Wie baue ich einen KI -Agenten von Grund auf neu? - Analytics Vidhya

Haben Sie sich jemals gefragt, wie KI -Agenten wie Siri und Alexa arbeiten? Diese intelligenten Systeme werden in unserem täglichen Leben immer wichtiger. In diesem Artikel wird das React-Muster eingeführt, eine Methode, die die KI-Wirkstoffe durch Kombination von Denken und Handlungsfähigkeiten verbessert. Wir zeigen Ihnen, wie Sie einen KI -Agenten von Grund auf neu erstellen und wichtige Tools, Bibliotheken und Implementierungsschritte abdecken. Fangen wir an!

Lernziele

• Erfassen Sie die grundlegenden Konzepte von AI -Agenten und ihre Bedeutung in verschiedenen Anwendungen.
• Erfahren Sie, wie Sie das React -Muster (React Act) in AI -Agenten umsetzen können, um ihre Fähigkeiten zu verbessern.
• Richten Sie die erforderlichen Werkzeuge und Bibliotheken ein, die erforderlich sind, um KI -Agenten von Grund auf neu zu erstellen.
• Entwickeln Sie einen AI -Agenten mit Python, integrieren Sie verschiedene Aktionen und implementieren Sie eine Argumentationsschleife.
• Testen und debuggen Sie den AI -Agenten effektiv, um sicherzustellen, dass die IT wie erwartet funktioniert.
• Verbessern Sie die Robustheit und Sicherheit des KI -Agenten und fügen Sie weitere Funktionen hinzu.
• Identifizieren Sie praktische Anwendungen von AI -Agenten und verstehen Sie ihre Zukunftsaussichten.

Dieser Artikel wurde als Teil des Data Science -Blogathons veröffentlicht

Inhaltsverzeichnis

• Was sind AI -Agenten?
• Warum sind AI -Agenten wichtig?
• Anwendungen und Anwendungsfälle von AI -Agenten
• Kurze Einführung des React -Musters
• Bedeutung und Vorteile der Verwendung von React
• Werkzeuge und Bibliotheken benötigt
• Einrichten der Umgebung
• Bauen des AI -Agenten
• Implementierung des React -Musters
• Aktionen implementieren
• Testen und Debuggen
• Debuggen gemeinsame Themen
• Verbesserung des KI -Agenten
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was sind AI -Agenten?

KI-Agenten sind selbstverwaltete Kreaturen, die Sensoren einsetzen, um ihre Umgebung im Auge zu behalten, Informationen zu verarbeiten und vordefinierte Ziele zu erreichen. Sie können alles sein, von grundlegenden Bots bis hin zu anspruchsvollen Systemen, die sich im Laufe der Zeit anpassen und lernen können. Zu den typischen Fällen gehören Empfehlungsmotoren wie Netflix und Amazon, Chatbots wie Siri und Alexa sowie selbstfahrende Autos von Tesla und Waymo.

In einer Reihe von Sektoren sind auch diese Agenten wichtig: Uipath und Blue Prisma sind Beispiele für Roboterprozessautomationsprogramme (RPA), die sich wiederholende Prozesse automatisieren. DeepMind und IBM Watson Health sind Beispiele für Gesundheitsdiagnostiksysteme, die dazu beitragen, Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungen zu empfehlen. In ihren Bereichen verbessern KI -Agenten die Produktivität, Präzision und Anpassung erheblich.

Warum sind AI -Agenten wichtig?

Diese Agenten spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung unseres täglichen Lebens und der Erreichung bestimmter Ziele.

KI -Agenten sind bedeutend, weil sie können:

• Verringerung der Menge an menschlicher Arbeit, die erforderlich ist, um die Routineabläufe abzuschließen, was zu einer erhöhten Produktion und Effizienz führt.
• Analyse enormer Datenvolumina, um Schlussfolgerungen und Vorschläge zu geben, die die Entscheidungsfindung unterstützen.
• Verwendung von Chatbots und virtuellen Assistenten, um individuelle Interaktionen und Unterstützung bereitzustellen.
• Aktivieren Sie komplexe Anwendungen in Branchen wie Banken, Transport und Gesundheitswesen.

