生成AI應用的代理框架 - 分析Vidhya

想像一下，擁有一個由AI驅動的助手，不僅可以響應您的查詢，還可以自主收集信息，執行任務甚至處理多種類型的數據（TEXT，圖像和代碼）。聽起來有未來派？在本文中，我們深入研究Autogen框架，這是一種尖端的技術，使您能夠構建如此聰明的多模式對話代理。無論您是想自動化業務開發任務，例如Web刮擦和匯總內容，甚至通過人類監督執行代碼，本指南都會使您瀏覽每個步驟。如果您有興趣利用AI創建強大的自我管理代理，那麼這是必讀的！

本文基於2024年TheDatahack Summit在Genai應用程序中的最近對Genai應用的框架進行的演講。

學習成果

• 了解代理AI的核心概念和組成部分。
• 與代理AI相比，了解傳統AI的好處和局限性。
• 探索工具和系統在增強AI代理能力方面的作用。
• 發現多代理系統的應用和潛在影響。
• 檢查代理AI的道德考慮和未來趨勢。

• 什麼是代理AI？
• 為什麼代理AI很重要？
  • 動態互動和自主權
  • 增強知識整合
  • 動作執行能力
  • 複雜的任務處理
• 了解AI代理的組件
  • 用戶請求
  • 代理人
  • 記憶
  • 工具
  • 規劃
• 什麼是單個代理系統？
• 代理商的工具
  • 向量數據庫
  • 網絡搜索
  • 代碼執行
  • 外部API
• 什麼是多代理系統？
  • 多代理系統的主要好處
  • 多代理系統中的工具使用
• 兩個代理系統 - 反射
• 多代理系統 - 組聊天
• 了解代理框架
• 代理框架 - Phidata
• 代理框架 - CREWAI
• 代理框架 - 自動源
• 代理AI的用例
  • 協作多代理編碼
  • 動態的小組聊天
  • 象棋等對話遊戲
  • 使用自定義工具執行複雜的任務
• 代理AI的未來
• 代理AI的道德考慮
• 代理AI對社會的潛在影響
• 結論
• 常見問題

什麼是代理AI？

代理AI是指旨在具有一定程度的自主權和代理的人工智能係統。與主要在人類直接監督下運行的傳統AI模型不同，Agesic AI框架是為處理複雜的，現實世界中的任務而構建的。這些系統能夠管理各種組件，例如對話代理，Web搜索工具和代碼執行環境。他們使用高級技術來處理多種類型的數據，即文本，圖像，甚至可執行的代碼，以使它們執行複雜的功能，例如收集信息，與用戶交互以及實時執行任務。

代理AI的一個突出例子是Autogen框架，該框架支持能夠搜索網絡，匯總內容和執行代碼的智能代理的開發。該框架為建築代理提供了一種結構化方法，該方法可以處理多模式輸入和復雜的對話模式，使其成為希望自動化複雜流程的開發人員和企業的寶貴工具。

另請閱讀：深入了解Langchain的代理框架

為什麼代理AI很重要？

現在讓我們了解為什麼代理AI很重要。

動態互動和自主權

與傳統的大型語言模型（LLMS）不同，該模型以零拍模式產生響應，代理人動態交互。傳統的LLM基於提示輸入而創建令牌，而無需重新訪問或修改其輸出的能力。相反，代理可以不斷地完善其反應。他們根據新信息，反饋或上下文中的變化來執行此操作。這允許更加自適應和自主的問題解決。

增強知識整合

LLM固有地受其預先存在的內部知識的限制，這可能不能涵蓋所有相關或最新信息。但是，可以設計代理來訪問和集成來自各種來源的實時數據，從而增強其提供準確和當前信息的能力。這使它們在最新知識至關重要的環境中更有效。

動作執行能力

傳統的LLM缺乏執行操作的能力，例如運行代碼或執行生成文本之外的特定任務。代理可以通過將功能合併到執行代碼，與其他系統進行交互或直接執行複雜的操作來彌合此差距。此功能對於自動化任務和執行工作流程至關重要，而工作流不僅僅涉及生成文本。

複雜的任務處理

LLM通常不適合執行需要復雜過程或決策的複雜的多步驟任務。代理可以通過組合各種功能（例如訪問外部數據庫，與API進行交互以及執行順序操作）來處理此類任務，從而使它們非常適合複雜且多方面的應用程序。

另請閱讀：從頭開始構建AI代理的綜合指南

了解AI代理的組件

現在，我們將更深入地了解AI代理的組成部分。

用戶請求

這就是一切開始的地方。用戶提供了輸入或提示，該輸入或提示是代理操作的基礎。與傳統的AI模型可能以靜態答案做出響應不同，代理旨在提取此請求並與環境動態交互，並根據用戶說明調整其行為和輸出。

