Як ШІ-агенти “варять борщ”: Секрети фреймворку BeeAI
Вітаю, друзі! Сьогодні ми зануримося в неймовірно захопливу тему, яка здатна захопити не менше, ніж віднайдений прадідусів рецепт борщу в старому записнику, а потім приготування цього шедевру, від якого у всіх сусідів потечуть слинки. Розглянемо основи “ШІ-агентів” та інструменти, які дозволяють їм робити набагато більше, ніж просто генерувати тексти. Ми розберемо деталі фреймворку BeeAI – відкритого інструменту для розробників, який дає змогу ШІ не тільки говорити, але й виконувати дії.
Ви колись замислювалися, як YouTube розуміє, яке відео ви захочете переглянути наступним? Або як ваш смартфон пропонує шаблонні відповіді, коли ви надсилаєте важливі повідомлення, будучи зайнятими? Це не магія, хоча виглядає саме так. Це – інструменти. І зараз ми розберемо, як фреймворк BeeAI перетворює ці інструменти на реальні вміння для штучного інтелекту. Почнемо з створення інструменту, його безпосереднього виконання, спостереження за діями та завершимо споживанням результату “інтелектуалом”. І наостанок – все це побачимо в дії, як у реальному житті.
Розділ 1: Що таке “інструмент” для розумного робота?
Уявіть, що ваш ШІ – надзвичайно розумний, проте трохи розсіяний студент. Він знає багато теорії, але самостійно не здатний навіть прикрутити гвинтик до стіни. Саме тут з’являються “інструменти”. У фреймворку BeeAI інструмент – це будь-який компонент, що розширює можливості великої мовної моделі (LLM).
Це може бути що завгодно:
- Функція для процедур: написаний вами код для виконання конкретного завдання.
- Виклик API: запит до зовнішнього сервісу, наприклад, перевірка погоди або пошук найближчого ресторану.
- Запит до бази даних: пошук необхідної інформації, подібно до того, як ви шукаєте інформацію в коморі.
- Операція з файловою системою: збереження, зчитування або зміна файлу.
- Сервер MCP (Model Context Protocol): спосіб для ШІ взаємодіяти з іншими сервісами за допомогою стандартизованого протоколу, про який ми поговоримо далі.
- Будь-яка ваша бізнес-логіка: унікальні можливості вашого проєкту.
Кожен інструмент має ім’я, опис (щоб ШІ розумів, коли його використовувати) і, найчастіше, схему введення даних. Це наче інструкція: “Щоб викликати цей інструмент, потрібні такі дані”. LLM використовує цю інформацію, щоб вибрати потрібний “гвинтик” з набору інструментів для конкретного завдання.
Цікаво знати: BeeAI вже містить готові “вбудовані” інструменти. Не потрібно винаходити велосипед, якщо є готовий! Наприклад, пошук в інтернеті, безпечне виконання коду на Python (на кшталт режиму пісочниці, щоб нічого не зламати) або механізм “думати”, який спонукає агента рефлексувати перед виконанням дій. Це як коли ви використовуєте перевірений рецепт борщу, замість того, щоб вигадувати власний.
Розділ 2: Створення інструменту: Від простого до складного
Але що робити, якщо вам потрібен унікальний інструмент? Не проблема! BeeAI пропонує два основні способи його створення.
1. Для простих завдань: Чарівний декоратор.
Уявіть, що ви пишете функцію, і над нею використовуєте спеціальний “маркер” – декоратор @tool. Фреймворк автоматично “читає” вашу функцію: бере її назву, використовує текст з документації (docstring) як опис, а підпис функції перетворює на схему введення даних (Pydantic schema). Це наче ви розповідаєте бабусі рецепт, а вона сама його записує та додає поради.
“`python
from beeai.agent.tools import tool
import random
@tool
def get_current_weather(location: str, unit: str = “celsius”) -> str:
“””
Отримує поточну погоду для вказаного місця.
Одиниці вимірювання: celsius або fahrenheit.
“””
# Тут буде код, який звертається до погодного API
return f”Погода в {location}: {random.randint(0, 30)} degrees{unit.upper()}”
“`
Просто, чи не так?
2. Для складних викликів: Клас-майстер.
Якщо ваш інструмент має складнішу структуру, ви можете створити власний клас, успадкувавши його від базового Tool. Тоді ви самі визначаєте структуру даних для інструменту, налаштовуєте параметри виконання (run_options) та визначаєте очікуваний результат. Це як побудувати свою кухонну зону з нуля: ви точно знаєте, де що знаходиться та як це працює.
“`python
from beeai.agent.tools import BeeAITool
from pydantic import BaseModel
class QueryDatabaseInput(BaseModel):
query: str
table_name: str
class QueryDatabaseTool(BeeAITool):
name = “QueryDatabase”
description = “Виконує запити до бази даних для отримання інформації.”
input_schema = QueryDatabaseInput
async def run(self, query: str, table_name: str) -> str: # Логіка виконання запиту до бази даних return f"Результат запиту ' {query} ' з таблиці ' {table_name} ': <дані>..." “`
Цей підхід дає більше контролю та гнучкості.
Розділ 3: Як агент бачить інструменти?
Після створення інструменти передаються агенту у вигляді списку. Далі агент “представляє” цей список великій мовній моделі (LLM). LLM, як досвідчений кухар, обирає найкращий інструмент (рецепт) для конкретного завдання.
І ось, коли рішення прийнято, фреймворк BeeAI бере на себе всю “чорнову” роботу:
- Валідація вхідних даних: чи все так, як потрібно, чи правильно введені інгредієнти?
