Агенты искусственного интеллекта 101 с CrewAI: Глубокое погружение в ReAct Agents с помощью Poetry, Dev-контейнеров и VS Code!

• Настройка контейнеров для разработчиков и локальной версии LLM.  

• Использование фреймворка Crew AI для работы нескольких агентов.  

• Применение в промышленности стандартным способом.  

• Различные способы внедрения агентов, но Crew AI предоставляет стандартный способ.  

• Стандартный способ упрощает процесс и разделяет задачи.  

• Определение агента и его взаимодействие с LLM.  

• Агенты могут использовать интеллект, предоставленный LLM.  

• Агенты могут выполнять действия, такие как поиск в Интернете и изменение файлов.  

• Мультиагентная платформа позволяет использовать несколько агентов для выполнения задач.  

• Различные типы агентов, включая агентов-менеджеров.  

• Концепция реагирующих агентов в Crew AI.  

• Агенты React используют комбинацию обработки естественного языка и взаимодействия с внешней средой.  

• Crew AI предоставляет функции для создания мультиагентной платформы.  

• Возможность использования агентов без специализированного фреймворка.  

• Простота использования функций Crew AI для создания агентов.  

• Агенты выполняют задачи, используя LLM и внешние инструменты.  

• Агенты могут уточнять ответы и использовать различные инструменты для выполнения задач.  

• Пример использования агентов для поиска информации в Интернете.  

• Использование репозитория для настройки контейнеров для разработчиков.  

• Простая настройка с использованием требований.txt и Poetry.  

• Установка необходимых инструментов и версий Crew AI.  

• Убедитесь, что у вас есть последняя версия pyproject.toml и dockerfile.devcontainer.json.  

• Создайте пустой проект с помощью командной строки crew ai.  

• Переместите папку devcontainer в пустой проект и перезапустите рабочее пространство.  

• Создайте новую папку и перейдите в нее.  

• Установите Docker и используйте интерфейс командной строки commander cmder.  

• Скопируйте ссылку на проект и клонируйте его в пустую папку.  

• Перейдите в ветку poetry и убедитесь, что у вас есть все необходимые файлы.  

• Начните писать код с помощью code dot.  

• Переместите пустой проект и контейнер для разработки в ветку poetry.  

• Запустите сборку и дождитесь завершения.  

• Проверьте версии Python и poetry.  

• Убедитесь, что искусственный интеллект экипажа распознан и работает.  

• Создайте новый проект crew ai с помощью команды crew ai create.  

• Переместите папку devcontainer в новый проект.  

• Убедитесь, что devcontainer находится в корне приложения.  

• Откройте контейнер и выполните сборку.  

• Проверьте структуру проекта и убедитесь, что все файлы на месте.  

• Разделите задачи на конфигурацию и код, чтобы легко изменять текст в будущем.  

• Конфигурация агентов считывается из файла config/agent.yaml.  

• Конфигурация задач считывается из файла tasks.yaml.  

• Агенты и задачи определяются через декораторы.  

• Агенты выполняют задачи последовательно.  

• Нет иерархического управления агентами.  

• Пример с двумя агентами показывает последовательный процесс.  

• Для запуска проекта нужно предоставить ключ API.  

• Использование локальной модели Lama 3.  

• Файл readme объясняет, как настроить проект.  

• Выполнение команд poetry lock и poetry install.  

• Запуск проекта с ошибкой из-за отсутствия ключа API.  

• Решение проблемы с использованием локальной модели.  

• Использование локального хоста для подключения к API.  

• Настройка базового URL и ключа API.  

• Сохранение изменений и повторный запуск проекта.  

• Использование системы с водяным охлаждением для работы.  

• Агенты обмениваются информацией и пытаются решить задачи.  

• Ограничения на время выполнения и количество итераций.  

• Агенты придумывают ответы без внешних инструментов.  

• Пример ответа: "Текущий проект направлен на предоставление подробной информации о конкретном проекте."  

• Успешная работа проекта на базе Crew AI.