代理人

該系統中的中心數字，代理處理用戶請求並協調必要的操作。代理人自主行動以解釋投入，管理資源並就如何進行的決定做出決定。這不僅僅是產生響應；這是關於了解目標並確定實現目標所需的步驟，通常是通過將復雜的任務分解為可管理的子任務。

記憶

記憶對於代理保留上下文並從以前的交互中學習至關重要。與傳統的LLM在交互之間沒有持久記憶的傳統LLM不同，代理可以存儲相關信息並根據需要召回它。這使他們可以跟踪用戶的偏好，項目目標或正在進行的任務，從而創造更個性化和更連貫的體驗。

工具

工具擴展了代理的功能，而不僅僅是生成文本。這些可能是代理可以訪問完成任務的API，數據庫，外部軟件或系統。例如，代理可以使用代碼執行工具運行程序，或者數據檢索工具來收集實時信息。這些工具使代理商能夠在現實世界中執行動作，從而增強其功能遠遠超出了靜態響應。

規劃

計劃使代理可以將用戶的請求分解為結構化步驟。代理人沒有對複雜問題提供單一的回應，而是設計了一個行動計劃。代理人預測要使用哪些工具，要回憶的信息以及最終結果應該是什麼。這種系統的方法可確保代理可以處理需要多個階段的任務。它使代理適用於更複雜和延長工作流程。

什麼是單個代理系統？

在單個代理系統中，一個代理的任務是管理和滿足用戶請求。代理人負責理解輸入，對其進行處理以及確定提供所需結果所需的步驟。這種集中模型允許代理人獨立運作，一次以明確的目標為重點。

單代理系統的關鍵特徵之一是工具使用情況。代理商配備了對各種外部工具的訪問，以擴展其功能。例如，當出現需要編碼的任務時，代理可以通過使用代碼執行工具來執行代碼。它還可以與API，數據庫或外部軟件進行交互，以收集信息，執行計算或生成輸出。代理商根據任務要求選擇適當的工具，並自主使用它們來實現目標。

單個代理系統確保在受控環境中有效地處理任務。這使其非常適合更直接和專注的工作流程。通過利用其內部記憶和外部工具，代理可以應對各種挑戰。它在整個過程中保持連貫性和任務準確性。

代理商的工具

代理商依靠一系列工具將其功能擴展到其內部知識和處理能力之外。這些工具授權代理執行任務，檢索信息並有效與外部系統進行交互。這是代理常用的一些關鍵工具：

向量數據庫

矢量數據庫在使代理能夠以優化相似性搜索的格式存儲，檢索和處理大量信息方面起著至關重要的作用。當代理需要記住過去的交互，複雜的數據點或大數據集時，矢量數據庫有助於快速基於相似性而不是確切匹配的相關信息。當代理處理自然語言輸入或需要高級模式識別時，這一點特別有用。

網絡搜索

Web搜索工具允許代理商從Internet訪問實時信息，擴展其知識庫，而不是預先存在的內部數據。當面對需要最新更新，事實或見解的問題或任務時，代理可以執行網絡搜索以收集相關內容。該功能對於解決問題的動態問題至關重要，使代理能夠適應新信息並在現實世界中準確做出響應。

代碼執行

代碼執行工具使代理可以作為解決問題的過程的一部分編寫，測試和運行代碼。對於涉及編程的任務，例如生成腳本或自動化工作流程，代理可以實時執行代碼。這種能力使代理商可以應對複雜的技術挑戰。這些包括調試，軟件開發和自動化。

外部API

代理使用外部API（應用程序編程接口）與各種系統，服務和平台進行交互。通過訪問外部API，代理可以檢索數據，觸發操作或與其他軟件進行通信。無論是獲取天氣數據，啟動金融交易，還是與企業系統集成，API都可以作為橋樑，使代理商可以在不同的領域和行業跨行業執行專業任務。

什麼是多代理系統？

多代理系統（MAS）將多個代理人聚集在一起，每個代理都以專業的技能或角色進行協作，以解決超出單個代理商能力的複雜任務。這些系統使得解決問題的方法更具動態和分佈式的方法，使代理可以互動，共享知識和協調行動以實現共同目標。

在多代理設置中，每個代理都旨在在更廣泛的上下文中處理特定的任務或過程。由於代理可以獨立運行和並行運作，從而確保更快的任務完成和增強的可擴展性，因此這種勞動力劃分會提高效率。

