Создание системы идейных агентов с AutoGen: разработка ИИ-агентов для мозговых штурмов и обсуждений идей.

 Building an Ideation Agent System with AutoGen: Create AI Agents that Brainstorm and Debate Ideas

Идеи и обсуждения с помощью ИИ

Процессы генерации идей часто требуют много времени на анализ и обсуждение. Что если мы сделаем так, чтобы два ИИ-агента генерировали идеи и затем обсуждали их? Это интересное решение, которое мы можем реализовать с помощью AutoGen и ChatGPT.

1. Установка и настройка

Сначала установите необходимые пакеты:

pip install -U autogen-agentchat
pip install autogen-ext[openai]
  

2. Основные компоненты

Рассмотрим ключевые компоненты AutoGen:

  • RoundRobinGroupChat: Управляет командой агентов поочередно, обеспечивая структурированное взаимодействие.
  • TextMentionTermination: Завершает разговор при обнаружении ключевого слова (например, “ЗАВЕРШИТЬ”).
  • AssistantAgent: Представляет агента с определенной ролью, который генерирует контекстуальные ответы.

Эти компоненты работают вместе, создавая эффективную систему для генерации и обсуждения идей.

3. Создание команды агентов

Создайте двух специализированных агентов с различными ролями:

import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.base import TaskResult
from autogen_agentchat.conditions import ExternalTermination, TextMentionTermination
from autogen_agentchat.teams import RoundRobinGroupChat
from autogen_agentchat.ui import Console
from autogen_core import CancellationToken
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

from apikey import API_KEY

model_client = OpenAIChatCompletionClient(
    model="gpt-4o-mini",
    api_key=API_KEY,
)

primary_agent = AssistantAgent(
    "участник1",
    model_client=model_client,
    system_message="Вы участвуете в сессии генерации идей. Вам будет предоставлено задание, и вы должны сгенерировать идеи. Ваши идеи будут обсуждены с другим участником. Ответьте 'ЗАВЕРШИТЬ', когда у вас будет финальная идея.",
)

critic_agent = AssistantAgent(
    "участник2",
    model_client=model_client,
    system_message="Вы участник сессии генерации идей. Ваш коллега предоставит идеи, которые вы должны обсудить и уточнить. Ответьте 'ЗАВЕРШИТЬ', когда у вас будет финальная идея.",
)

text_termination = TextMentionTermination("ЗАВЕРШИТЬ")

team = RoundRobinGroupChat([primary_agent, critic_agent], termination_condition=text_termination)
  

4. Запуск команды

Запустите команду с помощью асинхронной обработки:

result = await team.run(task="Сгенерировать идеи для применения ИИ в здравоохранении.")
print(result)
  

5. Мониторинг взаимодействий

Вы можете отслеживать обсуждение в реальном времени:

await team.reset()
async for message in team.run_stream(task="Сгенерировать идеи для применения ИИ в здравоохранении."):
    if isinstance(message, TaskResult):
        print("Причина остановки:", message.stop_reason)
    else:
        print(message)
  

Завершение

Теперь система готова к использованию. Вы можете улучшить ее, добавив специализированные агенты, реализовав пользовательские условия завершения и расширив команду.

Преимущества внедрения ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим рекомендациям:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Подберите подходящее ИИ-решение.
  • Начинайте с малого проекта и постепенно расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

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

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…

  • Устойчивость оценок рассуждений LLM: вызовы и решения для бизнеса

    Понимание хрупкости оценок рассуждений LLM Недавние исследования выявили значительные слабости в оценке способностей рассуждения у больших языковых моделей (LLM). Эти слабости могут привести к вводящим в заблуждение оценкам, что искажает научное понимание и…

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…