Bagaimana membina ejen AI dari awal? - Analytics Vidhya

Pernah tertanya -tanya bagaimana ejen AI seperti Siri dan Alexa bekerja? Sistem pintar ini menjadi lebih penting dalam kehidupan seharian kita. Artikel ini memperkenalkan corak React, kaedah yang meningkatkan agen AI dengan menggabungkan kemahiran penalaran dan tindakan. Kami akan menunjukkan kepada anda bagaimana untuk membina ejen AI dari awal, meliputi alat penting, perpustakaan, dan langkah pelaksanaan. Mari mulakan!

Objektif pembelajaran

• Memahami konsep asas agen AI dan kepentingan mereka dalam pelbagai aplikasi.
• Ketahui cara melaksanakan corak Akta Sebab (React) dalam ejen AI untuk meningkatkan keupayaan mereka.
• Sediakan alat dan perpustakaan yang diperlukan untuk membina agen AI dari awal.
• Membangunkan ejen AI menggunakan Python, mengintegrasikan pelbagai tindakan, dan melaksanakan gelung pemikiran.
• Berkesan menguji dan debug ejen AI untuk memastikan ia berfungsi seperti yang diharapkan.
• Meningkatkan kekukuhan dan keselamatan ejen AI dan menambah lebih banyak keupayaan.
• Kenal pasti aplikasi praktikal ejen AI dan memahami prospek masa depan mereka.

Artikel ini diterbitkan sebagai sebahagian daripada Blogathon Sains Data

Jadual Kandungan

• Apakah ejen AI?
• Mengapa ejen AI penting?
• Aplikasi dan penggunaan kes ejen AI
• Pengenalan Corak Reaksi Singkat
• Kepentingan dan faedah menggunakan React
• Alat dan perpustakaan diperlukan
• Menyediakan persekitaran
• Membina ejen AI
• Melaksanakan corak React
• Melaksanakan tindakan
• Ujian dan debugging
• Menyahpepijat isu biasa
• Meningkatkan ejen AI
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apakah ejen AI?

Ejen AI adalah makhluk yang mengawal diri yang menggunakan sensor untuk mengawasi persekitaran mereka, memproses maklumat, dan mencapai matlamat yang telah ditetapkan. Mereka boleh menjadi apa -apa dari bot asas kepada sistem yang canggih yang boleh menyesuaikan dan belajar dari masa ke masa. Contoh-contoh biasa termasuk enjin cadangan seperti Netflix dan Amazon, chatbots seperti Siri dan Alexa, dan kereta memandu sendiri dari Tesla dan Waymo.

Juga penting dalam beberapa sektor adalah ejen -ejen ini: UIPATH dan prisma biru adalah contoh program automasi proses robot (RPA) yang mengautomasikan proses berulang. DeepMind dan IBM Watson Health adalah contoh sistem diagnostik penjagaan kesihatan yang membantu mendiagnosis penyakit dan mengesyorkan rawatan. Dalam domain mereka, agen AI sangat meningkatkan produktiviti, ketepatan, dan penyesuaian.

Mengapa ejen AI penting?

Ejen -ejen ini memainkan peranan penting dalam meningkatkan kehidupan seharian kita dan mencapai matlamat tertentu.

Ejen AI adalah penting kerana mereka boleh:

• Mengurangkan jumlah buruh manusia yang diperlukan untuk menyelesaikan operasi rutin, mengakibatkan peningkatan pengeluaran dan kecekapan.
• Menganalisis jumlah data yang besar untuk menawarkan kesimpulan dan cadangan yang menyokong membuat keputusan.
• Menggunakan chatbots dan pembantu maya untuk menyediakan interaksi dan bantuan individu.
• Membolehkan aplikasi kompleks dalam industri seperti perbankan, pengangkutan, dan penjagaan kesihatan.

Pada dasarnya, ejen AI penting dalam memacu gelombang kemajuan teknologi seterusnya, menjadikan sistem lebih pintar dan lebih responsif terhadap keperluan pengguna.

