AI-Agenten Tutorial: Effektiv AI-Agenten erstellen und nutzen

Einführung in KI-Agenten

KI-Agenten gewinnen aufgrund ihrer Fähigkeit, verschiedene Aufgaben autonom zu lösen, schnell an Beliebtheit. Projekte wie AutoGPT, BabyAGI und CAMEL haben das Potenzial dieser Technologien aufgezeigt. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI-Agenten funktionieren und warum sie für die Zukunft unerlässlich sind.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein hochentwickeltes Computersystem, das entwickelt wurde, um Entscheidungen zu treffen, Werkzeuge auszuwählen und Maßnahmen zu ergreifen, um vordefinierte Ziele mit minimaler menschlicher Intervention zu erreichen. Ihre Selbstständigkeit und leistungsstarker Werkzeugkasten ziehen erhebliche Aufmerksamkeit auf sich und markieren sie als einen entscheidenden Teil des technologischen Fortschritts.

Wie man KI-Agenten nutzt

Es gibt mehrere Ansätze, um mit KI-Agenten zu experimentieren:

• Fertige Lösungen: Plattformen wie AutoGPT ermöglichen es Nutzern, vorgefertigte KI-Agenten zu erkunden.
• Eigenen Agenten erstellen: Dies beinhaltet die Verwendung eines Frameworks wie LangChain, das die Entwicklung von Anwendungen auf Basis von großen Sprachmodellen (LLMs) vereinfacht.

Coding-Teil: Erstellen Sie Ihren eigenen KI-Agenten

Projektstruktur

Um zu beginnen, erstellen Sie ein neues Verzeichnis und initialisieren Sie Ihre Python-Umgebung für Ihr Projekt.

Abhängigkeiten

Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:

• LangChain: Um mit LLM und Agenten zu arbeiten.
• Requests: Für das Versenden von API-Anfragen.
• OpenAI SDK: Um effektiver mit OpenAI-Modellen zu interagieren.
• DuckDuckGo-Search: Für das Durchführen von Websuchen.

Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihren Code.

Definieren von LLM

Für dieses Tutorial werden wir LLM mithilfe von OpenAI's GPT-3 definieren. Sie können jedoch mit anderen Modellen basierend auf Ihren Bedürfnissen experimentieren. Definieren Sie außerdem das anfängliche Prompt, um den Kontext Ihres KI-Agenten festzulegen.

Modellverhaltenstest

Fragen Sie als Nächstes das Modell bezüglich lablab.ai und führen Sie ein mathematisches Integral durch, um dessen Antworten zu beobachten:

Die Antwort des Modells auf lablab.ai war, dass es KI- und Machine-Learning-Lösungen anbietet, die darauf abzielen, die Betriebseffizienz zu verbessern.

Für das Integral gab das Modell ein falsches Ergebnis zurück, was seine Einschränkungen in den numerischen Fähigkeiten veranschaulicht.

Verbesserung der Modellgenauigkeit mit Werkzeugen

Um die Leistung des Modells zu verbessern, können wir zusätzliche Werkzeuge integrieren:

• Internetsuchwerkzeug: Die Verwendung von DuckDuckGoSearchRun kann aktuelle Informationen bereitstellen und das Wissen des Modells erweitern.
• Mathematikproblem-Löser: Die Wolfram Alpha API kann für präzise mathematische Berechnungen genutzt werden.

Indem wir diese Werkzeuge von LangChain importieren, können wir unseren KI-Agenten mit den erforderlichen Fähigkeiten ausstatten, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Erstellen eines KI-Agenten und Testen der Leistung

Jetzt lassen Sie uns einen Agenten erstellen, der diese Werkzeuge integriert, und dessen Leistung anhand unserer vorherigen Abfragen überprüfen:

Vorherige Antworten

• Lablab.ai wurde ungenau zusammengefasst.
• Die Integralberechnung war falsch und ergab eine ungenaue Antwort.

Neue Antworten

• Lablab.ai wird korrekt als Plattform für KI-Tools und -Technologie beschrieben.
• Das Integral wird jetzt genau berechnet.

Fazit

Die Integration von Werkzeugen hat die Leistung des KI-Agenten erheblich verbessert. Durch die Nutzung zusätzlicher Ressourcen kann das Modell korrekte und relevante Antworten liefern und das zukünftige Potenzial für noch fortschrittlichere Technologien in der KI-Entwicklung demonstrieren.

Was kann verbessert werden?

Potentielle Verbesserungen für diese Anwendungen umfassen das Experimentieren mit verschiedenen Arten von Agenten und die Implementierung von Speicherfunktionen mithilfe von Vektordatenbanken, die von LangChain unterstützt werden.

Loslegen!

Erforschen Sie noch heute die Welt der KI-Agenten und entdecken Sie ihre Möglichkeiten in Ihren Projekten. Bleiben Sie dran für weitere Tutorials und Fortschritte in diesem spannenden Bereich!