Rumah >Peranti teknologi >AI >Mengautomasikan deskripsi e-dagang dengan sistem multi-agen
Sistem Multi-Agen (MAS) dan Crewai: Mengautomasikan E-Commerce dengan Analisis Imej AI-berkuasa
Sistem multi-agen (MAS) adalah sistem yang diedarkan yang terdiri daripada pelbagai agen pintar yang bekerja bersama untuk mencapai matlamat individu dan kolektif. Ejen -ejen ini, yang boleh menjadi perisian, robot, atau bahkan manusia, beroperasi secara bebas tetapi berkomunikasi dan menyelaras untuk menyelesaikan masalah yang rumit di luar keupayaan ejen tunggal. Ciri -ciri utama MAS termasuk autonomi, kawalan terdesentralisasi, dan kebolehsuaian kepada persekitaran dinamik. Dalam e-dagang, MAS boleh mengautomasikan penjanaan deskripsi produk dari imej, mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan.
Objektif Pembelajaran:
Jadual Kandungan:
Keupayaan analisis imej Agentic AI:
sistem AI AI dengan keupayaan analisis imej Tawaran:
Aplikasi Agentic AI dalam Analisis Imej:
Agentic AI dengan analisis imej mengubah pelbagai sektor:
crewai untuk analisis imej multi-agen:
Crewai, sebuah platform berasaskan São Paulo (ditubuhkan 2023), mengkhususkan diri dalam membangunkan sistem AI multi-agen. Ia membolehkan perniagaan membuat, menggunakan, dan menguruskan pasukan ejen AI autonomi ("krew") yang bekerjasama dalam tugas -tugas yang kompleks.
Ciri -ciri kru utama:
Keupayaan analisis imej Crewai:
Alat penglihatan Crewai membolehkan ejen AI mengekstrak teks dari imej menggunakan URL atau laluan fail. Ini memperluaskan fungsi ejen, membolehkan pemprosesan maklumat visual dan integrasi ke dalam aliran kerja. Aplikasi termasuk pemprosesan dokumen, kemasukan data automatik, dan penjanaan kandungan.
sistem multi-agen untuk penerangan e-dagang automatik:
Tutorial berikut menunjukkan membina kerangka krewi di mana pelbagai agen AI bekerjasama untuk menganalisis imej produk dan menghasilkan penerangan.
Langkah 1: Pemasangan Perpustakaan:
Pasang Crewai dan Dependencies:
pip install crewai crewai-tools poetry pip install langchain_openai
Langkah 2: Import Perpustakaan dan Kunci API:
import perpustakaan yang diperlukan dan konfigurasikan kunci API OpenAI:
from langchain_openai import ChatOpenAI from crewai import Agent, Crew, Process, Task from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task from crewai_tools import VisionTool import os os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' # Replace with your key
Langkah 3: Menentukan Model Terbuka:
Nyatakan model terbuka: untuk analisis imej dan gpt-4o-mini
untuk penerangan generasi. gpt-3.5-turbo-16k
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "gpt-4o-mini" llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k", temperature=0.1, max_tokens=8000)
Langkah 4: Ejen Analisis Imej dan Tugas:
Buat ejen untuk mengekstrak nama dan penerangan produk menggunakan VisionTool. (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi mengikuti struktur dalam teks asal).
Buat ejen untuk menjana penerangan produk berdasarkan maklumat yang diekstrak. (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan).
Langkah 6: Ejen Generator Tajuk Imej dan Tugas:
Buat ejen untuk menghasilkan tajuk produk ringkas (maksimum 3 perkataan). (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan).
Langkah 7: Melaksanakan krew:
Sediakan dan jalankan sistem multi-agen secara berurutan. (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi mengikuti struktur dalam teks asal). Contoh output ditunjukkan dalam asal. Kesimpulan: Mas menawarkan pendekatan yang kuat untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Crewai memudahkan pembangunan dan penggunaan sistem ini, meningkatkan kecekapan operasi di pelbagai industri. Integrasi keupayaan analisis imej terus menguatkan sistem ini, membolehkan pemprosesan data masa nyata dan membuat keputusan automatik. Takeaways Key: (versi yang diringkaskan dari Takeaways Kunci Asal) Soalan -soalan yang sering ditanya: (versi yang diringkaskan dari Soalan Lazim Asal) (Nota: URL imej dikekalkan dari input asal. Coretan kod ditandakan sebagai ditinggalkan untuk keringkasan, kerana ia panjang dan sebahagian besarnya berulang dalam struktur.)
Atas ialah kandungan terperinci Mengautomasikan deskripsi e-dagang dengan sistem multi-agen. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!