Im Wesentlichen sind AI -Agenten entscheidend, wenn es darum geht, die nächste Welle technologischer Fortschritte zu treiben, wodurch Systeme intelligenter und mehr auf Benutzerbedürfnisse reagieren.

Anwendungen und Anwendungsfälle von AI -Agenten

KI -Agenten haben eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen. Hier sind einige bemerkenswerte Anwendungsfälle:

• Kundendienst: KI -Agenten in Form von Chatbots und virtuellen Assistenten behandeln Kundenanfragen, beheben Probleme und bieten personalisierte Unterstützung. Sie können rund um die Uhr betrieben werden und bieten einen konsistenten und effizienten Service.
• Finanzierung: Finanzprognosen, algorithmischer Handel und Betrugserkennung sind Anträge von AI -Agenten. Sie führen Trades aus, die auf Markttrends basieren, Transaktionsdaten untersuchen und fragwürdige Muster erstellen.
• Gesundheitswesen: KI -Agenten helfen bei der Diagnose von Krankheiten, der Empfehlung von Behandlungen und zur Überwachung der Gesundheit der Patienten. Sie analysieren medizinische Daten, liefern Erkenntnisse und unterstützen klinische Entscheidungen.
• Marketing: KI -Agenten personalisieren Marketingkampagnen, Segmentpublikum und Optimierung der Anzeigenausgaben. Sie analysieren Kundendaten, sagen das Verhalten vor und passen Inhalte an individuelle Vorlieben an.
• Supply Chain Management: KI -Systeme schätzen die Nachfrage, verbessern die Lagerbestände und vereinfachen Sie die Logistik. Sie untersuchen Informationen von Herstellern, Lieferanten und Einzelhändlern, um reibungslose Vorgänge zu gewährleisten.

Kurze Einführung des React -Musters

Das React -Muster arbeitet in einer Schleife, die ermächtigt hat, Aktion, Pause, Beobachtung, Antwort.

Diese Schleife ermöglicht es dem KI -Agenten, über die Eingabe zu argumentieren, darauf zu reagieren, indem sie externe Ressourcen nutzen und die Ergebnisse dann wieder in seinen Argumentationsprozess integrieren. Auf diese Weise kann der AI -Agent genauere und kontextbezogene Antworten liefern und seinen Nutzen erheblich erweitern.

Das React-Muster ist ein starkes Designmuster, das Argumentations- und Handlungsfähigkeiten kombiniert, um die Fähigkeiten von AI-Agenten zu verbessern. LLMs wie GPT-3 oder GPT-4 profitieren stark von dieser Technik, da sie es ihnen ermöglichen, mit anderen Tools und APIs über ihre ursprüngliche Programmierung hinauszufassen.

Das React -Muster arbeitet in einer zyklischen Schleife, die aus den folgenden Schritten besteht:

• Denken: Der AI -Agent verarbeitet die Eingaben und Gründe dafür, was getan werden muss. Dies beinhaltet das Verständnis der Frage oder des Befehls und der Bestimmung der geeigneten Maßnahmen.
• Aktion: Basierend auf der Argumentation führt der Agent eine vordefinierte Aktion aus. Dies könnte die Suche nach Informationen, die Durchführung von Berechnungen oder die Interaktion mit externen APIs beinhalten.
• Pause: Der Agent wartet darauf, dass die Aktion abgeschlossen ist. Dies ist ein entscheidender Schritt, bei dem der Agent eine Pause einbringt, um die Ergebnisse der durchgeführten Aktion zu erhalten.
• Beobachtung: Der Agent beobachtet die Ergebnisse der Aktion. Es analysiert die aus der Aktion empfangene Ausgabe, um die erhaltenen Informationen oder Ergebnisse zu verstehen.
• Antwort: Der Agent verwendet die beobachteten Ergebnisse, um eine Antwort zu generieren. Diese Antwort wird dann dem Benutzer zur Verfügung gestellt und die Schleife abgeschlossen.

