Phidata SDK を使用してドメイン固有の AI エージェントを構築するためのステップバイステップ ガイド
AI エージェント開発のための簡素化されたソリューション: Phidata SDK
現在、AI エージェントが大きな注目を集めており、多くの企業が独自のエージェントの構築に競い合っています。一部の企業はスクラッチから構築することを選択しますが、開発者にとって最大の悩みは、多くの場合、さまざまな AI ツール (関数呼び出し用) の構築とテストに必要な時間であり、開発サイクルの延長につながる可能性があります。
しかし、時間の経過とともに、開発者が AI エージェントを構築するプロセスを簡素化するのに役立つ新しいソリューションが登場しています。 Phidata はその解決策の 1 つです。
ファイダタとは何ですか?
Phidata SDK を使用すると、わずか数行の Python コードで AI エージェントを簡単に構築できます。何よりも、多くの便利な AI ツールを最初から作成することなく直接提供します。
Phidata が提供するすぐに使える AI ツールの一部:
- Google 検索、Exa (ウェブ検索用)
- 再送信 (メール送信用)
- Crawl4AI および Firecrawl (Web クローリング用)
- DuckDB (データ分析用)
- Python エージェント (Python コードの作成と実行用)
- ファイル (RAG エージェントを構築するためにファイルを読み取るために使用されます)
- GitHub (GitHub との対話用)
- CalCom Agent (Cal.com を使用した会議のスケジュール設定用)
さらに! Phidata が提供するツールの完全なリストは、ここでご覧いただけます。
上記のツールまたはそれらの組み合わせを使用すると、次のような非常に複雑でエキサイティングな AI エージェントを構築できます。
- データ分析エージェント
- 研究エージェント
- 販売代理店
- ショッピングエージェント
ほんの数例を挙げてみましょう。
「チームエージェント」を使用して高度なエージェントを作成します
Phidata SDK の優れた機能は、複数のツールを組み合わせて「チーム エージェント」と呼ばれるチームを作成できることです。たとえば、Web と Yahoo Finance の 2 つのソースからデータを取得するツール「DuckDuckGo」と「Yahoo Finance」を含むチームを作成できます。
このチームのエージェントは次のように機能します:
- ユーザーはエージェントに次の指示を発行します:「アナリストの推奨事項を要約し、NVDA からの最新ニュースを共有する」
- 当社のエージェントは、NVIDIA に関する最新ニュースをウェブで検索します
- エージェントは、会社の財務データを取得するために、Yahoo Finance で銘柄記号「NVDA」も検索しました
- 最後に、エージェントは 2 つのソース (Web と Yahoo Finance) からのデータを美しい表で表示します。
クールですね?
Phidata SDK を使用して実現できる機能を理解したので、次に、それを使用して単純な財務分析エージェントを作成する方法を見てみましょう。
Phidata SDK を使ってみる
財務分析エージェントの構築を始めましょう。初心者にとっては完璧なので、続けることについて心配する必要はありません。
Google Colab 上の Jupyter Notebook でエージェントを作成します。これは非常にインタラクティブで共有が簡単です。
ステップ 1 - Google Colab で新しいノートブックを作成します
ここをクリックして Google Colab に入ります。次のインターフェースが表示されます。
次に、[新しいノートブック] ボタンをクリックします。
ロードにはしばらく時間がかかる場合がありますが、その後、次のように新しく作成されたノートブックが表示されます。
わかりました。次のステップに進みましょう。
ステップ 2 - 必要なライブラリをすべて Notebook にインストールします
AI エージェントの作成を開始する前に、ノートブックに必要な依存関係があることを確認する必要があります。 Google Colab は Notebook に一般的に使用されるライブラリをいくつかプリインストールしますが、必要なライブラリがすべて揃っていることを確認するために、引き続きすべてのライブラリをインストールすることに注意してください。
次のライブラリをインストールします:
- yfinance - 会社の財務データを取得します
- openai - Phidata が OpenAI の LLM を使用して AI エージェントを実行できるようにします
- duckduckgo-search - DuckDuckGo でウェブを検索します
- Phidata - 事前に作成された AI ツールをロードして、関数呼び出しを行い、チーム エージェントを作成します。
これらのライブラリをインストールするには、以下のコマンドをコピーしてセルの最初のブロックに貼り付けます:
<code>pip install openai yfinance duckduckgo-search phidata</code>
次のようになります。
次に、以下に示すように、左側の再生アイコンをクリックします。
ここで、しばらくの間、すべての依存関係をインストールします。インストールが完了すると、次のように [実行] ボタンの左側に小さな緑色のチェックマークが表示されます。
セルの出力はノートブック内で多くのスペースを占めるため、非表示にしましょう。 「実行」ボタンの下にあるボタンをクリックし、「出力の表示/非表示」をクリックします。
ステップ 3 - OPENAI_API_KEY 環境変数を追加します
次に、OpenAI API キーを環境に追加する必要があります。以下に示すボタンをクリックして、ノートブックへの新しいセルの追加を続けます。
次に、この新しいセルに次のコードを貼り付けて実行します。 your_api_key の値を、https://www.php.cn/link/9e4aef142346875a7f13f4a42526a69f から取得した実際の OpenAI API キーに置き換えます。
<code>pip install openai yfinance duckduckgo-search phidata</code>
次のようになります。
ステップ 4 - エージェント用のコードを作成する
最後のステップでは、エージェントの実際のコードを作成します。これは「エージェント チーム」(複数のエージェントで構成される AI エージェントであることを意味します) であるため、最初に Phidata SDK を使用して 2 つのエージェント、つまり web_agent と finance_agent を作成します。 Web エージェントは Web で会社に関するニュースを検索し、財務エージェントは Yahoo Finance で会社の財務データを検索します。最後に、これら 2 つのエージェントをこのエージェントの「チーム」配列に渡して 3 番目のエージェントを作成します。これにより、「エージェント チーム」が作成されます。この 3 番目のエージェントは、Web および Yahoo Finance から企業データを取得するために最終的に使用するエージェントになります。
<code>import os os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "your_api_key"</code>
ノートブックに新しいセルを追加します。次に、上記のコードをコピーして、新しいセルに貼り付けます。
それだけです!セルの実行を続けます。実行が完了するまでにしばらく時間がかかります。完了すると、次のような出力が表示されます (一番下までスクロールする必要があります):
出力全体を 1 つのスクリーンショットに収めるために縮小したため、出力テキストが小さく見えます。
このようにして、非常に短期間でこの財務分析エージェントを構築することができました。明らかに、このレポートは少し基本的であり、もう少し詳細になる可能性がありますが、チームに新しいエージェントを追加する (または独自の機能ツールを最初から構築する) ことにより、さまざまなソースからのデータを追加することで、いつでもエージェントを改善できます。
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以上がPhidata SDK を使用してドメイン固有の AI エージェントを構築するためのステップバイステップ ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
