Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

Введение в ADK

Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений, от простых взаимодействий до сложных систем с несколькими агентами.

Ключевые функции ADK

  • Подход, ориентированный на код: Разработчики могут определять поведение агентов с помощью простого кода Python.
  • Поддержка многопользовательских агентов: Фреймворк позволяет координацию и работу нескольких агентов одновременно.
  • Пользовательские инструменты и память: Пользователи могут улучшить агентов собственными логическими и управленческими возможностями.
  • Потоковая передача данных в реальном времени: Агенты могут общаться и обмениваться информацией мгновенно.

Практические применения

ADK позволяет компаниям быстро создавать базовые многопользовательские системы с минимальными усилиями по кодированию. Это упрощает прототипирование и итерацию AI-решений.

Этапы внедрения

  1. Определите бизнес-процессы: Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить ценность.
  2. Настройка KPIs: Выберите ключевые показатели эффективности, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ оказывают положительное влияние на бизнес.
  3. Выбор инструментов: Подберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют их настраивать.
  4. Начните с небольшого проекта: Запустите небольшой проект, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.

Итоги

Набор инструментов для разработки агентов (ADK) предлагает структурированный и гибкий подход к созданию многопользовательских систем. Это особенно полезно для организаций, желающих экспериментировать с ИИ без необходимости в значительной разработке с нуля.

Для получения консультаций по управлению ИИ в бизнесе свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru.

Чтобы следить за последними новостями в области ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.

Изображение иллюстрации

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…