Создание продвинутого AI-агента с использованием Semantic Kernel и Gemini для бизнеса

Itinai.com lat lay of a minimalist ai business toolkit on a c 0402bced 02f4 46e4 b510 37913864cde9 0

Введение в мир AI-агентов с Semantic Kernel и Gemini

В современном бизнесе автоматизация процессов становится неотъемлемой частью успешной стратегии. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации работы позволяет компаниям значительно повысить эффективность и снизить затраты. В этой статье мы рассмотрим, как создать продвинутый AI-агент с использованием Semantic Kernel и Gemini, который поможет вам автоматизировать рутинные задачи и улучшить принятие решений.

Что такое Semantic Kernel и Gemini?

Semantic Kernel — это мощный инструмент, который позволяет разработчикам создавать AI-агентов, способных выполнять различные задачи, используя плагины. Gemini, в свою очередь, представляет собой модель от Google, которая обеспечивает генерацию контента и обработку запросов. Вместе они образуют идеальную комбинацию для создания многофункционального AI-агента.

Практическое применение AI-агента

Представьте, что ваш AI-агент может выполнять такие задачи, как поиск информации в интернете, выполнение математических расчетов, работа с файлами и хранение заметок. Это не просто мечта — это реальность, которую можно реализовать с помощью Semantic Kernel и Gemini. Давайте рассмотрим, как это сделать.

Шаг 1: Настройка окружения

Первым делом необходимо установить необходимые библиотеки и импортировать основные модули. Это можно сделать с помощью следующих команд:

!pip -q install semantic-kernel google-generativeai duckduckgo-search rich

После установки библиотек, мы настраиваем API-ключ для Gemini и подготавливаем Semantic Kernel для регистрации наших инструментов.

Шаг 2: Определение инструментов агента

Создаем класс AgentTools, который будет содержать методы для выполнения различных задач, таких как веб-поиск, математические вычисления и работа с файлами. Например:

class AgentTools:
    def web_search(self, query: str, k: int = 5) -> str:
        # Код для выполнения веб-поиска

Каждый метод будет описан, чтобы AI-агент знал, как его использовать.

Шаг 3: Запуск агента

Теперь мы можем реализовать цикл, который будет обрабатывать запросы и выполнять необходимые действия. Например, агент может искать информацию, выполнять вычисления и сохранять заметки. Это делается с помощью функции run_agent, которая управляет взаимодействием между пользователем и агентом.

Пример задачи для агента

Давайте рассмотрим пример задачи, которую может выполнить наш агент:

DEMO = (
    "Найти три основных факта о Chandrayaan-3, "
    "вычислить 41*73+5, сохранить краткое резюме в '/content/notes.txt', "
    "добавить резюме в заметки и показать текущее время."
)

Запустив эту задачу, агент выполнит все указанные действия и предоставит вам финальный ответ.

Заключение

Создание AI-агента с использованием Semantic Kernel и Gemini — это не только просто, но и эффективно. Вы можете автоматизировать множество рутинных задач, что позволит вам сосредоточиться на более важных аспектах вашего бизнеса. Используйте возможности, которые предоставляет ИИ, и наблюдайте, как ваша продуктивность возрастает.