>多代理系統(MAS)和CREWAI:通過AI驅動圖像分析自動化電子商務
>多代理系統(MAS)是一個分佈式系統,由多個智能代理組成,共同實現個人和集體目標。 這些可以是軟件,機器人甚至人類的代理人獨立運行,但進行了溝通和協調以解決超出單個代理能力之外的複雜問題。 MAS的關鍵特徵包括自治,分散控制以及對動態環境的適應性。 在電子商務中,MAS可以自動從圖像中生成產品描述,從而影響客戶購買決策。
學習目標:
>代理AI的圖像分析功能 代理AI在圖像分析中的應用 用於多代理圖像分析的
crewai高精度:達到超過95%的識別率,最小化假陽性。
>自動決策:
自動化複雜的任務,例如醫學診斷或監視。通過圖像分類和索引來增強視覺搜索和清單管理。 >電子商務:
自動化端到端產品描述從圖像中生成。>
用於多代理圖像分析的> Crewai專門開發多代理AI系統。 它允許企業創建,部署和管理自主AI代理(“ Crews”)的團隊,該團隊在復雜的任務上進行了協作。
關鍵crewai特徵:
> crewai的視覺工具允許AI代理使用URL或文件路徑從圖像中提取文本。這擴展了代理功能,可以處理視覺信息並集成到工作流程中。 應用程序包括文檔處理,自動數據輸入和內容生成。
自動化電子商務描述的> 多代理系統:
>以下教程演示了建立一個Crewai框架,其中多個AI代理協作以分析產品圖像並生成描述。
>
>步驟1:庫安裝:>
>安裝crewai和依賴項:
步驟2:庫導入和API鍵:
>
步驟3:定義OpenAI模型:pip install crewai crewai-tools poetry pip install langchain_openai>
指定OpenAI模型:用於圖像分析,用於描述生成。
>
步驟4:圖像分析代理和任務: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
>創建一個使用VisionTool提取產品名稱和描述的代理。 (為簡潔而省略了代碼,但遵循原始文本中的結構)。
gpt-4o-mini
>gpt-3.5-turbo-16k
步驟5:圖像描述生成器代理和任務:
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "gpt-4o-mini" llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k", temperature=0.1, max_tokens=8000)>創建一個基於提取信息的代理來生成產品描述。 (簡短省略了代碼)。
步驟6:圖像標題生成器代理和任務:
創建一個代理來生成簡潔的產品標題(最多3個字)。 (簡短省略了代碼)。
>步驟7:執行機組人員:
>設置並順序運行多代理系統。 (為簡潔而省略了代碼,但遵循原始文本中的結構)。 示例輸出顯示在原始內容中。
結論:
(原始密鑰外賣的匯總版本)
>常見問題:(原始常見問題的摘要版本) >
(注意:圖像URL是從原始輸入中保留的。代碼段被標記為省略,因為它們在結構上很長並且在很大程度上重複。以上是使用多代理系統自動化電子商務描述的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!