Aplikasi dan penggunaan kes ejen AI

Ejen AI mempunyai pelbagai aplikasi di pelbagai industri. Berikut adalah beberapa kes penggunaan yang ketara:

• Perkhidmatan Pelanggan: Ejen AI dalam bentuk chatbots dan pembantu maya mengendalikan pertanyaan pelanggan, menyelesaikan masalah, dan memberikan sokongan peribadi. Mereka boleh beroperasi 24/7, menawarkan perkhidmatan yang konsisten dan cekap.
• Kewangan: Peramalan kewangan, perdagangan algoritma, dan pengesanan penipuan adalah aplikasi agen AI. Mereka melakukan perdagangan berdasarkan trend pasaran, memeriksa data transaksi, dan corak yang dipersoalkan.
• Penjagaan Kesihatan: Ejen AI membantu dalam mendiagnosis penyakit, mengesyorkan rawatan, dan memantau kesihatan pesakit. Mereka menganalisis data perubatan, memberikan pandangan, dan menyokong pengambilan keputusan klinikal.
• Pemasaran: Ejen AI memperibadikan kempen pemasaran, penonton segmen, dan mengoptimumkan perbelanjaan iklan. Mereka menganalisis data pelanggan, meramalkan tingkah laku, dan menyesuaikan kandungan kepada keutamaan individu.
• Pengurusan Rantaian Bekalan: Sistem AI Anggarkan permintaan, meningkatkan tahap inventori, dan memudahkan logistik. Mereka memeriksa maklumat daripada pengeluar, pembekal, dan peruncit untuk menjamin operasi yang lancar.

Pengenalan Corak Reaksi Singkat

Corak React beroperasi dalam gelung, Tindakan, jeda, pemerhatian, jawapan.

Gelung ini membolehkan ejen AI untuk membuat alasan tentang input, bertindak ke atasnya dengan memanfaatkan sumber luaran, dan kemudian mengintegrasikan hasilnya kembali ke dalam proses penalarannya. Dengan berbuat demikian, ejen AI dapat memberikan respons yang lebih tepat dan kontekstual yang relevan, dengan ketara mengembangkan utilitinya.

Corak React adalah corak reka bentuk yang kuat yang menggabungkan kemahiran penalaran dan tindakan untuk meningkatkan keupayaan agen AI. LLMs seperti GPT-3 atau GPT-4 mendapat manfaat daripada teknik ini kerana ia membolehkan mereka bersambung dengan alat dan API lain untuk menjalankan aktiviti di luar pengaturcaraan asalnya.

Corak React beroperasi dalam gelung kitaran yang terdiri daripada langkah -langkah berikut:

• Pemikiran: Ejen AI memproses input dan alasan tentang apa yang perlu dilakukan. Ini melibatkan pemahaman soalan atau arahan dan menentukan tindakan yang sesuai untuk diambil.
• Tindakan: Berdasarkan alasan, ejen melakukan tindakan yang telah ditetapkan. Ini boleh melibatkan mencari maklumat, melakukan pengiraan, atau berinteraksi dengan API luaran.
• Jeda: Ejen menunggu tindakan selesai. Ini adalah langkah penting di mana ejen berhenti untuk menerima keputusan tindakan yang dilakukan.
• Pemerhatian: Ejen memerhatikan hasil tindakan. Ia menganalisis output yang diterima dari tindakan untuk memahami maklumat atau hasil yang diperolehi.
• Jawapan: Ejen menggunakan hasil yang diperhatikan untuk menghasilkan respons. Tanggapan ini kemudiannya diberikan kepada pengguna, melengkapkan gelung.

Kepentingan dan faedah menggunakan React

Corak React adalah penting kerana beberapa sebab:

• Keupayaan yang dipertingkatkan: Dengan mengintegrasikan tindakan luaran, ejen AI boleh melaksanakan tugas yang memerlukan maklumat atau perhitungan tertentu, dengan itu meningkatkan keupayaan keseluruhannya.
• Ketepatan yang lebih baik: Corak membolehkan ejen AI mengambil maklumat masa nyata dan melakukan pengiraan yang tepat, yang membawa kepada respons yang lebih tepat dan relevan.
• Fleksibiliti: Corak React menjadikan agen AI lebih fleksibel dan boleh disesuaikan dengan pelbagai tugas. Mereka boleh berinteraksi dengan API dan alat yang berbeza untuk melakukan pelbagai tindakan.
• Skalabiliti: Corak ini membolehkan penambahan tindakan dan keupayaan baru dari masa ke masa, menjadikan AI Agent Scalable dan masa depan-bukti.
• Aplikasi dunia nyata: Corak React membolehkan ejen AI digunakan dalam senario dunia sebenar di mana mereka dapat berinteraksi dengan persekitaran dinamik dan memberikan pandangan dan bantuan yang berharga.

