ИИ-агенты, Аризона

Этот репозиторий содержит код для онлайн-обучения O'Reilly Live для агентов искусственного интеллекта, Аризона.

Этот курс представляет собой комплексное руководство по пониманию, внедрению и управлению агентами ИИ как на стадии прототипа, так и в производстве. Участники начнут с основополагающих концепций и постепенно углубятся в более сложные темы, включая различные платформы, такие как CrewAI, LangChain и AutoGen, а также создание агентов с нуля с использованием мощных методов оперативного проектирования. В курсе делается упор на практическое применение, участники проходят практические упражнения по внедрению и развертыванию агентов ИИ, оценке их производительности и повторению их проектов. Мы рассмотрим ключевые аспекты, такие как прогнозы затрат, варианты с открытым и закрытым исходным кодом, а также подробно рассмотрим лучшие практики, чтобы дать участникам знания для принятия обоснованных решений в своих проектах ИИ.

Инструкции по настройке

Использование виртуальной среды Python 3.11

На момент написания нам нужна виртуальная среда Python с Python 3.11.

Вариант 1. Python 3.11 уже установлен.

Шаг 1. Проверьте установку Python 3.11

python3.11 --version

Шаг 2. Создайте виртуальную среду

python3.11 -m venv .venv

Это создаст папку .venv в вашем текущем каталоге.

Шаг 3. Активируйте виртуальную среду

macOS/Линукс:
```
 source .venv/bin/activate
```
Окна:
```
.venvScriptsactivate
```

В командной строке терминала вы должны увидеть (.venv) .

Шаг 4. Проверьте версию Python

python --version

Шаг 5: Установите пакеты

pip install -r requirements.txt

Шаг 6. Деактивируйте виртуальную среду

deactivate

Вариант 2. Установите Python 3.11.

Если у вас нет Python 3.11, выполните следующие действия для вашей ОС.

macOS (с использованием Homebrew)

brew install [email protected]

Убунту/Дебиан

sudo apt update
sudo apt install python3.11 python3.11-venv

Windows (с помощью установщика Windows)

Перейдите в раздел «Загрузки Python».
Загрузите установщик для Python 3.11.
Запустите установщик и убедитесь, что установлен флажок «Добавить Python 3.11 в PATH» .

Проверка установки

python3.11 --version

Ноутбуки

В активированной среде запустите

python3 -m jupyter notebook

Использование платформ сторонних агентов
- Intro to CrewAI — вводный блокнот для CrewAI.
  - См . каталогstreamlit для примера развертывания команды в приложенииstreamlit.
- Intro to OpenAI Swarm — вводный блокнот для OpenAI Swarm.
- Введение в LangGraph — вводный блокнот для LangGraph
Оценка агентов
- Оценка результатов агента с помощью рубрик — изучение подсказки по рубрикам для оценки генеративных результатов. В этом блокноте также отмечаются позиционные предвзятости при выборе между ответами агентов.
  - Расширенный уровень — Оценка согласованности — более длинный блокнот, в котором содержится более глубокий анализ того, как LLM может оценивать ответы агента.
- Оценка выбора инструмента . Расчет точности выбора инструмента между различными LLM и количественная оценка позиционного смещения, присутствующего в авторегрессионных LLM.
Создание собственных агентов
- Первые шаги с нашим собственным агентом . Работа над созданием собственной структуры агента.
- См . «Цели отряда» для очень простого примера моей собственной структуры агента.
  - Введение в Squad Goals — использование моей собственной структуры для выполнения некоторых основных задач
Современные агентские парадигмы
- Агенты планирования и выполнения . Агенты планирования и выполнения используют планировщик для создания многоэтапных планов с помощью LLM и исполнителя для завершения каждого шага путем вызова инструментов.
- Агенты отражения . Агенты отражения сочетают в себе генератор для выполнения задач и отражатель для обеспечения обратной связи и руководства по улучшениям.

Инструктор

Синан Оздемир — основатель и технический директор LoopGenius, где он использует современный искусственный интеллект, чтобы помогать людям запускать цифровую рекламу в Meta, Google и других сервисах. Синан — бывший преподаватель науки о данных в Университете Джонса Хопкинса и автор множества учебников по науке о данных и машинному обучению. Кроме того, он является основателем недавно приобретенной Kylie.ai, диалоговой платформы искусственного интеллекта корпоративного уровня с возможностями RPA. Он получил степень магистра чистой математики в Университете Джонса Хопкинса и проживает в Сан-Франциско, Калифорния.

Расширять

Дополнительная информация