung automatisch validieren und sicherstellen, dass die Eingabedaten erwartete Typen und Einschränkungen übereinstimmen. Dies gewährleistet eine zuverlässige strukturierte Datenbehandlung.

Schlüsselmerkmale:

Besonderheit	Beschreibung
Datenvalidierung	Überprüft die Eingabedaten gegen erwartete Typen (z. B. int , str , list ) und benutzerdefinierte Regeln.
Automatische Konvertierung	Konvertiert automatisch kompatible Datentypen (z. B. "2024-10-27" in datetime.date ).
Datenserialisierung	Serialisiert Daten in Formate wie JSON und vereinfacht die API -Interaktionen.
Standardwerte	Ermöglicht optionale Felder oder Standardwerte für die flexible Eingabebehandlung.

Pydantisches Modellbeispiel

Lassen Sie uns ein UserModel erstellen, das von Pydantics BaseModel erbt. Die sofortige Klasse erfordert eine Ganzzahl id , einen name und eine E -Mail -Adresse.

 vom pydantischen Import -Basemodel
Klasse Usermodel (Basemodel):
    ID: int
    Name: str
    E -Mail: str

# Gültige Eingabe
valid_user = usermodel (id = 1, name = "vidhya", E -Mail = "vidhya@example.com")
print (valid_user)

# Ungültige Eingabe (erhöht einen Validierungsfehler)
versuchen:
    Invalid_user = UsModel (id = "eins", name = "vidhya", E -Mail = "vidhya@example.com")
Außer ValueError als E:
    print (f "Validierungsfehler: {e}")

Dies zeigt, dass Pydantics Fehlerbehandlungen bei der Bereitstellung falscher Datentypen angezeigt werden.

Lassen Sie uns optionale, Datums- und Standardwertfunktionen untersuchen:

 vom pydantischen Import -Basemodel
vom Einteichen des Imports optional
Ab DateTime Import Datum
Klasse EventModel (Basemodel):
    Event_name: Optional [str] = keine # optionale Feld
    Event_loc: Str = "India" # Standardwert
    Event_date: Datum

# Automatische Konvertierung
event = eventModel (event_date = "2024-10-27"))
Druck (Ereignis)

Dies zeigt optionale Felder und automatische Konvertierung.

Installation

Crewai installieren:

 PIP Installieren Sie Crewai

Strukturierung Eingänge

Eingaben werden in lockigen Klammern {} unter Verwendung von Variablennamen beim Definieren von Wirkstoffen und Aufgaben formatiert. Das Einstellen human_input=True fordert den Benutzer auf, Feedback auszugeben. Hier ist ein Beispiel für einen Agenten und eine Aufgabe zur Beantwortung der Physik -Fragen:

 von Crewai Importagenten, Aufgabe, Crew
OS importieren
OS.Environ ['openai_api_key'] = '' # Ersetzen Sie durch Ihren Schlüssel
OS.Environ ['openai_model_name'] = 'gpt-4o-mini-2024-07-18' # oder dein bevorzugtes Modell

# ... (Agent- und Aufgabendefinitionen wie im ursprünglichen Beispiel) ...

Die Eingänge werden über den Parameter inputs in crew.kickoff() übergeben.

Strukturierung von Ausgängen

Lassen Sie uns Agenten erstellen, um Benutzerdetails (Name, E -Mail, Telefon, Job) zu sammeln. Die Strukturierung von Ausgängen als pydantische Modelle oder JSON definiert das erwartete Ausgangsformat und sorgt dafür, dass nachfolgende Agenten strukturierte Daten empfangen.

 vom pydantischen Import -Basemodel
Aus dem Einteichen der Einfuhrliste

# ... (pydantische Modelldefinitionen wie im ursprünglichen Beispiel) ...

# ... (Agenten- und Aufgabendefinitionen wie im ursprünglichen Beispiel, unter Verwendung von output_pydantic und output_json) ...

Der endgültige Agent kombiniert alle Details und speichert die Ausgabe in einer Datei mit output_file .

Abschluss

In diesem Artikel wurde hervorgehoben, wie wichtig es ist, Eingänge und Ausgänge in Multi-Agent-Systemen mithilfe von Pydantic und Crewai zu strukturieren. Gut strukturierte Daten verbessern die Leistung, Zuverlässigkeit und Verhinderung von Fehlern. Diese Strategien entwickeln robustere Agentensysteme für komplexe Aufgaben.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was sind agentenbasierte Systeme? Agentenbasierte Systeme verwenden mehrere Agenten, die zusammenarbeiten, um Probleme zu lösen und die Funktionen von einzelnen LLMs zu übertreffen.

Q2. Was ist Crewai? Crewai ist ein Rahmen für die Verwaltung von Agentensystemen, die Zusammenarbeit der Agenten und die Umgang mit Daten.

Q3. Wie gibt ich Bilder in Crewai ein? Eine Methode besteht darin, die Bild -URL als Eingabevariable bereitzustellen.

Q4. Was sind pydantische Modelle? Pydantische Modelle validieren und serialisieren Daten, um die Datenintegrität in agentenbasierten Systemen zu gewährleisten.

Q5. Wie strukturiert man Ausgänge mit Pydantic? Definieren Sie die erwarteten Ausgangsfelder in pydantischen Modellen, um eine konsistente Datenformatierung für nachfolgende Agenten sicherzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStrukturierung von Eingängen und Ausgängen in Multi -Agent -Systemen mit Crewai. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!