Alat dan perpustakaan diperlukan

Python adalah bahasa pengaturcaraan yang serba boleh dan kuat yang digunakan secara meluas dalam AI dan pembelajaran mesin kerana kesederhanaan dan sokongan perpustakaan yang luas. Untuk membina ejen AI, beberapa perpustakaan Python adalah penting:

• Openai API: Perpustakaan ini membolehkan anda berinteraksi dengan model bahasa Openai, seperti GPT-3 dan GPT-4. Ia menyediakan fungsi yang diperlukan untuk menjana teks, menjawab soalan, dan melaksanakan pelbagai tugas yang berkaitan dengan bahasa.
• HTTPX: Ini adalah pelanggan HTTP yang kuat untuk Python yang menyokong permintaan tak segerak. Ia digunakan untuk berinteraksi dengan API luaran, mengambil data, dan melakukan carian web.
• Re (Ekspresi Biasa): Modul ini menyediakan sokongan untuk ungkapan biasa dalam Python. Ia digunakan untuk menghuraikan dan memadankan corak dalam rentetan, yang berguna untuk memproses respons agen AI.

Perpustakaan Terbuka API dan HTTPX

API OpenAI adalah platform yang mantap yang menyediakan akses kepada model bahasa canggih yang dibangunkan oleh OpenAI. Model-model ini dapat memahami dan menghasilkan teks seperti manusia, menjadikannya sesuai untuk membina agen AI. Dengan API Openai, anda boleh:

• Menjana teks berdasarkan arahan
• Jawab soalan
• Melakukan terjemahan bahasa
• Meringkaskan teks
• Dan banyak lagi

Perpustakaan HTTPX adalah pelanggan HTTP untuk Python yang menyokong permintaan segerak dan tidak segerak. Ia direka untuk menjadi mudah digunakan semasa menyediakan ciri -ciri yang kuat untuk membuat permintaan web. Dengan httpx, anda boleh:

• Hantar Permintaan Get dan Pos
• Mengendalikan respons JSON
• Urus sesi dan kuki
• Lakukan permintaan tak segerak untuk prestasi yang lebih baik

Bersama -sama, Perpustakaan API OpenAI dan HTTPX menyediakan alat asas yang diperlukan untuk membina dan meningkatkan ejen AI, membolehkan mereka berinteraksi dengan sumber luaran dan melakukan pelbagai tindakan.

Menyediakan persekitaran

Mari kita buat persekitaran dengan mengikuti langkah -langkah tertentu:

Langkah1: Pemasangan perpustakaan yang diperlukan

Untuk memulakan dengan membina ejen AI anda, anda perlu memasang perpustakaan yang diperlukan. Berikut adalah langkah untuk menubuhkan persekitaran anda:

• Pasang Python: Pastikan anda memasang Python pada sistem anda. Anda boleh memuat turunnya dari laman web Python rasmi:
• Sediakan persekitaran maya: Adalah amalan yang baik untuk mewujudkan persekitaran maya untuk projek anda untuk menguruskan kebergantungan. Jalankan arahan berikut untuk menubuhkan persekitaran maya:

 python -m venv ai_agent_env
sumber ai_agent_env/bin/aktifkan # pada tingkap, gunakan `ai_agent_env \ scripts \ activate`

• Pasang Openai API dan HTTPX: Gunakan PIP untuk memasang perpustakaan yang diperlukan:

 Pip Pasang Openai Httpx

• Pasang perpustakaan tambahan: Anda juga mungkin memerlukan perpustakaan lain seperti RE untuk ungkapan biasa, yang termasuk dalam perpustakaan standard Python, jadi tiada pemasangan berasingan diperlukan.

Langkah2: Menyediakan kekunci API dan pembolehubah persekitaran

Untuk menggunakan API OpenAI, anda memerlukan kunci API. Ikuti langkah -langkah ini untuk menyediakan kunci API anda:

• Dapatkan kunci API: Daftar untuk akaun di laman web OpenAI dan dapatkan kunci API anda dari bahagian API.
• Sediakan Pembolehubah Alam Sekitar: Simpan kekunci API anda dalam pembolehubah persekitaran untuk memastikan ia selamat. Tambahkan baris berikut ke fail .bashrc atau .zshrc anda (atau gunakan kaedah yang sesuai untuk sistem operasi anda):

 Eksport openai_api_key = 'your_openai_api_key_here'

• Akses kekunci API dalam kod anda: Dalam kod python anda, anda boleh mengakses kekunci API menggunakan modul OS:

 Import OS
openai.api_key = os.getenv ('openai_api_key')

Dengan persekitaran yang ditubuhkan, anda kini bersedia untuk mula membina ejen AI anda.

