Создание событийно-ориентированных AI-агентов с UAgents и Google Gemini: руководство по модульной реализации на Python

Введение в создание событийно-ориентированных ИИ-агентов

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) становится все более доступным и полезным для бизнеса. Одним из самых интересных направлений является создание событийно-ориентированных ИИ-агентов, которые могут автоматизировать процессы и улучшать взаимодействие с пользователями. В этой статье мы рассмотрим, как использовать UAgents и Google Gemini для создания таких агентов с помощью Python.

Преимущества событийно-ориентированных архитектур

Событийно-ориентированные архитектуры позволяют разработать гибкие и масштабируемые решения. Они обеспечивают эффективное взаимодействие между различными компонентами ИИ, что особенно важно в условиях быстро меняющегося бизнеса. Умение быстро реагировать на события и запросы пользователей может значительно повысить конкурентоспособность вашей компании.

Как UAgents и Google Gemini помогают в создании ИИ-агентов

UAgents предлагает модульный подход к разработке ИИ-агентов, а Google Gemini предоставляет мощные инструменты для генерации контента и обработки естественного языка. Это сочетание позволяет создавать высокоэффективные ИИ-агенты, которые могут выполнять различные задачи, от обработки вопросов до генерации ответов.

Практическое руководство по созданию ИИ-агентов

Установка необходимых библиотек

Для начала установите необходимые библиотеки:

!pip install -q uagents google-genai

Настройка окружения

Импортируйте основные модули и настройте окружение:

import os, time, multiprocessing, asyncio
import nest_asyncio  
from google import genai
from pydantic import BaseModel, Field
from uagents import Agent, Context

nest_asyncio.apply()

Конфигурация API ключа

Установите ваш API ключ Google Gemini в окружении:

os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "Используйте ваш API ключ"
client = genai.Client()

Определение моделей сообщений

Используйте Pydantic для определения структурированных форматов сообщений:

class Question(BaseModel):
    question: str = Field(...)

class Answer(BaseModel):
    answer: str = Field(...)

Создание агента Gemini

Создайте UAgents “gemini_agent”:

ai_agent = Agent(
    name="gemini_agent",
    seed="agent_seed_phrase",
    port=8000,
    endpoint=["http://127.0.0.1:8000/submit"]
)

@ai_agent.on_event("startup")
async def ai_startup(ctx: Context):
    ctx.logger.info(f"{ai_agent.name} listening on {ai_agent.address}")

Обработка вопросов

Создайте функцию для обработки вопросов:

def ask_gemini(q: str) -> str:
    resp = client.models.generate_content(
        model="gemini-2.0-flash",
        contents=f"Ответьте на вопрос: {q}"
    )
    return resp.text

@ai_agent.on_message(model=Question, replies=Answer)
async def handle_question(ctx: Context, sender: str, msg: Question):
    ans = ask_gemini(msg.question)
    await ctx.send(sender, Answer(answer=ans))

Создание клиентского агента

Настройте “client_agent” для отправки вопросов:

client_agent = Agent(
    name="client_agent",
    seed="client_seed_phrase",
    port=8001,
    endpoint=["http://127.0.0.1:8001/submit"]
)

@client_agent.on_event("startup")
async def ask_on_start(ctx: Context):
    await ctx.send(ai_agent.address, Question(question="Какова столица Франции?"))

@client_agent.on_message(model=Answer)
async def handle_answer(ctx: Context, sender: str, msg: Answer):
    print(" Ответ от Gemini:", msg.answer)
    asyncio.create_task(shutdown_loop())

async def shutdown_loop():
    await asyncio.sleep(1)
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.stop()

Запуск агентов

Определите вспомогательную функцию для запуска агентов:

def run_agent(agent):
    agent.run()

if __name__ == "__main__":
    p = multiprocessing.Process(target=run_agent, args=(ai_agent,))
    p.start()
    time.sleep(2)  
    client_agent.run()
    p.join()

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели, как создать модульные ИИ-сервисы с использованием UAgents и Google Gemini. Вы узнали, как управлять жизненным циклом агентов, обрабатывать сообщения и реализовывать масштабируемую архитектуру для ИИ-приложений. Эти знания помогут вам эффективно интегрировать ИИ в ваш бизнес.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Что такое UAgents? UAgents — это модульный фреймворк для создания ИИ-агентов.
2. Как работает Google Gemini? Google Gemini предоставляет API для генерации контента и обработки естественного языка.
3. Как установить необходимые библиотеки? Используйте команду !pip install -q uagents google-genai.
4. Как настроить API ключ? Установите ключ в окружении с помощью os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "Ваш ключ".
5. Что такое Pydantic? Pydantic — это библиотека для валидации данных и создания моделей.
6. Как запустить агентов? Используйте многопоточность для параллельного запуска агентов.
7. Как обрабатывать сообщения от агентов? Определите обработчики событий для каждого агента.
8. Что делать в случае ошибок? Проверьте логи и убедитесь, что все модули корректно импортированы.
9. Можно ли расширить функциональность агентов? Да, вы можете добавлять новые модели и обработчики сообщений.
10. Как оптимизировать производительность? Используйте асинхронное программирование и оптимизируйте алгоритмы обработки.