В этом руководстве мы погружаемся в суть агентского ИИ, объединяя LangChain, AutoGen и Hugging Face в единый, полностью функциональный фреймворк, который работает без платных API.
Шаг 1: настройка среды
Мы начинаем с настройки облегчённого конвейера с открытым исходным кодом, а затем переходим к структурированному рассуждению, многошаговым рабочим процессам и взаимодействию агентов.
Используем Hugging Face FLAN-T5 в качестве локальной языковой модели, чтобы обеспечить генерацию связного, контекстуально богатого текста. Убедимся, что всё загружается успешно, закладывая основу для последующих экспериментов с агентами.
Шаг 2: демонстрация LangChain
Исследуем возможности LangChain, создавая интеллектуальные шаблоны запросов, которые позволяют нашей модели рассуждать над задачами. Строим как простую одношаговую цепочку, так и многошаговый поток рассуждений, разбивающий сложные цели на чёткие подзадачи.
Наблюдаем, как LangChain позволяет структурировать мышление и превращает простые инструкции в детальные, действенные ответы.
Шаг 3: демонстрация простых мультиагентных систем
Создаём легковесных агентов, работающих на одном и том же конвейере Hugging Face, каждому из которых назначена определённая роль, например, исследователя, кодировщика или рецензента.
Позволяем этим агентам сотрудничать над простой задачей кодирования, обмениваясь информацией и опираясь на результаты друг друга. Наблюдаем, как скоординированный мультиагентный рабочий процесс может эмулировать командную работу, творчество и самоорганизацию в автоматизированной среде.
Шаг 4: демонстрация AutoGen
Иллюстрируем основную идею AutoGen, определяя концептуальную конфигурацию агентов и их рабочий процесс. Затем моделируем разговор в стиле AutoGen, используя пользовательский бэкенд LLM, который генерирует реалистичные, но контролируемые ответы.
Шаг 5: гибридная система LangChain + мультиагентная система
Комбинируем структурированное рассуждение LangChain с нашей простой агентской системой для создания гибридной интеллектуальной платформы. Позволяем LangChain анализировать проблемы, в то время как агенты планируют и выполняют соответствующие действия последовательно.
Заключение
Мы комбинируем глубину рассуждений LangChain с кооперативной мощью агентов для создания адаптивных систем, которые думают, планируют и действуют независимо. Результат — демонстрация того, что мощные автономные системы ИИ могут быть созданы без дорогостоящей инфраструктуры, используя инструменты с открытым исходным кодом, творческий подход и немного экспериментов.
Проверьте полные коды здесь. Не стесняйтесь посетить нашу страницу GitHub для руководств, кодов и ноутбуков. Также подписывайтесь на нас в Twitter и присоединяйтесь к нашему ML SubReddit с более чем 100 тысячами участников и подписывайтесь на нашу рассылку. А если вы в Telegram, присоединяйтесь к нам и там!
1. Какие инструменты используются для создания интеллектуальной мультиагентной системы в этом руководстве?
В этом руководстве используются инструменты LangChain, AutoGen и Hugging Face.
2. Какую роль играет Hugging Face FLAN-T5 в этом проекте?
Hugging Face FLAN-T5 используется в качестве локальной языковой модели для генерации связного, контекстуально богатого текста.
3. Какие шаги включает в себя создание интеллектуальной мультиагентной системы?
Создание интеллектуальной мультиагентной системы включает в себя несколько шагов:
* настройка облегчённого конвейера с открытым исходным кодом;
* структурированное рассуждение и многошаговые рабочие процессы;
* взаимодействие агентов;
* демонстрация LangChain;
* демонстрация простых мультиагентных систем;
* демонстрация AutoGen;
* создание гибридной системы LangChain + мультиагентная система.
4. Какие типы агентов можно создать с помощью описанных инструментов?
С помощью описанных инструментов можно создать легковесных агентов, работающих на одном и том же конвейере Hugging Face, каждому из которых назначена определённая роль, например, исследователя, кодировщика или рецензента.
5. Какие преимущества даёт использование инструментов с открытым исходным кодом для создания интеллектуальных систем?
Использование инструментов с открытым исходным кодом позволяет создавать мощные автономные системы ИИ без дорогостоящей инфраструктуры. Это делает возможным экспериментировать и разрабатывать интеллектуальные системы, не полагаясь на платные API.