Разработка ИИ-агентов с использованием Microsoft Agent-Lightning: пошаговое руководство

Введение

В современном бизнесе стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые горизонты для автоматизации процессов и повышения эффективности. Одним из самых многообещающих инструментов для создания ИИ-агентов является Microsoft Agent-Lightning. В этой статье мы предоставим пошаговое руководство по разработке ИИ-агента с использованием этого фреймворка, акцентируя внимание на практическом применении и пользе для вашего бизнеса.

Что такое Microsoft Agent-Lightning?

Microsoft Agent-Lightning — это мощный инструмент, который позволяет разработчикам легко создавать и внедрять интеллектуальные агенты, способные взаимодействовать с пользователями и автоматизировать рутинные задачи. Благодаря простоте настройки и интеграции, он становится идеальным выбором для тех, кто хочет внедрить ИИ в свой бизнес.

Шаг 1: Установка окружения

Первый шаг к созданию ИИ-агента — установка необходимых библиотек и настройка окружения. Мы будем использовать Google Colab, что позволяет работать с серверными и клиентскими компонентами в едином пространстве. Для начала установим библиотеки:

!pip -q install agentlightning openai nest_asyncio python-dotenv > /dev/null

Затем импортируем необходимые модули и настроим API-ключ OpenAI:

import os, threading, time, asyncio, nest_asyncio, random
from getpass import getpass
from agentlightning.litagent import LitAgent
from agentlightning.trainer import Trainer
from agentlightning.server import AgentLightningServer
from agentlightning.types import PromptTemplate

import openai
if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
   try:
       os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass("Введите OPENAI_API_KEY: ") or ""
   except Exception:
       pass
MODEL = os.getenv("MODEL", "gpt-4o-mini")

Шаг 2: Определение агента

Теперь мы создадим простого QA-агента, который будет обрабатывать запросы пользователей и оценивать их ответы.

class QAAgent(LitAgent):
   def training_rollout(self, task, rollout_id, resources):
       sys_prompt = resources["system_prompt"].template
       user = task["prompt"]; gold = task.get("answer","").strip().lower()
       try:
           r = openai.chat.completions.create(
               model=MODEL,
               messages=[{"role":"system","content":sys_prompt},
                         {"role":"user","content":user}],
               temperature=0.2,
           )
           pred = r.choices[0].message.content.strip()
       except Exception as e:
           pred = f"[error]{e}"
       def score(pred, gold):
           P = pred.lower()
           base = 1.0 if gold and gold in P else 0.0
           gt = set(gold.split()); pr = set(P.split());
           inter = len(gt & pr); denom = (len(gt)+len(pr)) or 1
           overlap = 2*inter/denom
           brevity = 0.2 if base==1.0 and len(P.split())<=8 else 0.0
           return max(0.0, min(1.0, 0.7*base + 0.25*overlap + brevity))
       return float(score(pred, gold))

Шаг 3: Создание задач и подсказок

Создадим набор задач для обучения агента и определим подсказки, которые помогут оптимизировать его производительность. Например:

TASKS = [
   {"prompt":"Столица Франции?","answer":"Париж"},
   {"prompt":"Кто написал 'Гордость и предубеждение'?","answer":"Джейн Остин"},
   {"prompt":"2+2 = ?","answer":"4"},
]

Шаг 4: Запуск сервера и оценка подсказок

Теперь мы можем запустить сервер Agent-Lightning и начать оценку различных подсказок для нашего агента.

async def run_server_and_search():
   server = AgentLightningServer(host=HOST, port=PORT)
   await server.start()
   print("Сервер запущен")
   await asyncio.sleep(1.5)

   results = []
   for sp in PROMPTS:
       await server.update_resources({"system_prompt": PromptTemplate(template=sp, engine="f-string")})
       scores = []
       for t in TASKS:
           tid = await server.queue_task(sample=t, mode="train")
           rollout = await server.poll_completed_rollout(tid, timeout=40)
           if rollout is None:
               print("Истекло время ожидания; продолжаем...")
               continue
           scores.append(float(getattr(rollout, "final_reward", 0.0)))
       avg = sum(scores)/len(scores) if scores else 0.0
       print(f"Средний балл подсказки: {avg:.3f}  |  {sp}")
       results.append((sp, avg))

   best = max(results, key=lambda x: x[1]) if results else ("",0)
   print("ЛУЧШАЯ ПОДСКАЗКА:", best[0], " | балл:", f"{best[1]:.3f}")
   await server.stop()

Шаг 5: Запуск клиента

Наконец, мы запускаем клиента в отдельном потоке, что позволяет ему обрабатывать задачи параллельно.

def run_client_in_thread():
   agent = QAAgent()
   trainer = Trainer(n_workers=2)    
   trainer.fit(agent, backend=f"http://{HOST}:{PORT}")

client_thr = threading.Thread(target=run_client_in_thread, daemon=True)
client_thr.start()
asyncio.run(run_server_and_search())

Заключение

Создание ИИ-агента с помощью Microsoft Agent-Lightning — это простой и эффективный процесс, который открывает новые возможности для автоматизации бизнес-процессов. Используя этот фреймворк, разработчики могут быстро разрабатывать, тестировать и оптимизировать ИИ-агентов, что в конечном итоге приводит к улучшению качества обслуживания клиентов и повышению производительности бизнеса.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Что такое Microsoft Agent-Lightning?

Это фреймворк для создания интеллектуальных агентов, который позволяет разработчикам легко внедрять ИИ в бизнес-процессы.

2. Какие языки программирования я могу использовать с Agent-Lightning?

Agent-Lightning поддерживает Python, что делает его доступным для большинства разработчиков.

3. Какова основная цель использования ИИ-агентов?

Основная цель — автоматизация рутинных задач, улучшение качества обслуживания и оптимизация бизнес-процессов.

4. Как я могу тестировать производительность моего агента?

Вы можете использовать встроенные функции оценки и обратной связи в Agent-Lightning, чтобы измерять эффективность вашего агента.

5. Есть ли примеры успешного применения Agent-Lightning?

Да, многие компании уже используют Agent-Lightning для создания чат-ботов, виртуальных помощников и систем поддержки клиентов.

6. Как избежать распространенных ошибок при разработке ИИ-агента?

Следите за качеством данных, используйте разнообразные подсказки для обучения и регулярно проводите тестирование на реальных пользователях.

Лайфхаки для успешной разработки

• Всегда тестируйте агента на разных сценариях, чтобы выявить слабые места.
• Оптимизируйте подсказки на основе обратной связи от пользователей.
• Используйте метрики для оценки производительности и улучшайте агента на основе данных.
• Обучайте агента на разнообразных данных, чтобы повысить его адаптивность.
• Регулярно обновляйте модели и алгоритмы в соответствии с последними тенденциями ИИ.