Реализация кодирования для создания многоагентской системы исследования и создания контента с помощью CrewAI и Gemini

В этом руководстве мы настраиваем систему агентов искусственного интеллекта от начала до конца на базе CrewAI и моделей Google Gemini. Сначала мы устанавливаем все необходимые пакеты, безопасно настраиваем ключ Gemini, а затем создаём набор специализированных агентов, включая исследования, анализ данных, создание контента и обеспечение качества, каждый из которых оптимизирован для быстрой последовательной совместной работы.

Установка необходимых пакетов

«`python
import subprocess
import sys
import os

def install_packages():
«»»Install required packages in Colab»»»
packages = [
«crewai»,
«crewai-tools»,
«google-generativeai»,
«python-dotenv»,
«langchain-google-genai»
]

for package in packages:
try:
print(f» Installing {package}…»)
subprocess.check_call([sys.executable, «-m», «pip», «install», package, «-q»])
print(f» {package} installed successfully!»)
except Exception as e:
print(f» Failed to install {package}: {e}»)

print(» Setting up Google Colab environment…»)
install_packages()
print(» All packages installed!»)
«`

Настройка ключа API

«`python
import warnings
warnings.filterwarnings(‘ignore’)

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import FileReadTool
from langchaingooglegenai import ChatGoogleGenerativeAI
import google.generativeai as genai
from google.colab import userdata
import time
import json
from datetime import datetime

def setupapikey():
«»»Setup Gemini API key in Colab»»»
try:
apikey = userdata.get(‘GEMINIAPI_KEY’)
print(» API key loaded from Colab secrets!»)
return api_key
except:
print(» Gemini API key not found in Colab secrets.»)
print(«Please follow these steps:»)
print(«1. Go to https://makersuite.google.com/app/apikey»)
print(«2. Create a free API key»)
print(«3. In Colab, go to (Secrets) in the left sidebar»)
print(«4. Add a new secret named ‘GEMINIAPIKEY’ with your API key»)
print(«5. Enable notebook access for the secret»)
print(«6. Re-run this cell»)

from getpass import getpass
api_key = getpass(«Or enter your Gemini API key here (it will be hidden): «)
return api_key

GEMINIAPIKEY = setupapikey()
«`

Класс системы агентов ColabGemini

«`python
class ColabGeminiAgentSystem:
def init(self, api_key):
«»»Initialize the Colab-optimized Gemini agent system»»»
self.apikey = apikey
self.setup_gemini()
self.setup_tools()
self.setup_agents()
self.results_history = []

def setup_gemini(self):
«»»Configure Gemini API for Colab»»»
try:
genai.configure(apikey=self.apikey)
model = genai.GenerativeModel(‘gemini-1.5-flash’)
response = model.generate_content(«Hello, this is a test.»)
print(» Gemini API connection successful!»)
self.llm = ChatGoogleGenerativeAI(
model=»gemini-1.5-flash»,
googleapikey=self.api_key,
temperature=0.7,
convertsystemmessagetohuman=True
)
except Exception as e:
print(f» Gemini API setup failed: {str(e)}»)
raise

# … (продолжение класса)
«`

Использование системы агентов

«`python
print(» Initializing Colab AI Agent System…»)
try:
agentsystem = ColabGeminiAgentSystem(GEMINIAPI_KEY)
print(» System ready for use!»)
except Exception as e:
print(f» System initialization failed: {e}»)
print(«Please check your API key and try again.»)

def runquickexamples():
«»»Run quick examples to demonstrate the system»»»
print(«\n Quick Start Examples»)
print(«=» * 40)

print(«\n1. Quick Analysis Example:»)
topic1 = «Machine Learning in Business»
result1 = agentsystem.executecolabproject(topic1, tasktype=»quick»)

if result1:
print(f»\n Quick Analysis Result:»)
print(result1)

print(«\n2. Deep Analysis Example:»)
topic2 = «Sustainable Energy Solutions»
result2 = agentsystem.executecolabproject(topic2, tasktype=»analysis»)

if result2:
print(f»\n Deep Analysis Result:»)
print(result2)
«`

Мы создаём основу для рабочего процесса: класс ColabGeminiAgentSystem, который интегрирует Gemini в LangChain, определяет инструмент для чтения файлов и запускает четырёх специализированных агентов: исследователь, аналитик данных, создатель контента и QA, каждый из которых готов к совместной работе над задачами.

1. Какие ключевые шаги включает в себя процесс установки необходимых пакетов для работы с CrewAI и Gemini?

Ответ: для начала работы с системой агентов искусственного интеллекта на базе CrewAI и моделей Google Gemini необходимо выполнить следующие шаги:
* Импортировать необходимые модули и функции.
* Определить список пакетов, которые нужно установить (`packages = [«crewai», «crewai-tools», «google-generativeai», «python-dotenv», «langchain-google-genai»]`).
* Пройти по списку пакетов и установить каждый из них с помощью `subprocess.check_call`.

2. Какие меры предосторожности следует предпринять при настройке ключа Gemini?

Ответ: при настройке ключа Gemini рекомендуется:
* Использовать секретные переменные Colab для хранения ключа API.
* Создать бесплатный API-ключ на https://makersuite.google.com/app/apikey.
* Добавить новый секрет с именем `GEMINIAPIKEY` в Colab и включить доступ к нему для ноутбука.
* В случае возникновения проблем с загрузкой ключа API из секретов Colab, можно ввести ключ вручную с помощью `getpass`.

3. Какие основные компоненты включает в себя класс системы агентов ColabGemini?

Ответ: класс системы агентов ColabGemini включает в себя следующие основные компоненты:
* Метод `init` для инициализации системы агентов.
* Метод `setup_gemini` для настройки API Gemini.
* Метод `setup_tools` для настройки инструментов.
* Метод `setup_agents` для настройки агентов.
* Список `results_history` для хранения результатов работы агентов.
* Переменная `api_key` для хранения ключа API Gemini.

Источник

Оставьте комментарий