
«`html
В нашем предыдущем уроке мы создали ИИ-агента, способного отвечать на запросы, используя интернет. Теперь мы добавим две важные функции: сохранение состояния и потоковую передачу.
Начнем с создания нашего агента. Мы загрузим необходимые переменные окружения, установим библиотеки и настроим инструменты поиска.
Для добавления сохранения состояния мы используем функцию checkpointer от LangGraph. Это позволяет сохранять состояние агента после каждого шага. Мы будем использовать SqliteSaver, который работает с SQLite.
Теперь мы можем создать нашего агента с включенной функцией сохранения состояния:
model = ChatGroq(model="Llama-3.3-70b-Specdec")
bot = Agent(model, [tool], system=prompt, checkpointer=memory)
Потоковая передача важна для получения обновлений в реальном времени. Мы сосредоточимся на двух типах потоковой передачи:
Идентификатор потока позволяет агенту поддерживать отдельные разговоры с разными пользователями. Это помогает избежать путаницы в взаимодействиях.
Добавив функции сохранения состояния и потоковой передачи, мы значительно улучшили возможности нашего ИИ-агента. Эти функции необходимы для создания приложений, готовых к производству, особенно в ситуациях с несколькими пользователями.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), грамотно используйте эти решения. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, и определите, где возможно применение автоматизации.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Попробуйте AI Sales Bot — это ИИ-ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу