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使用 Phidata SDK 构建特定领域 AI 代理的分步指南

Linda Hamilton
Linda Hamilton原创
2025-01-22 18:14:11465浏览

AI Agent开发的简化方案:Phidata SDK

如今,AI Agent备受瞩目,许多企业竞相构建自己的Agent。虽然部分企业选择从零开始构建,但开发人员最头疼的问题往往是构建和测试不同AI工具(用于函数调用)所需的时间,这会导致开发周期延长。

然而,随着时间的推移,不断涌现的新解决方案帮助开发人员简化了AI Agent的构建流程。Phidata便是其中一种解决方案。

什么是Phidata?

Phidata SDK使得仅用几行Python代码就能轻松构建AI Agent。最棒的是,它直接提供许多有用的AI工具,无需从头编写。

Phidata提供的部分开箱即用的AI工具:

  • Google Search, Exa(用于网络搜索)
  • Resend(用于发送电子邮件)
  • Crawl4AI和Firecrawl(用于网络爬取)
  • DuckDB(用于数据分析)
  • Python Agent(用于编写和运行Python代码)
  • Files(用于读取文件以构建RAG Agent)
  • GitHub(用于与GitHub交互)
  • CalCom Agent(用于使用Cal.com安排会议)

以及更多!您可以在这里查看Phidata提供的工具的完整列表。

利用上述工具或其组合,我们可以构建非常复杂和令人兴奋的AI Agent,例如:

  • 数据分析Agent
  • 研究Agent
  • 销售Agent
  • 购物Agent

仅举几例。

使用“团队Agent”创建高级Agent

Phidata SDK的一个很酷的功能是,您可以将多个工具组合成一个团队,称为“团队Agent”。例如,您可以创建一个包含“DuckDuckGo”和“雅虎财经”工具的团队,该团队可以从两个来源获取数据,即网络雅虎财经

此团队Agent的工作方式如下:

  • 用户向Agent发出以下指令:“总结分析师的建议并分享NVDA的最新消息”
  • 我们的Agent搜索网络以获取有关英伟达公司的最新消息
  • Agent还在雅虎财经上搜索股票代码“NVDA”以获取该公司的财务数据
  • 最后,我们的Agent在一个漂亮的表格中呈现来自两个来源(网络雅虎财经)的数据。

很酷吧?

现在我们已经了解了使用Phidata SDK可以实现的功能,让我们继续看看如何使用它来创建一个简单的财务分析Agent。

开始使用Phidata SDK

让我们开始构建我们的财务分析Agent。它将非常适合初学者,所以不用担心跟不上进度。

我们将在Google Colab上的Jupyter Notebook中创建我们的Agent,它非常交互且易于共享。

步骤1 - 在Google Colab上创建一个新的Notebook

点击此处进入Google Colab,您应该会看到如下界面: Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

现在点击“新建笔记本”按钮: Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

它可能需要加载一段时间,之后您应该会进入新创建的笔记本,它看起来像这样: Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

很好,让我们进入下一步。

步骤2 - 在Notebook中安装所有必需的库

在开始创建AI Agent之前,我们需要确保在Notebook中拥有必需的依赖项。请注意,Google Colab预先在Notebook中安装了一些常用的库,但为了确保我们拥有所有需要的库,我们还是会安装所有库。

我们将安装以下库:

  • yfinance - 获取公司的财务数据
  • openai - 允许Phidata使用OpenAI的LLM使AI Agent运行起来
  • duckduckgo-search - 使用DuckDuckGo搜索网络
  • Phidata - 加载预先编写的AI工具以进行函数调用并创建团队Agent。

要安装这些库,请复制下面的命令并将其粘贴到第一个单元格块中:

<code>pip install openai yfinance duckduckgo-search phidata</code>

它应该看起来像这样: Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

接下来,点击左侧的播放图标,如下所示: Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

现在让它安装所有依赖项一段时间。安装完成后,您应该会在“运行”按钮左侧看到一个小小的绿色勾号,如下所示: Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

让我们隐藏单元格的输出,因为它在Notebook中占据了太多空间。点击“运行”按钮下方的按钮,然后点击“显示/隐藏输出”。 Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

步骤3 - 添加OPENAI_API_KEY环境变量

现在我们需要将OpenAI API密钥添加到我们的环境中。继续为Notebook添加一个新的单元格,方法是点击如下所示的按钮: Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

现在在这个新的单元格中粘贴以下代码并运行它。将your_api_key值替换为您从https://www.php.cn/link/9e4aef142346875a7f13f4a42526a69f获取的实际OpenAI API密钥。

<code>pip install openai yfinance duckduckgo-search phidata</code>

它应该看起来像这样: Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

步骤4 - 为Agent编写代码

在最后一步中,我们将为Agent编写实际的代码。由于这是一个“Agent团队”(这意味着它是由多个Agent组成的AI Agent),我们将首先使用Phidata SDK创建两个Agent,即web_agentfinance_agent。web agent将搜索网络以获取有关该公司的新闻,而finance agent将搜索雅虎财经以获取该公司的财务数据。最后,我们将通过将这两个Agent传递给此Agent的“teams”数组来创建一个第三个Agent,这将导致创建“Agent团队”。此第三个Agent将是我们最终用于从网络和雅虎财经获取公司数据的Agent。

<code>import os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = "your_api_key"</code>

为您的Notebook添加一个新的单元格。然后复制上面的代码并将其粘贴到新的单元格中。

就是这样!继续运行单元格。它需要一些时间才能完成运行,一旦完成,您将能够看到如下输出(您需要滚动到底部):

Step-by-Step Guide to Building Domain-Specific AI Agents with Phidata SDK

输出文本看起来很小,因为我已经缩小了比例以使整个输出适合单个屏幕截图。

因此,我们能够在很短的时间内构建这个财务分析Agent。很明显,该报告有点基础,可以更详细一些,但我们始终可以改进我们的Agent,通过向团队添加新的Agent(或从头构建我们自己的函数工具)来添加来自不同来源的更多数据。

您可以关注我在LinkedIn上的账号以了解更多关于AI Agent的信息!

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