>本教程演示了使用Crewai，OpenAI的GPT模型和Serper API建立智能学习助手。该AI驱动的系统生成个性化的学习材料，测验和项目建议，从而简化了教育内容创建过程。 通过利用Crewai的基于代理的框架，我们会自动化内容的生成，使AI驱动的教育更有效和可扩展。
学习目标：
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目录的表：
>先决条件
>步骤1：安装依赖项>先决条件：
python 3.8或更高版本
openai api键 杂音API键
>>步骤2：设置API键：
原始文章中提供了有关获取OpenAI和Serper API密钥的说明。
!pip install crewai !pip install crewai_tools
>步骤3：导入库：
import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key" os.environ["SERPER_API_KEY"] = "your-serper-api-key"
步骤4：初始化OpenAI模型：
>初始化GPT-4O语言模型： > 步骤5：定义输出模型： >定义结构化输出的Pydantic模型： >步骤6：创建一个自定义项目建议工具：
步骤7：初始化工具：
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定义学习材料，测验和项目思想的代理： >步骤9：创建任务：
> >
结论： >本教程展示了如何使用Crewai，OpenAI和Serper API构建强大的AI驱动学习助手。 结构化工作流程，基于代理的方法和自定义工具可实现高效和个性化的学习经验。 该框架提供了一种可扩展的解决方案，用于创建互动和适应性的教育资源。
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自定义工具启用量身定制的建议。
> crewai促进可扩展的，AI驱动的学习。!pip install crewai
!pip install crewai_tools
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "your-serper-api-key"
from typing import List, Dict, Type
from crewai import Agent, Crew, Task, LLM
from pydantic import BaseModel, Field
from crewai_tools import SerperDevTool
from crewai.tools import BaseTool
llm = LLM(model="gpt-4o")
class LearningMaterial(BaseModel):
topic: str
resources: List[str]
class Quiz(BaseModel):
questions: List[str]
feedback: Dict[str, str]
class ProjectIdea(BaseModel):
topic: str
expertise: str
project_ideas: List[str]# ... (ProjectSuggestionInput and ProjectSuggestionTool code from original article) ...
search_tool = SerperDevTool()
project_tool = ProjectSuggestionTool()
以上是与Crewai建立AI驱动的学习助手的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