Bedeutung und Vorteile der Verwendung von React

Das React -Muster ist aus mehreren Gründen wichtig:

• Verbesserte Funktionen: Durch die Integration externer Aktionen kann der AI -Agent Aufgaben ausführen, die spezifische Informationen oder Berechnungen erfordern und so seine Gesamtfunktionen verbessern.
• Verbesserte Genauigkeit: Das Muster ermöglicht es dem AI-Agenten, Echtzeitinformationen zu holen und genaue Berechnungen durchzuführen, was zu genaueren und relevanten Antworten führt.
• Flexibilität: Das React -Muster macht AI -Agenten flexibler und anpassungsfähiger an verschiedene Aufgaben. Sie können mit verschiedenen APIs und Tools interagieren, um eine Vielzahl von Aktionen auszuführen.
• Skalierbarkeit: Dieses Muster ermöglicht die Hinzufügung neuer Aktionen und Funktionen im Laufe der Zeit, wodurch der AI-Agent skalierbar und zukunftssicher wird.
• Anwendungen in realer Welt: Mit dem React-Muster können KI-Agenten in realen Szenarien eingesetzt werden, in denen sie mit dynamischen Umgebungen interagieren und wertvolle Erkenntnisse und Unterstützung liefern können.

Werkzeuge und Bibliotheken benötigt

Python ist eine vielseitige und leistungsstarke Programmiersprache , die aufgrund ihrer Einfachheit und umfassenden Bibliotheksunterstützung in der KI und maschinellem Lernen häufig verwendet wird. Für den Bau von AI -Agenten sind mehrere Python -Bibliotheken unerlässlich:

• OpenAI-API: Mit dieser Bibliothek können Sie mit OpenAIs Sprachmodellen wie GPT-3 und GPT-4 interagieren. Es bietet die erforderlichen Funktionen, um Text zu generieren, Fragen zu beantworten und verschiedene sprachbezogene Aufgaben auszuführen.
• HTTPX: Dies ist ein leistungsstarker HTTP -Client für Python, der asynchrone Anfragen unterstützt. Es wird verwendet, um mit externen APIs zu interagieren, Daten abzurufen und Websuche durchzuführen.
• RE (reguläre Ausdrücke): Dieses Modul unterstützt regelmäßige Ausdrücke in Python. Es wird verwendet, um Muster in Strings zu analysieren und zu übereinstimmen, was für die Verarbeitung der Antworten des AI -Agenten nützlich ist.

OpenAI -API und HTTPX -Bibliothek

Die OpenAI -API ist eine robuste Plattform, die Zugriff auf erweiterte Sprachmodelle bietet, die von OpenAI entwickelt wurden. Diese Modelle können menschlichähnlichen Text verstehen und erzeugen, was sie ideal zum Aufbau von KI-Agenten macht. Mit der OpenAI -API können Sie:

• Erstellen Sie Text basierend auf Eingabeaufforderungen
• Fragen beantworten
• Sprachübersetzungen durchführen
• Text zusammenfassen
• Und viel mehr

Die HTTPX -Bibliothek ist ein HTTP -Client für Python, der sowohl synchrone als auch asynchrone Anforderungen unterstützt. Es ist so konzipiert, dass es einfach zu bedienen ist und gleichzeitig leistungsstarke Funktionen für die Erstellung von Webanfragen bereitstellt. Mit httpx können Sie:

• Get und posten Anfragen senden
• Gehen Sie mit JSON -Antworten
• Sitzungen und Kekse verwalten
• Führen Sie asynchrone Anfragen für eine bessere Leistung durch

Zusammen bieten die OpenAI -API und die HTTPX -Bibliothek die grundlegenden Tools, die zum Erstellen und Verbesserung von KI -Agenten erforderlich sind, um mit externen Ressourcen zu interagieren und eine breite Palette von Aktionen auszuführen.

