✅ Создание продвинутых рабочих процессов с многими агентами ИИ с использованием AutoGen и Semantic Kernel

Введение в создание продвинутых многоагентных ИИ-воркфлоу с использованием AutoGen и Semantic Kernel

В современном бизнесе автоматизация процессов и использование искусственного интеллекта (ИИ) становятся ключевыми факторами успеха. Но как объединить мощь разных ИИ-моделей для достижения максимальной эффективности? Ответ кроется в построении многоагентных ИИ-воркфлоу с использованием технологий AutoGen и Semantic Kernel. В этой статье мы рассмотрим, как эти инструменты могут помочь вам оптимизировать бизнес-процессы и повысить производительность.

Что такое AutoGen и Semantic Kernel?

AutoGen — это мощный инструмент для автоматизации взаимодействия между различными ИИ-агентами. Он позволяет создавать сложные сценарии работы, в которых несколько агентов могут эффективно сотрудничать для решения задач. Semantic Kernel, в свою очередь, обеспечивает глубокую аналитическую обработку данных, позволяя ИИ понимать контекст и извлекать ценные инсайты.

Преимущества многоагентных ИИ-воркфлоу

Увеличение производительности: Объединение различных ИИ-агентов приводит к более быстрой обработке данных и принятию решений.
Гибкость: Многоагентные системы легко адаптируются под изменяющиеся требования бизнеса.
Интеграция различных технологий: Вы можете использовать лучшие практики и функции разных ИИ-моделей в одном воркфлоу.

Практическое применение: шаг за шагом

Давайте рассмотрим, как вы можете построить многоагентный воркфлоу, используя AutoGen и Semantic Kernel.

Шаг 1: Установка необходимых зависимостей

Перед началом работы необходимо установить все необходимые библиотеки. Используйте следующую команду:

!pip install pyautogen semantic-kernel google-generativeai python-dotenv

Шаг 2: Импорт библиотек

Импортируйте все нужные библиотеки в ваш проект:

import os
import asyncio
from typing import Dict, Any, List
import autogen
import google.generativeai as genai
from semantic_kernel import Kernel
from semantic_kernel.functions import KernelArguments
from semantic_kernel.functions.kernel_function_decorator import kernel_function

Шаг 3: Конфигурация API

Настройте API для работы с Gemini:

GEMINI_API_KEY = "Ваш API ключ"
genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)

config_list = [
   {
       "model": "gemini-1.5-flash",
       "api_key": GEMINI_API_KEY,
       "api_type": "google",
       "api_base": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta",
   }
]

Шаг 4: Создание обертки для Gemini

Создайте класс для работы с моделью Gemini:

class GeminiWrapper:
   def __init__(self, model_name="gemini-1.5-flash"):
       self.model = genai.GenerativeModel(model_name)
  
   def generate_response(self, prompt: str, temperature: float = 0.7) -> str:
       try:
           response = self.model.generate_content(
               prompt,
               generation_config=genai.types.GenerationConfig(
                   temperature=temperature,
                   max_output_tokens=2048,
               )
           )
           return response.text
       except Exception as e:
           return f"Ошибка API Gemini: {str(e)}"

Шаг 5: Реализация плагина Semantic Kernel

Создайте плагин для анализа текста:

class SemanticKernelGeminiPlugin:
   def __init__(self):
       self.kernel = Kernel()
       self.gemini = GeminiWrapper()

   @kernel_function(name="analyze_text", description="Анализ текста на предмет тональности и ключевых инсайтов")
   def analyze_text(self, text: str) -> str:
       prompt = f"""
       Проанализируйте следующий текст:
      
       Текст: {text}
      
       Предоставьте анализ в следующем формате:
       - Тональность: [положительная/отрицательная/нейтральная с уверенностью]
       - Основные темы: [основные темы и концепции]
       - Инсайты: [важные наблюдения и паттерны]
       - Рекомендации: [действия, которые следует предпринять]
       - Тон: [формальный/неформальный/технический/эмоциональный]
       """
       return self.gemini.generate_response(prompt, temperature=0.3)

Шаг 6: Конфигурация агентов

Настройте агентов, которые будут работать в вашем воркфлоу:

class AdvancedGeminiAgent:
   def __init__(self):
       self.sk_plugin = SemanticKernelGeminiPlugin()
       self.gemini = GeminiWrapper()
       self.setup_agents()

   def setup_agents(self):
       gemini_config = {
           "config_list": [{"model": "gemini-1.5-flash", "api_key": GEMINI_API_KEY}],
           "temperature": 0.7,
       }
       self.assistant = autogen.ConversableAgent(
           name="GeminiAssistant",
           llm_config=gemini_config,
           system_message="""Вы — продвинутый ИИ-ассистент, обладающий возможностями Semantic Kernel.
           Вы отлично справляетесь с анализом, решением проблем и креативным мышлением. Всегда предоставляйте полные, практические инсайты.
           Используйте структурированные ответы и учитывайте разные точки зрения.""",
           human_input_mode="NEVER",
       )

Заключение

Создание продвинутых многоагентных ИИ-воркфлоу с использованием AutoGen и Semantic Kernel открывает новые горизонты для бизнеса. Эти инструменты позволяют не только оптимизировать процессы, но и принимать более обоснованные решения на основе глубокого анализа данных.