Введение в BeeAI Framework
В этом руководстве мы исследуем возможности и гибкость BeeAI Framework, создавая полноценную мультиагентную систему с нуля. Мы рассмотрим основные компоненты, пользовательских агентов, инструменты, управление памятью и мониторинг событий, чтобы показать, как BeeAI упрощает разработку интеллектуальных, сотрудничающих агентов.
Установка необходимых пакетов
“`python
import subprocess
import sys
import asyncio
import json
from typing import Dict, List, Any, Optional
from datetime import datetime
import os
def install_packages():
packages = [
“beeai-framework”,
“requests”,
“beautifulsoup4”,
“numpy”,
“pandas”,
“pydantic”
]
print(“Installing required packages…”)
for package in packages:
try:
subprocess.check_call([sys.executable, “-m”, “pip”, “install”, package])
print(f”{package} installed successfully”)
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(f”Failed to install {package}: {e}”)
print(“Installation complete!”)
install_packages()
“`
Определение MockChatModel
“`python
class MockChatModel:
“””Mock LLM for demonstration purposes”””
def init(self, model_name: str = “mock-llm”):
self.modelname = modelname
async def generate(self, messages: List[Dict[str, str]]) -> str:
“””Generate a mock response”””
last_message = messages[-1][‘content’] if messages else “”
if “market” in last_message.lower():
return “Market analysis shows strong growth in AI frameworks with 42% YoY increase. Key competitors include LangChain, CrewAI, and AutoGen.”
elif “code” in last_message.lower():
return “Code analysis reveals good structure with async patterns. Consider adding more error handling and documentation.”
elif “strategy” in last_message.lower():
return “Strategic recommendation: Focus on ease of use, strong documentation, and enterprise features to compete effectively.”
else:
return f”Analyzed: {last_message[:100]}… Recommendation: Implement best practices for scalability and maintainability.”
“`
Определение CustomTool
“`python
class CustomTool:
“””Base class for custom tools”””
def init(self, name: str, description: str):
self.name = name
self.description = description
async def run(self, input_data: str) -> str:
“””Override this method in subclasses”””
raise NotImplementedError
“`
Заключение
Мы создали и выполнили надёжный мультиагентный рабочий процесс с помощью BeeAI Framework (или его аналога), продемонстрировав его потенциал в реальных приложениях бизнес-аналитики. Мы увидели, как легко создавать агентов с определёнными ролями, подключать инструменты для расширения возможностей задач и прозрачно отслеживать выполнение.
Это руководство охватывает основы разработки интеллектуальных мультиагентных систем с использованием BeeAI Framework. Для более глубокого изучения вы можете ознакомиться с официальной документацией BeeAI и исследовать дополнительные сценарии использования.
1. Какие основные компоненты BeeAI Framework были рассмотрены в статье?
В статье были рассмотрены основные компоненты BeeAI Framework, включая пользовательских агентов, инструменты, управление памятью и мониторинг событий.
2. Какие инструменты и библиотеки были установлены для работы с BeeAI Framework?
Для работы с BeeAI Framework были установлены следующие пакеты: `beeai-framework`, `requests`, `beautifulsoup4`, `numpy`, `pandas` и `pydantic`.
3. Какие классы были определены для демонстрации работы с BeeAI Framework?
В статье были определены два класса: `MockChatModel` для имитации работы с LLM (Large Language Model) и `CustomTool` как базовый класс для создания пользовательских инструментов.
4. Какие методы были реализованы в классе `MockChatModel`?
В классе `MockChatModel` был реализован метод `generate`, который генерирует ответ на основе переданного списка сообщений. Этот метод анализирует последнее сообщение и возвращает соответствующий ответ.
5. Какие возможности BeeAI Framework были продемонстрированы в статье?
В статье было показано, как легко создавать агентов с определёнными ролями, подключать инструменты для расширения возможностей задач и прозрачно отслеживать выполнение. Это демонстрирует потенциал BeeAI Framework в реальных приложениях бизнес-аналитики.