Рої Агентів: Як звільнити себе від рутини з AI-магією
Уявіть собі світ, де ваші найскладніші завдання вирішуються з елегантністю чарівництва. Де замість довгих годин, проведених за повторюваною роботою, ви просто ставите питання, а розумні агенти, як бджоли у вулику, злітають до роботи, виконуючи поставлені задачі з дивовижною точністю. Зрозуміло, сьогодні я хочу поділитися з вами секретом, як створити. Чесно кажучи, такий світ – за допомогою роїв агентів, використовуючи потужність LLM. Безумовно,
Не хвилюйтеся, вам не потрібно бути технічним генієм, щоб освоїти цю технологію. Все що потрібно – це бажання розібратися в основних принципах та трохи ентузіазму. Тож, зручно влаштовуйтеся, наливайте собі чашку улюбленого напою, і ми разом вирушимо у захопливу. Подорож в світ припустимо, автоматизації – від простого і зрозумілого до неймовірно ефективного та корисного.
Перші кроки: Знайомство з дивом
Наш. Провідник бачите, показує приклад роботи своєї системи з Telegram. Він відправляє повідомлення, в якому просить знайти “чотири високоякісні відео про N8N” та надіслати їх електронною поштою “Декстеру Моргану”. Він хоче дізнатися про погоду в Чикаго на сьогодні.
Результат тому миттєвий. Агенти поділені на спеціалізовані команди. Один відповідає за погоду, інший – пошук контактів, третій – пошук відео на YouTube, ще один – надсилання електронної пошти. Кожен агент виконує свою задачу, як злагоджений механізм. Система працює ефективно:
- Агент погоди збирає дані.
- Контактний агент знаходить електронну адресу.
- Агент YouTube знаходить потрібні відео бо
- Поштовий агент відправляє листа. Дивно,
Звісно, система все ще потребує відшліфовування, але її працездатність вражає, приблизно так.
Розуміння механіки: Як це працює? Зрозуміло,
Ключ до успіху – у спеціалізації. Основний “батьківський” агент не переймається тим, які саме інструменти потрібні. Він просто розподіляє завдання між спеціалізованими агентами, в такому дусі. Чесно кажучи, кожен агент має власний “мозок” (чат-модель) та власні системні підказки. Простіше кажучи, завдяки такому підходу:
- Збільшується якість: кожен агент зосереджений лише на своїй задачі.
- Підвищується гнучкість: можна використовувати різні чат-моделі для різних агентів, оптимізуючи вартість та якість. Наприклад, прості задачі, бачите, як пошук контактів, можна делегувати дешевшій моделі. А для створення якісніших електронних листів використовувати більш потужну та дорогу.
Автор використовує GPT-4. Очевидно, 1 Mini у своєму прикладі, але ви можете підлаштовувати модель під себе.
Пам’ять та командна робота: Єдність та уявіть собі, взаємодія. Відверто кажучи,
Хоча кожен агент виконує конкретне завдання, вони не працюють ізольовано. Можна налаштувати їх так, щоб вони мали доступ до однієї загальної пам’яті. Пам’ять зберігається на основі ідентифікатора сесії, що дозволяє агентам спільно працювати над завданням. Наприклад, якщо вам потрібно створити складний процес, де агенти взаємодіють один. З одним з часом – єдина пам’ять обов’язково стане в нагоді.
Практичні приклади: Від мрії розумієте, до реальності
.
Щоб краще зрозуміти можливості, автор демонструє ще один приклад. Він просить систему:
- Зібрати ідеї для відео з бази даних.
- Дослідити їх за допомогою Tavi. Простіше кажучи,
- Надіслати дослідження електронною поштою Майклу Скотту. Безумовно,
- Створити подію в календарі на сьогодні о 16:00. Зрозуміло,
скажімо,
Результат – вражаючий:
- У листі Майклу Скотту містяться ідеї для відео та результати дослідження.
- В слухайте, календарі – запланована подія з Майклом Скоттом. Більше того,
Звісно, система не ідеальна. Автор визнає, що іноді агенти роблять помилки, але важлива суть – система навчається та вдосконалюється.
Створюємо разом: Від теорії до практики
Найцікавіше – спробувати створити власний рій агентів. Автор пропонує створити міні версію, щоб показати основні принципи. Ось основні кроки:
- Додаємо AI-агента бо все починається з базового блоку. Простіше кажучи,
- Підключаємо чат-модель. Автор радить використовувати Open Router, який пропонує широкий вибір моделей. Для цього скажімо, необхідно створити обліковий запис та отримати API-ключ, якось так.
- Створюємо агента електронної пошти. Даємо йому чітке ім’я та опис, наприклад, “Агент для надсилання електронної пошти”.
- Надаємо інструменти. Тобто, в даному випадку – інструмент Gmail, який буде надсилати пошту. Налаштовуємо його, визначаючи одержувача, тему та текст листа.
- Тестуємо. Запитуємо агента надіслати електронний лист та можливі помилки – це частина процесу навчання, в такому дусі.
У першій спробі виникає помилка: агент невірно вводить електронну адресу. Щоб було ясно, рішення – додати уточнення до інструменту, щоб агент розумів, що потрібна саме валідна електронна адреса.
Друга помилка – основний агент бере на себе функцію відправки листа. Виправлення: додати до основного агента системну підказку, щоб він делегував завдання агенту електронної пошти.
Ключові навички: Що тобто, потрібно знати
Створення роїв агентів -. Це не просто магія, а й от, сукупність навичок:
- Аналіз журналів (logs), приблизно так. Цікаво, це як детективна робота. Вивчайте, як агенти взаємодіють, уявіть собі, щоб виявляти помилки та покращувати роботу.
- Налаштування підказок (prompting). Чіткі та зрозумілі підказки – основа успіху. Експериментуйте, навчайтеся реагувати на помилки та поступово додавати деталі.
- Використання інструментів (tool calling) десь так, тому розбирайтеся, як працюють інструменти. Дозволяйте AI розумієте, моделі визначати параметри, щоб система була гнучкою.
начебто,
Альтернатива: Коли рої не потрібні
.
Важливо розуміти, що рої агентів – не панацея. Якщо ви маєте справу з передбачуваним процесом, який значить, потрібно автоматизувати, краще використовувати робочі процеси (workflows). Вони контролюють кожен крок, забезпечуючи передбачуваність та стабільність. Що ж стосується агентів, ними варто користуватися, коли процес потребує. До речі, прийняття рішень, ну, аналізу, а також коли ми маємо непередбачувані задачі.
Ресурси та підтримка: Рука допомоги
Автор щедро ділиться ресурсами:
- Спільнота в Discord – де ви знайдете готові налаштування та шаблони.
- Google Sheet – для відстеження дій агентів.
- PDF-файл – для поглибленого вивчення підказок.
Також, для тих, хто прагне більшого -. Платна спільнота з підтримкою, курсами та можливістю поставити питання.
Висновок: Майбутнє у ваших руках
автор просить. Поділитися відео, якщо воно було корисним, та підписатися на канал. Але головне – це відчуття натхнення. Створення роїв агентів відкриває безмежні можливості для автоматизації та оптимізації вашої роботи.
Не бійтеся експериментувати, вчитися на помилках та розвиватися. Майбутнє автоматизації вже перед вами, і воно чекає на ваші ідеї та зусилля, типу того. Очевидно,
Тож, почніть з малого, спробуйте, вдосконалюйте, та перетворіть рутинні задачі на захопливі можливості! Насправді, успіхів!