Einrichten der Umgebung

Lassen Sie uns nun die Umgebung einrichten, indem wir bestimmte Schritte befolgen:

Schritt 1: Installation der erforderlichen Bibliotheken

Um mit dem Aufbau Ihres KI -Agenten zu beginnen, müssen Sie die erforderlichen Bibliotheken installieren. Hier sind die Schritte, um Ihre Umgebung einzurichten:

• Installieren Sie Python: Stellen Sie sicher, dass Sie Python auf Ihrem System installiert haben. Sie können es von der offiziellen Python -Website herunterladen:
• Richten Sie eine virtuelle Umgebung ein: Es ist eine gute Praxis, eine virtuelle Umgebung für Ihr Projekt zu schaffen, um Abhängigkeiten zu verwalten. Führen Sie die folgenden Befehle aus, um eine virtuelle Umgebung einzurichten:

 python -m venv ai_agent_env
Quelle ai_agent_env/bin/aktivieren # unter Windows, verwenden Sie `ai_agent_env \ scripts \ actionate`

• Installieren Sie OpenAI API und HTTPX: Verwenden Sie PIP, um die erforderlichen Bibliotheken zu installieren:

 PIP Installieren Sie OpenAI HTTPX

• Installieren Sie zusätzliche Bibliotheken: Möglicherweise benötigen Sie auch andere Bibliotheken wie RE für reguläre Ausdrücke, die in der Python -Standardbibliothek enthalten sind, sodass keine separate Installation erforderlich ist.

Schritt 2: Einrichten von API -Schlüssel und Umgebungsvariablen

Um die OpenAI -API zu verwenden, benötigen Sie einen API -Schlüssel. Befolgen Sie diese Schritte, um Ihren API -Schlüssel einzurichten:

• Rufen Sie einen API -Schlüssel ein: Melden Sie sich für ein Konto auf der OpenAI -Website an und erhalten Sie Ihren API -Schlüssel aus dem API -Abschnitt.
• Einrichten von Umgebungsvariablen: Speichern Sie Ihren API -Schlüssel in einer Umgebungsvariablen, um sie sicher zu halten. Fügen Sie der folgenden Zeile Ihrer .bashrc- oder .zshrc -Datei hinzu (oder verwenden Sie die entsprechende Methode für Ihr Betriebssystem):

 exportieren openai_api_key = 'your_openai_api_key_here'

• Greifen Sie in Ihrem Code auf den API -Schlüssel zu: In Ihrem Python -Code können Sie mit dem Betriebssystemmodul auf die API -Taste zugreifen:

 OS importieren
openai.api_key = os.getenv ('openai_api_key')

Mit der Einrichtung der Umgebung sind Sie jetzt bereit, Ihren AI -Agenten aufzubauen.

Bauen des AI -Agenten

Lassen Sie uns jetzt den KI -Agenten bauen.

Erstellen der Grundstruktur des KI -Agenten

Um den AI -Agenten aufzubauen, werden wir eine Klasse erstellen, die Interaktionen mit der OpenAI -API übernimmt und die Argumentation und Aktionen verwaltet. Hier ist eine Grundstruktur für den Einstieg:

 Openai importieren
Import Re
HTTPX importieren

Klasse Chatbot:
    def __init __ (self, System = ""):
        self.System = System
        self.messages = []
        Wenn self.System:
            self.messages.append ({"Rolle": "System", "Inhalt": System})
    
    Def __call __ (Selbst, Nachricht):
        self.messages.append ({"Rolle": "Benutzer", "Inhalt": Nachricht})
        result = self.execute ()
        self.messages.append ({"Rolle": "Assistant", "Inhalt": Ergebnis})
        Rückgabeergebnis
    
    Def Execute (Selbst):
        completion = openai.chatCompletion.create (model = "gpt-3.5-turbo", messages = self.messages)
        Return Completion.Choices [0] .Message.Content

Diese Klasse initialisiert den AI -Agenten mit einer optionalen Systemnachricht und übernimmt Benutzerinteraktionen. Die __Call__ -Methode nimmt Benutzernachrichten auf und generiert Antworten mithilfe der OpenAI -API.

Implementierung des React -Musters

Um das React -Muster zu implementieren, müssen wir die Schleife von Gedanken, Handeln, Pause, Beobachtung und Antwort definieren. So können wir dies in unseren KI -Agenten einbeziehen:

Definieren Sie die Eingabeaufforderung

 fordert = "" ""
Sie laufen in einer Schleife von Gedanken, Handeln, Pause und Beobachtung.
Am Ende der Schleife geben Sie eine Antwort aus.
Verwenden Sie Gedanken, um Ihre Gedanken über die Frage zu beschreiben, die Ihnen gestellt wurde.
Verwenden Sie Aktionen, um eine der Ihnen verfügbaren Aktionen auszuführen, und geben Sie dann eine Pause zurück.
Die Beobachtung wird das Ergebnis des Ausführens dieser Aktionen sein.

