“`html
Создание ИИ-агента: Добавление персистентности и потоковой передачи
В этом руководстве мы улучшаем нашего ИИ-агента, добавляя две ключевые функции: персистентность и потоковую передачу.
Настройка агента
Первым делом, давайте создадим нашего агента. Необходимо загрузить необходимые переменные окружения и установить библиотеки.
Добавление персистентности
Персистентность позволяет сохранять состояние агента. Мы используем SqliteSaver для этой цели. Это простое решение, которое позволяет хранить данные в SQLite базе данных.
Создание агента с персистентностью
Теперь мы можем создать нашего агента с возможностью персистентности:
prompt = "Вы умный помощник для исследований. Используйте поисковую систему для поиска информации." model = ChatGroq(model="Llama-3.3-70b-Specdec") bot = Agent(model, [tool], system=prompt, checkpointer=memory)
Добавление потоковой передачи
Потоковая передача позволяет получать обновления в реальном времени. Мы сосредоточимся на двух аспектах потоковой передачи:
- Потоковые сообщения: промежуточные сообщения, такие как решения ИИ и результаты инструментов.
- Потоковые токены: индивидуальные токены из ответа модели.
Понимание идентификаторов потоков
Идентификатор потока позволяет агенту поддерживать отдельные разговоры с разными пользователями, сохраняя контекст.
Заключение
Добавление персистентности и потоковой передачи значительно улучшает возможности нашего ИИ-агента. Эти функции важны для создания приложений, готовых к производству, особенно при взаимодействии с несколькими пользователями.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), мы предлагаем следующие шаги:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение для вашего бизнеса.
- Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с небольшого проекта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале.
“`
