В этом руководстве мы покажем вам, как спроектировать и реализовать систему пользовательских агентов, построенную на PyTorch и ключевых инструментах Python, начиная с модулей веб-аналитики и обработки данных и заканчивая продвинутыми генераторами кода.
Установка и импорт библиотек
Мы начнём с установки и импорта всех основных библиотек, включая PyTorch и Transformers, а также библиотеки для работы с данными, такие как pandas и NumPy, и утилиты вроде BeautifulSoup для веб-скрапинга и scikit-learn для машинного обучения. Мы настраиваем стандартизированную систему журналирования для сбора информации и сообщений об ошибках, а также определяем глобальные константы для тайм-аутов API и ограничений повторных попыток, чтобы наши инструменты вели себя предсказуемо в производственной среде.
Определение класса ToolResult
Мы определяем класс ToolResult для инкапсуляции результатов каждого выполнения, независимо от того, удалось ли оно, сколько времени заняло, какие данные были возвращены, и подробности об ошибках, если выполнение завершилось неудачно.
Класс CustomTool
Наш базовый класс CustomTool оборачивает отдельные функции унифицированным методом execute, который отслеживает количество вызовов, измеряет время выполнения, вычисляет среднее время выполнения и регистрирует любые ошибки.
Класс CustomAgent
Класс CustomAgent инкапсулирует нашу логику ИИ, удерживая набор инструментов, системную подсказку и историю выполнения, а затем направляет каждую входящую задачу соответствующему инструменту на основе простого сопоставления ключевых слов.
Декоратор performance_monitor
Декоратор performance_monitor используется для мониторинга производительности инструментов. Он измеряет время выполнения и регистрирует любые ошибки.
Продвинутые инструменты
Мы реализуем три специализированных инструмента: advancedwebintelligence для комплексного или ориентированного на настроения веб-скрапинга, advanceddatasciencetoolkit для статистического анализа и кластеризации данных в формате CSV или JSON, и advancedcode_generator для создания шаблонов производственного кода.
Агент-оркестратор
Инициализируем AgentOrchestrator для управления набором ИИ-агентов, регистрируем каждую реализацию CustomTool для веб-аналитики, обработки данных и генерации кода, а затем запускаем три специализированных агента: webanalyst, datascientist и code_architect.
Определение продвинутых рабочих процессов
Мы определяем два ключевых многоагентских рабочих процесса: competitiveanalysis, который включает в себя веб-аналитика, собирающего и анализирующего данные целевого URL, а затем передающего их нашему архитектору кода для генерации скриптов мониторинга, и datapipeline, где наш специалист по обработке данных запускает статистический анализ данных CSV.
Запуск производственных примеров
Мы запускаем серию производственных демонстраций для проверки каждого компонента: сначала наш webanalyst выполняет полный анализ сайта; затем наш datascientist обрабатывает образцы данных CSV; затем наш code_architect генерирует API-клиент; и, наконец, мы координируем рабочий процесс конкурентного анализа, фиксируя индикаторы успеха, выходные данные и время выполнения для каждого шага.
Метрики производительности системы
Мы завершаем получением и печатью общего состояния нашей системы, перечисляя зарегистрированных агентов, рабочие процессы и размер кэша, а затем просматриваем каждый инструмент агента, чтобы отобразить количество вызовов, среднее время выполнения и частоту ошибок.
В заключение мы получаем план создания специализированных ИИ-агентов, которые выполняют сложный анализ и генерируют код производственного качества, а также самостоятельно отслеживают состояние своего выполнения и использование ресурсов. AgentOrchestrator связывает всё воедино, позволяя вам координировать многошаговые рабочие процессы и получать подробные сведения о производительности агентов.