Membina ejen AI

Marilah kita membina ejen AI.

Mewujudkan struktur asas ejen AI

Untuk membina ejen AI, kami akan membuat kelas yang mengendalikan interaksi dengan API OpenAI dan menguruskan penalaran dan tindakan. Inilah struktur asas untuk memulakan:

 Import Openai
Import Re
Import httpx

chatbot kelas:
    def __init __ (diri, sistem = ""):
        self.system = sistem
        self.messages = []
        Sekiranya Sistem Self.System:
            self.messages.append ({"Role": "System", "Content": System})
    
    def __call __ (diri, mesej):
        self.messages.append ({"peranan": "pengguna", "kandungan": mesej})
        hasil = self.execute ()
        self.messages.append ({"peranan": "pembantu", "kandungan": hasil})
        Keputusan pulangan
    
    def melaksanakan (diri):
        Penyelesaian = Openai.ChatCompletion.Create (Model = "GPT-3.5-Turbo", Mesej = Self.Messages)
        Pulangan Penyelesaian.Choices [0] .message.content

Kelas ini memulakan ejen AI dengan mesej sistem pilihan dan mengendalikan interaksi pengguna. Kaedah __Call__ mengambil mesej pengguna dan menghasilkan respons menggunakan API OpenAI.

Melaksanakan corak React

Untuk melaksanakan corak React, kita perlu menentukan gelung pemikiran, tindakan, jeda, pemerhatian, dan jawapan. Inilah caranya kita boleh memasukkannya ke dalam ejen AI kita:

Tentukan arahan

 prompt = "" "
Anda berjalan dalam gelung pemikiran, tindakan, jeda, pemerhatian.
Pada akhir gelung anda mengeluarkan jawapan.
Gunakan pemikiran untuk menggambarkan pemikiran anda mengenai soalan yang telah anda tanya.
Gunakan tindakan untuk menjalankan salah satu tindakan yang tersedia untuk anda - kemudian kembali jeda.
Pemerhatian akan disebabkan oleh menjalankan tindakan tersebut.

Tindakan anda yang ada adalah:
Kira:
Contohnya: 4 * 7/3
Menjalankan pengiraan dan mengembalikan nombor - menggunakan python jadi pastikan anda menggunakan titik terapung
sintaks jika perlu

Wikipedia:
contohnya Wikipedia: Django
Mengembalikan ringkasan dari mencari Wikipedia

simon_blog_search:
contohnya simon_blog_search: django
Cari blog Simon untuk istilah itu

Sesi Contoh:
Soalan: Apakah modal Perancis?
Pemikiran: Saya harus melihat Perancis di Wikipedia
Tindakan: Wikipedia: Perancis
Jeda

Anda akan dipanggil lagi dengan ini:
Pemerhatian: Perancis adalah sebuah negara. Ibukota adalah Paris.

Anda kemudian output:
Jawapan: Ibukota Perancis adalah Paris
"" ".strip ()

Tentukan fungsi pertanyaan

 action_re = re.compile ('^Action: (\ w): (.*)

Fungsi pertanyaan menjalankan gelung React dengan menghantar soalan kepada ejen AI, menghuraikan tindakan, melaksanakannya, dan memberi makan pemerhatian kembali ke dalam gelung.

Melaksanakan tindakan

Marilah kita melihat tindakan pelaksanaan.

Tindakan: Carian Wikipedia

Tindakan carian Wikipedia membolehkan ejen AI mencari maklumat mengenai Wikipedia. Inilah cara melaksanakannya:

 Def Wikipedia (Q):
    respons = httpx.get ("https://en.wikipedia.org/w/api.php", params = {
        "Tindakan": "pertanyaan",
        "Senarai": "Cari",
        "srsearch": q,
        "Format": "Json"
    })
    return response.json () ["query"] ["carian"] [0] ["Snippet"]

Tindakan: Carian Blog

Tindakan carian blog membolehkan ejen AI mencari maklumat di blog tertentu. Inilah cara melaksanakannya:

 def simon_blog_search (Q):
    Response = httpx.get ("https://datasette.simonwillison.net/simonwillisonblog.json", params = {
        "SQL": "" "
        pilih
          blog_entry.title || ':' || substr (html_strip_tags (blog_entry.body), 0, 1000) sebagai teks,
          blog_entry.created
        dari
          blog_entry Sertai blog_entry_fts di blog_entry.rowid = blog_entry_fts.rowid
        di mana
          blog_entry_fts sepadan dengan pelarian_fts (: q)
        pesanan oleh
          blog_entry_fts.rank
        had
          1
        "" ".strip (),
        "_shape": "array",
        "Q": Q,
    })
    Kembali respons.json () [0] ["teks"]