Ihre verfügbaren Aktionen sind:
berechnen:
zB berechnen: 4 * 7/3
Fführt eine Berechnung aus und gibt die Zahl zurück - verwendet Python. Verwenden Sie also unbedingt einen schwimmenden Punkt
Syntax bei Bedarf

Wikipedia:
EG Wikipedia: Django
Gibt eine Zusammenfassung aus der Suche nach Wikipedia zurück

SIMON_BLOG_SEARCH:
EG SIMON_BLOG_SEARCH: DJANGO
Suchen Sie nach Simons Blog nach diesem Begriff

Beispielsitzung:
Frage: Was ist die Hauptstadt Frankreichs?
Dachte: Ich sollte Frankreich auf Wikipedia nachschlagen
Aktion: Wikipedia: Frankreich
PAUSE

Damit werden Sie erneut angerufen:
Beobachtung: Frankreich ist ein Land. Die Hauptstadt ist Paris.

Sie geben dann aus:
Antwort: Die Hauptstadt Frankreichs ist Paris
""".Streifen()

Definieren Sie die Abfragefunktion

 action_re = re.comPile ('^action: (\ w): (.*)

Die Abfragefunktion führt die React -Schleife aus, indem die Frage an den AI -Agenten gesendet, die Aktionen analysiert, sie ausführt und die Beobachtungen wieder in die Schleife füttert.

Aktionen implementieren

Lassen Sie uns nun die Implementierungsaktionen untersuchen.

Aktion: Wikipedia -Suche

Die Wikipedia -Suchaktion ermöglicht es dem KI -Agenten, nach Informationen zu Wikipedia zu suchen. Hier erfahren Sie, wie man es implementiert:

 Def Wikipedia (Q):
    response = httpx.get ("https://en.wikipedia.org/w/api.php", params = {
        "Aktion": "Abfrage",
        "Liste": "Suche",
        "sresearch": q,
        "Format": "JSON"
    })
    return response.json () ["Abfrage"] ["Suche"] [0] ["Snippet"]

Aktion: Blogsuche

Mit der Blog -Suchaktion können der AI -Agent nach Informationen in einem bestimmten Blog suchen. Hier erfahren Sie, wie man es implementiert:

 Def Simon_blog_search (q):
    response = httpx.get ("https://datasette.simonwillison.net/simonwillisonblog.json", params = {
        "SQL": "" "
        wählen
          blog_entry.title || ':' || substr (html_strip_tags (blog_entry.body), 0, 1000) als Text,
          blog_entry.created
        aus
          blog_entry Join blog_entry_fts auf blog_entry.rowid = blog_entry_fts.rowid
        Wo
          blog_entry_fts Match ecs_fts (: q)
        bestellen von
          blog_entry_fts.rank
        Limit
          1
        """.Streifen(),
        "_shape": "Array",
        "Q": q,,
    })
    return response.json () [0] ["Text"]

Aktion: Berechnung

Die Berechnungsaktion ermöglicht es dem AI -Agenten, mathematische Berechnungen durchzuführen. Hier erfahren Sie, wie man es implementiert:

 def berechnen (was):
    Return eval (was)

Hinzufügen von Aktionen zum AI -Agenten

Als nächstes müssen wir diese Aktionen in einem Wörterbuch registrieren, damit der AI -Agent sie verwenden kann:

 bekannt_actions = {
    "Wikipedia": Wikipedia,
    "Berechnen": Berechnen Sie,
    "SIMON_BLOG_SEARCH": SIMON_BLOG_SEARCH
}

Aktionen in den KI -Agenten integrieren

Um die Aktionen in den AI -Agenten zu integrieren, müssen wir sicherstellen, dass die Abfragefunktion die verschiedenen Aktionen umgehen und die Beobachtungen wieder in die Argumentationsschleife einspeisen. Hier erfahren Sie, wie Sie die Integration abschließen:

