Руководство по созданию самообучающегося агента ИИ с использованием Google Gemini API

от

В этом руководстве мы рассмотрим, как создать сложного самообучающегося агента ИИ, используя передовой Gemini API от Google. Этот агент демонстрирует автономное решение задач, динамически оценивает производительность, учится на успехах и неудачах и итеративно улучшает свои возможности посредством рефлексивного анализа и самомодификации.

Импортирование библиотек

“`python
import google.generativeai as genai
import json
import time
import re
from typing import Dict, List, Any
from datetime import datetime
import traceback
“`

Класс `SelfImprovingAgent`

“`python
class SelfImprovingAgent:
def init(self, api_key: str):
“””Инициализация самообучающегося агента с Gemini API”””
genai.configure(apikey=apikey)
self.model = genai.GenerativeModel(‘gemini-1.5-flash’)
…
“`

Методы класса

  • `analyze_task(task: str) -> Dict[str, Any]`: анализ задачи и определение подхода.

  • `solve_problem(problem: str) -> Dict[str, Any]`: попытка решить проблему, используя текущие возможности.

  • `evaluate_solution(solution: Dict[str, Any]) -> float`: оценка качества решения.

  • `learnfromexperience()`: анализ прошлых результатов и улучшение возможностей.

  • `generateimprovedcode(currentcode: str, improvementgoal: str) -> str`: генерация улучшенной версии кода.

  • `self_modify()`: попытка улучшить собственный код агента.

  • `runimprovementcycle(problems: List[str], cycles: int = 3)`: запуск полного цикла улучшений.

  • `getperformancereport() -> str`: генерация комплексного отчёта о производительности.

Основная функция `main()`

“`python
def main():
“””Основная функция для демонстрации самообучающегося агента”””
API_KEY = “Use Your GEMINI KEY Here”
…
“`

Функция `setup_instructions()`

“`python
def setup_instructions():
“””Вывод инструкций по настройке для Google Colab”””
instructions = “””
SETUP INSTRUCTIONS FOR GOOGLE COLAB:

1. Install the Gemini API client:
!pip install google-generativeai

2. Get your Gemini API key:
– Go to https://makersuite.google.com/app/apikey
– Create a new API key
– Copy the key

3. Replace ‘your-gemini-api-key-here’ with your actual API key

4. Run the code!

CUSTOMIZATION OPTIONS:
– Modify test_problems list to add your own challenges
– Adjust improvement cycles count
– Add new capabilities to track
– Extend the learning mechanisms

IMPROVEMENT IDEAS:
– Add persistent memory (save/load agent state)
– Implement more sophisticated evaluation metrics
– Add domain-specific problem types
– Create visualization of improvement over time
“””
print(instructions)
“`

Описание

Мы определяем класс `SelfImprovingAgent`, который реализует надёжную структуру, использующую Gemini API для автономного решения задач, самооценки и адаптивного обучения. Он включает в себя структурированные системы памяти, отслеживание возможностей, итеративное решение задач с непрерывными циклами улучшения и даже попытки контролируемой самомодификации.

Эта продвинутая реализация позволяет агенту постепенно повышать свою точность, эффективность и сложность решения задач с течением времени, создавая динамический ИИ, который может автономно развиваться и адаптироваться.

Источник

Оставьте комментарий