Tindakan: Pengiraan

Tindakan pengiraan membolehkan agen AI melakukan pengiraan matematik. Inilah cara melaksanakannya:

 def hitung (apa):
    kembali eval (apa)

Menambah tindakan kepada ejen AI

Seterusnya, kita perlu mendaftarkan tindakan ini dalam kamus supaya ejen AI boleh menggunakannya:

 dikenali_aksi = {
    "Wikipedia": Wikipedia,
    "Kira": hitung,
    "simon_blog_search": simon_blog_search
}

Mengintegrasikan tindakan dengan ejen AI

Untuk mengintegrasikan tindakan dengan ejen AI, kita perlu memastikan bahawa fungsi pertanyaan dapat mengendalikan tindakan yang berbeza dan memberi makan pemerhatian kembali ke dalam gelung pemikiran. Inilah cara menyelesaikan integrasi:

 pertanyaan def (soalan, max_turns = 5):
    i = 0
    bot = chatbot (segera)
    Next_prompt = Soalan
    Semasa saya <max_turns: i="1" hasil="bot" cetak tindakan="[action_re.match" untuk a result.split n jika action_re.match sekiranya tindakan: action_input="tindakan" .groups tidak dikenali sebagai dikenali: meningkatkan pengecualian diketahui: running format pemerhatian="diketahui_ACTIONS" next_prompt="f" lain: keputusan pulangan><p> Dengan persediaan ini, ejen AI boleh membuat alasan tentang input, melakukan tindakan, memerhatikan hasilnya, dan menghasilkan respons.</p>
<h2 id="Ujian-dan-debugging"> Ujian dan debugging</h2>
<p> Marilah kita ikuti langkah -langkah untuk menguji dan menyahpepijat.</p>
<h4 id="Running-Sampel-Pertanyaan"> Running Sampel Pertanyaan</h4>
<p> Untuk menguji ejen AI, anda boleh menjalankan pertanyaan sampel dan memerhatikan hasilnya. Berikut adalah beberapa contoh:</p>
<pre class="brush:php;toolbar:false"> cetak (pertanyaan ("Apa yang dimiliki oleh England Borders dengan?"))

 Cetak (pertanyaan ("Adakah Simon telah ke Madagascar?"))

 Cetak (pertanyaan ("Lima belas * Dua Puluh Lima"))

Menyahpepijat isu biasa

Semasa ujian, anda mungkin menghadapi beberapa isu biasa. Berikut adalah beberapa petua untuk debug mereka:

• Kesalahan API: Pastikan kunci API anda ditetapkan dengan betul dan mempunyai keizinan yang diperlukan.
• Isu Rangkaian: Periksa sambungan internet anda dan pastikan titik akhir yang anda panggil dapat dicapai.
• Output yang salah: Sahkan logik dalam fungsi tindakan anda dan pastikan mereka mengembalikan hasil yang betul.
• Tindakan yang tidak diendahkan: Pastikan semua tindakan yang mungkin ditakrifkan dalam kamus yang diketahui.

Meningkatkan ejen AI

Marilah kita memperbaiki ejen AI.

Meningkatkan ketahanan dan keselamatan

Untuk menjadikan ejen AI lebih mantap dan selamat:

• Mengesahkan input: Pastikan semua input disahkan dengan betul untuk mencegah serangan suntikan, terutamanya dalam fungsi hitung.
• Pengendalian ralat: Melaksanakan pengendalian ralat dalam fungsi tindakan untuk menguruskan pengecualian dengan anggun.
• Pembalakan: Tambah pembalakan untuk mengesan tindakan dan pemerhatian ejen untuk debugging yang lebih mudah.

Menambah lebih banyak tindakan dan keupayaan

Untuk meningkatkan keupayaan ejen AI, anda boleh menambah lebih banyak tindakan seperti:

• Maklumat Cuaca: Bersepadu dengan API Cuaca untuk mengambil data cuaca masa nyata.
• Carian Berita: Melaksanakan tindakan carian berita untuk mengambil artikel berita terkini.
• Terjemahan: Tambah tindakan terjemahan menggunakan API Terjemahan untuk menyokong pertanyaan berbilang bahasa.

