AI-Agenten-Tutorial: Effektives Erstellen und Verwenden von AI-Agenten

Einführung in KI-Agents

KI-Agents gewinnen schnell an Popularität dank ihrer Fähigkeit, autonom eine Vielzahl von Aufgaben zu lösen. Sie haben wahrscheinlich von Projekten wie AutoGPT, BabyAGI oder CAMEL gehört. Dieser Artikel gibt Ihnen Einblicke, wie diese leistungsstarken Werkzeuge funktionieren und wie sie genutzt werden können.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein ausgeklügeltes rechnergestütztes System, das entwickelt wurde, um Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, um spezifische, oft vordefinierte Ziele zu erreichen. Diese Agents arbeiten mit einem hohen Grad an Autonomie und erfordern nur minimale menschliche Intervention in ihren Operationen.

Die bemerkenswerten Fähigkeiten und die Selbstständigkeit von KI-Agents wecken großes Interesse, da sie einen signifikanten Fortschritt in der Technologie darstellen. Das Verständnis und die Interaktion mit dieser Technologie können Ihnen erheblich zugutekommen.

Wie man KI-Agents verwendet

Derzeit gibt es mehrere Optionen, um mit KI-Agents zu experimentieren. Einige Benutzer ziehen vorgefertigte Lösungen wie AutoGPT vor, und für diejenigen, die an praktischen Erfahrungen interessiert sind, ist die Erstellung eines benutzerdefinierten Agents ein lohnender Ansatz. In diesem Leitfaden konzentrieren wir uns auf den Aufbau Ihres Agents mit LangChain, einem innovativen Framework, das speziell für Anwendungen entwickelt wurde, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen.

Coding Teil: Erste Schritte mit KI-Agents

Jetzt, da wir das Potenzial von KI-Agents zu schätzen wissen, lassen Sie uns in die praktischen Aspekte der Erstellung eines Agents eintauchen!

Projektstruktur

Um zu beginnen, erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr Projekt und initialisieren Sie Ihre Python-Umgebung. Dies legt eine saubere Grundlage für die Entwicklung.

Abhängigkeiten

Installieren Sie als Nächstes die erforderlichen Bibliotheken:

• LangChain - zum Arbeiten mit LLMs und Agents
• requests - zur Durchführung von API-Anfragen
• OpenAI SDK - zur Vereinfachung der Interaktionen mit den Modellen von OpenAI
• duckduckgo-search - zur Durchführung von Websuchen

Diese Vorbereitung ermöglicht es uns, die für unser Projekt erforderlichen Bibliotheken zu importieren.

Definition unseres KI-Modells

In diesem Schritt definieren wir unser großes Sprachmodell (LLM) mit dem GPT-3-Modell von OpenAI (obwohl Sie auch andere Modelle erkunden dürfen). Nach der Definition des Modells erstellen wir eine erste Eingabeaufforderung und bauen eine Kette für das Modell.

Testen der Antworten unseres Modells

Um unser Modell zu testen, können wir nach der Identität von lablab.ai fragen oder es mit einem Matheproblem herausfordern. Hier ist, was passiert:

Was ist lablab.ai?

Die KI antwortet mit:

Lablab.ai ist eine Technologieplattform, die Unternehmen mit KI-Lösungen versorgt...

Das Modell versucht jedoch auch eine mathematische Auswertung:

Die Antwort ist x^2 log(x)^3 / 3 + C...

Leider enthalten beide Antworten Ungenauigkeiten. Das hebt die Grenzen des Modells aufgrund veralteter oder unzureichender Kenntnisse hervor.

Verbesserung unseres Modells mit Werkzeugen

Um diese Ungenauigkeiten zu beheben, können wir externe Werkzeuge integrieren, wie zum Beispiel das DuckDuckGo-Suchwerkzeug für aktuelle Informationen und die Wolfram Alpha API für präzise mathematische Lösungen.

Erstellen eines Suchwerkzeugs

Wir importieren das DuckDuckGo-Suchwerkzeug, das es ermöglicht, direkt von unserem Agenten aus im Internet zu suchen.

Erstellen eines Matheproblem-Lösers

Anschließend erstellen wir eine benutzerdefinierte Klasse, um mit der API von Wolfram Alpha zu interagieren. Diese API kann Anfragen, die in natürlicher Sprache formuliert sind, beantworten, was sie zu einer ausgezeichneten Wahl für unsere Anforderungen macht.

Implementierung des Agents und Bewertung der Leistung

Wir sind nun bereit, unseren Agenten zu erstellen! Lassen Sie uns die Leistung anhand der vorherigen Anfragen analysieren:

• Antwort über lablab.ai: Der ursprüngliche KI sagte, es sei eine Technologieplattform, die KI-Lösungen bereitstellt. Die verbesserte Antwort war präziser und wies auf ihren Fokus auf KI-Tools und Tutorials hin.
• Matheproblem: Die anfängliche Antwort war falsch, aber die verbesserte Antwort lieferte das korrekte Integrationsresultat.

Dies zeigt klar, wie die Integration von Werkzeugen die Genauigkeit und die Qualität der Antworten von KI-Agents verbessert.

Fazit

Die Hinzufügung spezialisierter Werkzeuge wie Websuchfunktionen und mathematische APIs hat gezeigt, dass sie die Leistung von KI-Agents erheblich steigert. Solche Verbesserungen sind entscheidend, da sie eine Grundlage für zukünftige Fortschritte im Umgang mit großen Sprachmodellen legen.

Weitere Verbesserungen

Um Ihre Anwendungen weiter zu verbessern, sollten Sie mit verschiedenen Arten von Agents experimentieren und Speichersysteme unter Verwendung von Vektordatenbanken integrieren. LangChain unterstützt diese Erweiterungen vollständig und verleiht Ihren Projekten in der Zukunft noch größeres Potenzial.