 Def Query (Frage, max_turns = 5):
    I = 0
    Bot = Chatbot (Eingabeaufforderung)
    Next_prompt = Frage
    Während ich <max_turns: i="1" result="bot" druck aktionen="[action_re.match" f a in result.split n if action_re.match wenn aktionen: aktion action_input="Aktionen" .gruppen nicht bekannten_aktionen: ausnahme anheben aktion: print ausf format beobachtung="Bekannte_actions" next_prompt="f" anders: r><p> Mit diesem Setup kann der AI -Agent über die Eingabe argumentieren, Aktionen ausführen, die Ergebnisse beobachten und Antworten erzeugen.</p>
<h2 id="Testen-und-Debuggen"> Testen und Debuggen</h2>
<p> Befolgen wir nun die Schritte zum Testen und Debuggen.</p>
<h4 id="Ausführen-von-Beispielanfragen"> Ausführen von Beispielanfragen</h4>
<p> Um den AI -Agenten zu testen, können Sie Beispielanfragen ausführen und die Ergebnisse beobachten. Hier sind einige Beispiele:</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false"> Drucken (Abfrage ("Was teilt England an Grenzen?"))

 Druck (Abfrage ("War Simon in Madagaskar?"))

 Druck (Abfrage ("fünfzehn * fünfundzwanzig"))

Debuggen gemeinsame Themen

Beim Testen könnten Sie auf einige häufige Probleme stoßen. Hier sind ein paar Tipps, um sie zu debuggen:

• API -Fehler: Stellen Sie sicher, dass Ihre API -Schlüssel korrekt eingestellt sind und über die erforderlichen Berechtigungen verfügen.
• Netzwerkprobleme: Überprüfen Sie Ihre Internetverbindung und stellen Sie sicher, dass die von Ihnen gerufenen Endpunkte erreichbar sind.
• Falsche Ausgänge: Überprüfen Sie die Logik in Ihren Aktionsfunktionen und stellen Sie sicher, dass sie die richtigen Ergebnisse zurückgeben.
• Nicht behandelte Aktionen: Stellen Sie sicher, dass alle möglichen Aktionen im bekannten Wörterbuch definiert sind.

Verbesserung des KI -Agenten

Lassen Sie uns jetzt die KI -Agenten verbessern.

Verbesserung der Robustheit und Sicherheit

Um den KI -Agenten robuster und sicherer zu machen:

• Eingänge validieren: Stellen Sie sicher, dass alle Eingänge ordnungsgemäß validiert werden, um Injektionsangriffe zu verhindern, insbesondere in der Berechnungsfunktion.
• Fehlerbehandlung: Implementieren Sie die Fehlerbehandlung in den Aktionsfunktionen, um Ausnahmen ordnungsgemäß zu verwalten.
• Protokollierung: Fügen Sie die Protokollierung hinzu, um die Aktionen und Beobachtungen des Agenten für ein einfacheres Debuggen zu verfolgen.

Hinzufügen weiterer Aktionen und Fähigkeiten

Um die Fähigkeiten des KI -Agenten zu verbessern, können Sie weitere Aktionen hinzufügen, z. B.:

• Wetterinformationen: Integrieren Sie sich in eine Wetter-API, um Echtzeitwetterdaten zu holen.
• Nachrichtensuche: Implementieren Sie eine Nachrichtensuchaktion, um die neuesten Nachrichtenartikel abzurufen.
• Übersetzung: Fügen Sie eine Übersetzungsaktion mit einer Übersetzungs -API hinzu, um mehrsprachige Abfragen zu unterstützen.

Anwendungen in der Praxis

• Kundenbetreuung: KI -Agenten können Kundenanfragen behandeln, Probleme lösen und personalisierte Empfehlungen geben.
• Gesundheitswesen: KI -Agenten helfen bei der Diagnose von Krankheiten, der Empfehlung von Behandlungen und zur Überwachung der Gesundheit der Patienten.
• Finanzen: KI -Agenten erkennen Betrug, führen Geschäfte aus und geben finanzielle Beratung.
• Marketing: KI -Agenten personalisieren Marketingkampagnen, Segmentpublikum und Optimierung der Anzeigenausgaben.

