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.