多代理系統的主要好處

• 專業：代理可以設計用於專門研究特定領域，例如Web搜索，數據檢索或代碼執行。每個代理都專注於特定領域，允許對任務進行更精確和準確的處理。
• 協作：通過共同努力，代理可以在復雜的問題解決中共享信息，一致性並相互支持。一個代理可能會收集數據，而另一個代理可以收集數據，從而創建一個更強大，更靈活的系統。
• 彈性：如果一個代理失敗或遇到問題，其他代理可以介入，以確保仍然可以完成任務。這會創建一個具有內置冗餘的更具彈性系統。
• 可伸縮性：多代理系統是可擴展的，可以隨著任務的複雜性增長而更容易添加更多的代理。隨著需求的增加，可以引入其他代理以平衡工作量。

多代理系統中的工具使用

矢量數據庫，外部API和代碼執行等工具在多代理系統中發揮了作用。例如，一個代理可以使用矢量數據庫檢索相關信息，而另一個代理商可能會使用API​​獲取實時數據。這些工具使代理商能夠有效地工作，從而可以處理更複雜和多方面的任務。

兩個代理系統 - 反射

在兩個代理系統中，這個想法圍繞著兩個不同的代理人共同努力，每個代理都具有反思和完善任務的獨特作用。這種反思性質對於需要迭代過程和動態調整的複雜任務至關重要。

一個代理通常會扮演執行主要任務的角色，例如生成文本，執行代碼或檢索數據。同時，第二代理人充當反思實體，審查輸出，提供反饋和建議改進。這種反思過程對於提高工作的整體質量至關重要，確保第一代理可以從過去的行動中學習並做出更好的決策。

例如，在代碼執行的上下文中，第一個代理可能會基於給定的任務生成代碼，而第二代理會審查代碼，檢查潛在錯誤或效率低下，並提示修訂。這種來回動態可以持續改進和更高質量的結果。

兩種代理系統中的反射有助於克服傳統AI模型的局限性，在這種情況下通常不存在反饋循環。反射劑確保任務不僅完成，而且可以提高，以提高效率，創造力和準確性。這種協作可以在代碼生成，數據檢索和解決問題的過程等任務中提高性能。

多代理系統 - 組聊天

在多機構系統中，代理商通過在他們之間分發任務來協作解決複雜的問題。在小組聊天環境中，多個代理商並行運作，交流和共享知識。每個代理都為任務的特定部分做出了貢獻。該系統可實現集體解決問題，代理專門在不同領域。結果，任務更快，更有效地完成。

例如，一個代理商可能會處理Web搜索任務，另一個代理可能負責代碼執行，而第三個可能專注於與外部API進行交互。這些代理商可以交流並分享他們的發現，從而為更廣泛的目標做出了貢獻。小組聊天動態使每個代理能夠理解總體目標，將其分解為較小的組件，然後聚集在一起提供整體解決方案。

組聊天設置對於需要各種形式的專業知識或資源的任務很有用。代理人利用彼此的優勢和知識基礎。持續的溝通確保代理保持最終目標。他們根據其他代理商的見解實時調整策略。這創建了一個合作的生態系統，該生態系統模仿人類團隊合作，並具有自動化和可擴展性的增加。

了解代理框架

代理框架是旨在促進AI代理的創建，管理和部署的專業軟件平台或軟件包。這些框架提供了預先建立的組件和抽象，從而簡化了構建代理系統的過程，從而使開發人員可以專注於更高級別的任務，而不是重新發明基礎元素。

代理框架的關鍵特徵包括：

• 預先構建的組件和抽象：這些框架提供了必不可少的構建塊，以幫助開發人員快速建立代理和工作流程。他們定義了常見的設計模式和工作流程，以簡化AI系統的創建。
• 與工具和環境集成：代理框架旨在與各種外部工具和環境無縫地工作，使代理能夠與數據庫，API和復雜任務所需的其他服務進行交互。
• 代理之間的通信：框架支持多代理通信，使代理可以協作，共享信息並共同處理更大的任務。此功能在協調是關鍵的多代理系統中尤為重要。
• 內存管理：有效地處理內存對於代理執行需要隨著時間的時間上下文保留的任務至關重要。代理框架提供了管理和訪問內存的機制，以確保代理可以在需要時召回相關信息。
• 監視和調試：這些平台通常包括用於監視代理性能，跟踪工作流程和調試的內置工具，以確保代理按預期運行，並實現更輕鬆的故障排除。

另請閱讀：2024年建造AI代理的前5個框架

代理框架 - Phidata

Phidata的代理框架使用戶能夠建立高級的AI助手。它超越了大型語言模型（LLM）。 Phidata集成了內存，知識和一套工具。這增強了AI助手的能力。它使他們更有效地處理複雜的任務。