Zukunftsaussichten und Fortschritte

Die Zukunft von AI -Agenten ist vielversprechend mit Fortschritten in der maschinellen Lernen, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der AI -Ethik. Aufkommende Trends umfassen:

• Autonome Systeme: ausgefeiltere autonome Systeme, die komplexe Aufgaben erledigen können.
• Human-AI-Zusammenarbeit: Verbesserte Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Agenten für eine verbesserte Entscheidungsfindung.
• Ethische KI: Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung ethischer KI -Agenten, die Privatsphäre, Fairness und Transparenz priorisieren.

Schauen Sie sich diesen Artikel über die Schritte an, die Sie für den AI -Agenten erstellen können

Abschluss

In diesem umfassenden Leitfaden haben wir das Konzept der AI -Agenten , deren Bedeutung und dem React -Muster untersucht, das ihre Fähigkeiten verbessert. Wir haben die notwendigen Werkzeuge und Bibliotheken abgedeckt, die Umgebung eingerichtet und durch den Bau eines KI -Agenten von Grund auf gegangen. Wir haben auch die Implementierung von Aktionen diskutiert, sie in den AI -Agenten integriert und das System getestet und debuggen. Schließlich haben wir uns reale Anwendungen und Zukunftsaussichten von AI-Agenten angesehen.

Wenn Sie diesem Leitfaden folgen, verfügen Sie über das Wissen, Ihre eigenen Build -AI -Agenten von Grund auf neu zu erstellen. Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Aktionen, verbessern Sie die Fähigkeiten des Agenten und erkunden Sie neue Möglichkeiten im aufregenden Bereich der künstlichen Intelligenz.

Key Takeaways

• Verständnis der Kernkonzepte und der Bedeutung von AI -Agenten.
• Implementierung des React -Musters, damit KI -Agenten Aktionen und Vernunft für ihre Beobachtungen ausführen können.
• Kenntnis der wesentlichen Werkzeuge und Bibliotheken wie OpenAI API, HTTPX und Python Regules Ausdrücke.
• Eine detaillierte Anleitung zum Erstellen eines KI -Agenten von Grund auf, einschließlich der Definition von Aktionen und der Integration.
• Techniken zum effektiven Testen und Debuggen von AI -Agenten.
• Strategien zur Verbesserung der Fähigkeiten des KI -Agenten und der Gewährleistung seiner Robustheit und Sicherheit.
• Praktische Beispiele dafür, wie KI -Agenten in verschiedenen Branchen und in ihren zukünftigen Fortschritten eingesetzt werden.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist das React -Muster in der KI?

A. Das React -Muster (Reason Act) beinhaltet die Implementierung zusätzlicher Maßnahmen, die ein KI -Agent ergreifen kann, z. B. die Suche nach Wikipedia oder das Ausführen von Berechnungen und das Lehren des Agenten, diese Aktionen anzufordern und ihre Ergebnisse zu verarbeiten.

Q2. Welche Tools und Bibliotheken müssen einen KI -Agenten von Grund auf neu erstellen?

A. Um einen AI -Agenten von Grund auf neu zu erstellen, benötigen Sie wichtige Tools und Bibliotheken, die Python, OpenAI -API, HTTPX für HTTP -Anfragen und Pythons reguläre Ausdrucksbibliothek (RE) -Bibliothek (RE) enthalten.

Q3. Wie kann ich die Sicherheit meines KI -Agenten sicherstellen, insbesondere bei Verwendung von Aktionen wie Eval?

A. Validieren Sie Eingaben gründlich, um Injektionsangriffe zu verhindern, nach Möglichkeit Sandboxing -Techniken zu verhindern, Fehlerbehandlung zu implementieren und Aktionen für die Überwachung und Debuggierung zu protokollieren.

Q4. Kann ich meinem KI -Agenten mehr Aktionen hinzufügen, die über die im Leitfaden beschriebenen über die beschriebenen Aktionen hinausgehen?

A. Ja, Sie können verschiedene Aktionen hinzufügen, z. B. das Abrufen von Wetterinformationen, die Suche nach Nachrichtenartikeln oder das Übersetzen von Text mit geeigneten API

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie baue ich einen KI -Agenten von Grund auf neu? - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!