“`html
Что такое Агент?
Агент — это система, работающая на основе Большой Языковой Модели (LLM), которая может самостоятельно определять свой рабочий процесс. В отличие от традиционных чат-ботов, агенты способны:
- Выбирать действия в зависимости от контекста.
- Использовать внешние инструменты, такие как веб-поиск, базы данных или API.
- Повторять шаги для более эффективного решения задач.
Эта гибкость делает агентов мощными для сложных задач, таких как проведение исследований, анализ данных или выполнение многоступенчатых рабочих процессов.
Ключевые компоненты агентов
Понимание основных компонентов агентов важно перед их реализацией. Эти компоненты работают вместе, создавая интеллектуальные и адаптивные рабочие процессы:
Агент (Ядро LLM)
В центре каждого агента находится «мозг» системы — LLM. Он отвечает за:
- Интерпретацию пользовательских запросов и понимание намерений.
- Принятие решений о следующих шагах на основе заранее определенных подсказок и доступных инструментов.
Память
Память улучшает способность агента поддерживать контекст и обучаться со временем:
- Краткосрочная память: Отслеживает текущую взаимодействие или прогресс задачи.
- Долгосрочная память: Сохраняет информацию из прошлых взаимодействий для персонализации ответов или улучшения производительности.
Инструменты
Инструменты расширяют функциональность агента за пределами простой генерации текста. Это внешние функции или API, которые агент может использовать для выполнения конкретных задач, таких как:
- Инструменты веб-поиска: Получение последней информации из интернета.
- Калькуляторы: Решение сложных математических задач.
- API: Доступ к услугам, таким как веб-поиск, обновления погоды или данные о фондовом рынке.
Что такое LangGraph?
LangGraph — это библиотека Python, предназначенная для создания состояний и многоступенчатых AI рабочих процессов. Она служит связующим звеном между компонентами агента, позволяя разработчикам эффективно организовывать их взаимодействия.
Что предлагает LangGraph?
LangGraph упрощает процесс создания интеллектуальных агентов, предоставляя инструменты для:
- Создания циклов принятия решений, которые направляют рабочий процесс агента.
- Бесшовного подключения LLM к внешним инструментам для расширенных возможностей.
- Управления общей памятью и состоянием, обеспечивая плавные переходы между шагами.
Ключевые концепции
LangGraph основывается на трех основных концепциях для структурирования рабочих процессов:
- Узлы: Основные единицы работы, такие как вызов LLM или выполнение веб-поиска.
- Ребра: Связи между узлами, которые определяют последовательность операций.
- Состояние: Общие данные, которые проходят через рабочий процесс, отслеживая прогресс и контекст.
Давайте создадим простого агента
Шаг 1: Настройка
Начните с установки необходимых пакетов:
pip install langgraph langchain-community langchain-core langchain-groqЗатем получите бесплатные API-ключи для используемых инструментов.
Шаг 2: Базовый чат-бот
Создадим простой чат-бот, который использует LLM для ответов на запросы пользователей.
Шаг 3: Добавление инструмента веб-поиска
Улучшите агента, интегрировав инструмент веб-поиска.
Следующие шаги
Теперь, когда у вас есть функциональный агент, подумайте о расширении его возможностей:
- Добавьте больше инструментов: калькуляторы, API погоды или соединения с базами данных.
- Реализуйте память: храните специфические для сессии данные для последующих вопросов.
- Создайте многоагентные системы: используйте несколько специализированных агентов для решения сложных рабочих процессов.
Поздравляем!
Вы создали AI-агента, способного:
- Динамически принимать решения.
- Использовать внешние инструменты для получения информации в реальном времени.
- Уточнять свои ответы через итеративную обработку.
Экспериментируйте с LangGraph, чтобы создать собственных интеллектуальных агентов, адаптированных к конкретным задачам!
“`