在Phidata框架中，AI助手是幾個關鍵組成部分的組合：

LLM（大語言模型） ：助手的核心，負責處理自然語言並產生響應。

• 內存：這使助手可以隨著時間的推移保留信息，使其能夠通過回憶過去的互動來維護上下文並改善其響應。
• 知識來源：其中包括各種數據輸入，例如聊天歷史記錄，PDF，網站和數據庫，助手在提供響應時可以參考。
• 工具：助手配備了強大的工具來執行動作，而不僅僅是回答問題。這些工具包括：
  • 網絡搜索：實時查找信息。
  • 發送電子郵件：允許助手處理通信任務。
  • 總結文檔：提供從大型文本中凝結信息的能力。
  • 運行查詢：與數據庫進行交互並運行特定查詢以檢索相關數據。
• 實體：助手可以使用結構化數據，例如JSON，撥打API呼叫，並使用事實或存儲的文本來告知其響應。
• 工作流和触發器：Phidata助理可以觸發工作流程，例如數據庫操作或矢量數據庫操作（VectordB），以使復雜的過程自動化。

代理框架 - CREWAI

CREWAI框架專門設計，以實現和管理角色扮演的AI代理的創建和管理，這些AI代理人可以作為凝聚力單元一起解決複雜的任務。它提供了一種結構化的方法來構建和部署可以以協調和協作方式運行的AI代理。

Crewai的主要特徵包括

• 基於角色的AI代理：CREWAI促進了具有特定角色的AI代理的設計，使它們可以在確定的結構中共同工作。這些代理可以根據其能力分配專業任務，從而有效地分配勞動力。
• 可自定義的工具：用戶可以定義每個AI代理將使用的工具，並根據手頭任務的要求對其進行自定義。這種靈活性使代理可以利用正確的工具來有效地執行其功能。
• 任務分配和執行：CREWAI支持定義可以是順序或分層的任務執行過程的能力，具體取決於工作流的複雜性。這樣可以確保任務以正確的順序或作為較大結構化計劃的一部分完成。
• 輸出管理：該框架使代理可以將其輸出作為文件保存，從而輕鬆檢索和查看其工作結果。這對於創建文檔或任務完成日誌特別有用。
• 開源模型兼容性：Crewai旨在與開源模型合作，為希望將各種AI模型集成到框架中的用戶提供了靈活性。這使得更廣泛的開發人員和用例都可以使用。

Crewai使AI代理團隊可以在無縫，有組織和協作環境中擔任專業角色和任務。

代理框架 - 自動源

Autogen是Microsoft開發的開源編程框架，旨在促進AI代理的建設和部署。它提供了一個靈活的平台，該平台使開發人員可以為各種任務和用例定制AI代理。該框架特別適合複雜的多代理工作流程，為對話模式和互動提供了強有力的支持。

Autogen的關鍵特徵包括

• 可自定義的AI代理：Autogen允許對AI代理進行量身定制以滿足各種需求，從而適應各種任務和行業。用戶可以根據特定要求修改代理行為，工具和工作流程。
• 支持複雜的多代理工作流程：該框架支持高級對話模式，使多個代理在復雜的場景中無縫地工作。這些多代理工作流程使其非常適合需要協調多個任務的大規模操作。
• 人類融合的互動：Autogen將人類的監督整合到了這一過程中，從而允許人類的相互作用。這樣可以確保人類操作員可以做出關鍵決策，從而提高AI系統的可靠性。
• 代碼執行支持：Autogen為代碼執行提供了強大的支持，允許AI代理在本地環境或通過Docker容器中執行腳本或程序。這使其適合自動化，數據分析或軟件開發等技術任務。
• 對話記憶和上下文管理：Autogen配備了對話性記憶功能，使AI代理能夠記住過去的互動並在長時間的對話中保持上下文。這對於保持對話中的連續性至關重要，尤其是在客戶服務或協作環境中。
• 內置錯誤處理：框架具有內置的錯誤處理機制，以確保即使出現意外問題，也可以增強系統的可靠性和彈性。

下圖是AI系統的配置，該系統沒有人輸入（Human_Input_Mode =“ Never”）並自動處理任務。它包括由GroupChatmanager管理的conversableAgent，AssistantAgent和userProxyagent之類的代理，啟用了與人類輸入選項的組聊天交互（Human_Input_mode =“ wally wally”）。