Aplikasi dunia nyata

• Sokongan Pelanggan: Ejen AI boleh mengendalikan pertanyaan pelanggan, menyelesaikan masalah, dan memberikan cadangan yang diperibadikan.
• Penjagaan Kesihatan: Ejen AI membantu dalam mendiagnosis penyakit, mengesyorkan rawatan, dan memantau kesihatan pesakit.
• Kewangan: Ejen AI mengesan penipuan, melaksanakan perdagangan, dan memberi nasihat kewangan.
• Pemasaran: Ejen AI memperibadikan kempen pemasaran, penonton segmen, dan mengoptimumkan perbelanjaan iklan.

Prospek dan kemajuan masa depan

Masa depan agen AI menjanjikan, dengan kemajuan dalam pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semulajadi, dan etika AI. Trend yang muncul termasuk:

• Sistem autonomi: Sistem autonomi yang lebih canggih yang mampu mengendalikan tugas -tugas yang kompleks.
• Kerjasama Human-AI: Kerjasama yang dipertingkatkan antara manusia dan agen AI untuk membuat keputusan yang lebih baik.
• Etika AI: Fokus pada membangunkan ejen AI etika yang mengutamakan privasi, keadilan, dan ketelusan.

Juga, periksa artikel ini mengenai langkah -langkah untuk membina ejen AI

Kesimpulan

Dalam panduan komprehensif ini, kami meneroka konsep agen AI , kepentingan mereka, dan corak React yang meningkatkan keupayaan mereka. Kami meliputi alat dan perpustakaan yang diperlukan, menubuhkan alam sekitar, dan berjalan melalui membina ejen AI dari awal. Kami juga membincangkan tindakan melaksanakan, mengintegrasikannya dengan ejen AI, dan menguji dan menyahpepijat sistem. Akhirnya, kami melihat aplikasi dunia sebenar dan prospek masa depan agen AI.

Dengan mengikuti panduan ini, anda kini mempunyai pengetahuan untuk membuat ejen AI anda sendiri dari awal. Eksperimen dengan tindakan yang berbeza, meningkatkan keupayaan ejen, dan meneroka kemungkinan baru dalam bidang kecerdasan buatan yang menarik.

Takeaways utama

• Memahami konsep teras dan kepentingan agen AI.
• Pelaksanaan corak React untuk membolehkan ejen AI melakukan tindakan dan alasan mengenai pemerhatian mereka.
• Pengetahuan tentang alat dan perpustakaan penting seperti OpenAI API, HTTPX, dan Ekspresi Biasa Python.
• Panduan terperinci mengenai membina ejen AI dari awal, termasuk menentukan tindakan dan mengintegrasikannya.
• Teknik untuk menguji dan menyahpepijat ejen AI dengan berkesan.
• Strategi untuk meningkatkan keupayaan ejen AI dan memastikan keteguhan dan keselamatannya.
• Contoh praktikal bagaimana ejen AI digunakan dalam pelbagai industri dan kemajuan masa depan mereka.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah corak reaksi dalam AI?

A. Corak React (Akta Alasan) melibatkan pelaksanaan tindakan tambahan yang boleh diambil oleh ejen AI, seperti mencari Wikipedia atau pengiraan yang menjalankan, dan mengajar ejen untuk meminta tindakan ini dan memproses hasilnya.

S2. Alat dan perpustakaan apa yang diperlukan untuk membina ejen AI dari awal?

A. Untuk membina ejen AI dari awal, anda memerlukan alat penting dan perpustakaan termasuk Python, OpenAI API, HTTPX untuk permintaan HTTP, dan perpustakaan Ekspresi Biasa Python (RE).

Q3. Bagaimanakah saya dapat memastikan keselamatan ejen AI saya, terutamanya apabila menggunakan tindakan seperti Eval?

A. Mengesahkan input dengan teliti untuk mengelakkan serangan suntikan, gunakan teknik sandboxing jika mungkin, melaksanakan pengendalian ralat, dan tindakan log untuk pemantauan dan debugging.

Q4. Bolehkah saya menambah lebih banyak tindakan kepada ejen AI saya di luar yang diterangkan dalam panduan?

A. Ya, anda boleh menambah pelbagai tindakan seperti mengambil maklumat cuaca, mencari artikel berita, atau menerjemahkan teks menggunakan API yang sesuai dan mengintegrasikannya ke dalam gelung penaak ejen AI

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana membina ejen AI dari awal? - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!