ИИ-АГЕНТЫ – как их использовать? Создаем МУЛЬТИАГЕНТНУЮ систему с CrewAI

• Эра ИИ-агентов наступила, и можно создать армию нейросетевых агентов без программирования.  

• Видео объясняет, что такое ИИ-агент, как его создавать и применять.  

• В конце будет показано, как построить мультиагентную систему с помощью KRUAI.  

• ИИ-агент включает набор инструкций и функций, способных передавать задачи другим агентам.  

• Текущие LLM могут отправлять запросы в разные сервисы и использовать их данные.  

• Пример: GPS, запрограммированный на выполнение HTTP-запросов, является ИИ-агентом.  

• Можно научить нейросеть делать записи в базу данных или выставлять задачи в календаре.  

• В сервисе создания GPS есть раздел "Actions", где можно настроить инструкции для нейросети.  

• Видео не останавливается на деталях написания OpenAI-схем, но предлагает посетить курсы для более глубокого изучения.  

• ИИ-агенты могут работать вместе для выполнения одной задачи.  

• Пример: автопостинг контента с YouTube.  

• Видео рассматривает несколько вариантов реализации мультиагентных систем, включая KRUAI.  

• KRUAI позволяет создавать мультиагентные системы без написания кода.  

• Для использования KRUAI нужно установить фреймворк и ввести IP-модели.  

• Видео показывает, как установить и использовать KRUAI для создания ИИ-агентов.  

• Видео переходит к подробному разбору KRUAI в Google Colab.  

• Объясняется логика работы с KRUAI: определение агентов, задание промтов, ролей и контекста.  

• В конце создается команда, объединяющая агентов и их задачи.  

• Добавляем имя агента "промт райтер".  

• Описываем его задачу: сгенерировать пять разных опций идеального промта для нейросети.  

• Указываем контекст: вопрос от пользователя, который будет использован в нейросети.  

• Агент "промт ревьюер" проверяет качество составленного промта.  

• Цель: получить признание за предоставление идеального промта пользователю.  

• Указываем контекст: список промтов от "промт райтера".  

• Описываем задачу "написание промта".  

• Указываем описание задачи и ожидаемый ответ.  

• Связываем задачу с агентом "промт райтер".  

• Описываем задачу для проверки промта.  

• Связываем задачу с агентом "промт ревьюер".  

• Собираем команду и даем ей первый запрос.  

• Задаем переменную "юзер" и даем ей значение "кошка" или "динозавр".  

• Первый агент выполняет задачу, генерируя описание промта.  

• Ответ передается следующему агенту для доработки.  

• Второй агент дорабатывает промт, делая его более разнообразным и удобным для использования.  

• Ответ агента передается в удобном формате для использования в нейросети.  

• Обсуждение различных типов мультиагентных систем.  

• Возможность создания систем с обратной связью между агентами.  

• Призыв к подписке на телеграм-канал для более глубокого изучения темы.