- Виконання інструменту: власне, приготування страви.
- Обробка помилок: якщо щось пішло не так, програма не зупиняється, а намагається виправити.
- Збір результатів: отримує готову страву.
Після цього агент додає результат виконання інструменту до своєї “пам’яті” (це наче кухар робить нотатки про вдалі й невдалі моменти) та повертається до LLM для наступного рішення. І так триває, доки не буде знайдено остаточну відповідь.
Що таке MCP? Ваш новий найкращий товариш?
Ми вже згадували MCP (Model Context Protocol). Цей стандарт від Anthropic (так-так, творці Claude), дає змогу мовним моделям викликати інструменти, які є зовнішніми сервісами. Уявіть, що це універсальна мова, яку розуміють LLM та багато різних сервісів.
MCP інструменти обробляються майже так само, як і власні, але вони мають перевагу – стандарт. Це означає, що фреймворк BeeAI може їх інтегрувати майже автоматично. Вбудована система обробки помилок та багаторазових спроб стає ще більш важливою, коли йдеться про мережеві виклики, які можуть завершитися невдало. Тут уже не просто “щось пішло не так”, а “сервер недоступний”, “таймаут” або “помилка сервера”. І BeeAI намагатиметься це виправити, як досвідчений кухар, що додає спецій, якщо страва здається прісною.
Розділ 4: За лаштунками: Демо в дії
Але слова – це одне, а побачити все наживо – зовсім інше. Уявімо собі ситуацію. У нас є агент, який повинен проаналізувати компанію. У нього є доступ до трьох інструментів:
- “Think” tool: Модуль для міркувань, який змушує агента думати поступово (як “ланцюжок думок” у рецепті).
- MCP Internet Search tool: Інструмент для пошуку в інтернеті через MCP.
- Custom RAG tool: Наш власний інструмент, який шукає інформацію у нашій внутрішній базі даних. Це процес, відомий як RAG (Retrieval Augmented Generation), коли ШІ отримує додатковий контекст перед тим, як надати відповідь.
Тепер запустимо це і поставимо агенту запитання: “Коли наступний пілотний випуск і що в ньому?”. Ми ставимо це питання, хоча у агента відсутній будь-який контекст у системному підказці.
Що відбувається?
- Агент спочатку аналізує свої “умовні” інструменти. Оскільки завдання потребує роздумів, він спершу використовує “Think” tool. Ми спостерігаємо, як він “думає”.
- Потім він повертається до LLM, яка, спираючись на свої “можливості”, вирішує, який інструмент використати далі. LLM обирає внутрішній пошуковий інструмент RAG. Цей інструмент працює з нашою базою даних.
- Агент розуміє, що йому потрібний ширший пошук, тому звертається до MCP Internet Search tool. Він працює локально на нашому комп’ютері, використовуючи стандартний вхід/вихід.
- І ось, коли LLM відчуває, що зібрано достатньо інформації, вона надає остаточну відповідь. А фреймворк BeeAI передає відповідь нам, користувачам.
Це наче ви просите кухаря приготувати для вас щось особливе. Він спершу дивиться, що є в холодильнику (RAG), потім може переглянути інтернет, щоб отримати новий рецепт (інтернет-пошук), і, звичайно ж, не забуває про свої кулінарні “думки” та досвід (Think tool).
Розділ 5: За лаштунками: Що ми винесли з кухні BeeAI?
Після такого занурення, стає зрозуміло: LLM – це лише верхівка айсберга. Весь “борщ” справжньої роботи готує саме фреймворк. Він виконує складну логістику, виконання, обробку помилок. Це дозволяє нам, розробникам, зосереджуватися на найважливішому – на бізнес-логіці, на тому, що робить ваш продукт унікальним.
BeeAI робить ваші AI-системи готовими до “виробництва” завдяки:
- Вбудованій спостережуваності: ви можете бачити, що робить ваш агент, і навіть записувати його дії. Це як спостерігати за тим, як готують вашу страву.
- Виявленню циклів: це рятує від нескінченних повторів. Ніхто не хоче, щоб агент застряг назавжди, як заїжджена платівка.
- Надійній логіці повторних спроб: не вийшло з першого разу – спробуємо ще.
- Збереженню пам’яті: агент пам’ятає, що було раніше.
- Валідації типів: гарантія, що дані коректні, і “суп” не перетвориться на “каву” через помилку.
Висновок: Ваш наступний крок у світ AI-агентів
Тож, якщо ви готові інтегрувати потужні AI-агенти у свої проєкти, BeeAI – чудовий вибір. Це наче знайти надійного помічника на кухні, який знає, як перетворити ваші ідеї на смачні страви.
Що далі?
- Переходьте за посиланням! GitHub та документація BeeAI чекають на вас у описі відео. Це ваш квиток у світ інструментів для ШІ.
- Експериментуйте! Спробуйте розпочати з простих інструментів, а потім переходити до складніших. Не потрібно боятися!
- Створюйте! Найкращий спосіб навчитися – це творити.
Підсумовуючи все вище сказане, фреймворк BeeAI – це не лише інструмент для розробників, це цілісна екосистема, яка дає змогу ШІ-агентам бути не просто “балакунами”, а справжніми “виконавцями”. Він надає структуру, надійність і гнучкість, необхідні для розробки потужних та готових до використання AI-систем.
Не забувайте, що майбутнє вже тут, і воно створене руками та розумом, що навчається. А ви готові додати свого “інгредієнта” у цю захопливу подорож?
Успішного будівництва!