多代理AI系統使用助手，專家和指揮官等專業代理來處理從數學解決問題到動態組聊天和多代理編碼的各種任務。它促進了AI與人類參與者之間的無縫協作和溝通。

代理AI的用例

現在讓我們討論代理AI的用例。

自動解決問題和決策

代理AI可以通過使用多種專業劑來自主解決複雜問題。例如，一個代理可以致力於檢索相關數據，另一個代理人分析該數據，而第三個代理可以根據發現做出決策。這種方法對於風險評估或項目計劃等動態決策方案非常有效。

協作多代理編碼

在此用例中，Admit AI使多個代理可以協作編碼任務。可以在維護通信的同時，可以為代理分配特定的編碼職責，例如檢索數據，編寫代碼段或執行測試。這種多機構方法優化了複雜的編程任務，減少了與手動開發相關的時間和錯誤。

動態的小組聊天

代理AI支持動態群體聊天，其中多個代理共同努力交流和共享信息。這些聊天可能涉及人類或其他AI系統，從而實現有效的任務協調。無論是在客戶支持，協作工作環境還是教育方面，代理商都可以處理各種任務，例如回答查詢，主持討論或組織數據。

象棋等對話遊戲

一種特定的用例是對話象棋。在這種情況下，代理AI支持人類和AI播放器。代理商管理遊戲邏輯並提供戰略建議。他們還處理遊戲期間的動作。這為用戶創造了豐富而沉浸式的體驗。它增強了學習和參與。

使用自定義工具執行複雜的任務

代理AI系統可以在可自定義的工具的幫助下執行任務。例如，代理可以發送電子郵件，運行查詢或調用API。這使重複或複雜的工作流程（例如業務運營或軟件開發）具有效率和精確度的自動化。

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代理AI的未來

代理AI的未來設想的系統將越來越多地利用自主權，利用高級功能，例如多代理協作和增強工具集成。這些AI系統將繼續發展，以處理更複雜的任務，改善決策並提供更準確的結果。

我們可以期望代理AI擴展到醫療保健，金融和教育等領域。在醫療保健方面，專業代理可以幫助診斷過程。在金融中，他們可以幫助進行財務分析。在教育中，他們可以提供個性化的學習經驗。 AI代理從經驗中學習的能力不斷增長將塑造未來的發展。他們將為各個行業帶來更大的效率和智力。

代理AI的道德考慮

代理AI引入了一些道德挑戰，特別是在決策和自治方面。隨著代理人承擔更多的責任並獨立運作，如果他們沒有足夠的監督，就有意想不到的後果。還會出現對問責制的擔憂 - 如果AI代理做出有害的決定，則不清楚誰應承擔責任。此外，AI代理在數據或決策中永久存在的潛力仍然是一個關鍵問題。確保代理如何處理信息對緩解偏見和確保道德AI系統至關重要的透明度和公平性。

代理AI對社會的潛在影響

代理AI通過自動化當前需要人類勞動的許多任務來自動化社會的巨大潛力。這可能會提高效率和生產力，尤其是在客戶服務，醫療保健和教育等領域。但是，由於AI系統接管了人類傳統上的角色，因此代理AI的廣泛部署也引起了人們對工作流離失所的關注。

從積極的一面來看，代理AI可以使個人和組織能夠更快，更有效地解決複雜問題，從而導致整個行業的創新。潛在的社會影響將取決於我們如何應對與工作過渡，道德和公平訪問AI技術相關的挑戰。

結論

代理AI代表了人工智能能力的重大飛躍，使得更加自主，智能的系統能夠處理複雜的任務並適應各種環境。隨著AI代理商的不斷發展，他們將在多個行業中發揮關鍵作用，從醫療保健到金融，提供效率，創新以及新的解決方案，再到現實世界中的問題。但是，隨著這一進步，需要仔細的道德考慮，解決諸如問責制，偏見和社會影響之類的挑戰。當我們駕駛代理AI的未來時，將其潛力與負責任的部署保持平衡將是確保其對社會的積極貢獻的關鍵。

常見問題

Q1。什麼是代理AI？

A.代理AI是指能夠自主決策和任務執行，利用記憶，工具和計劃複雜操作的高級人工智能係統。

Q2。為什麼代理AI很重要？

答：它增強了AI執行複雜任務和適應新情況的能力，克服了僅依賴於預先存在的知識和靜態響應的傳統模型的局限性。

Q3。 AI代理的關鍵組成部分是什麼？

答：關鍵組件包括用戶請求，代理本身，內存，工具和計劃系統，使代理能夠有效執行任務。

Q4。什麼是單個代理系統？

答：單代理系統獨立運行以處理任務並使用諸如代碼執行和Web搜索之類的工具，但僅限於單個代理的功能。

以上是生成AI應用的代理框架 - 分析Vidhya的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！