
«`html
Создание ИИ-агента для написания эссе
В этом руководстве мы создадим продвинутого ИИ-агента, который может писать эссе на заданные темы. Этот агент следует структурированному процессу:
Этапы работы агента:
- Планирование: Генерация структуры эссе.
- Исследование: Поиск релевантных документов.
- Написание: Создание первого черновика на основе исследований.
- Рефлексия: Критика черновика для улучшения.
- Итеративное улучшение: Проведение дополнительного исследования и пересмотр эссе.
Практические решения и ценность:
Агент будет проходить через процесс рефлексии и пересмотра до тех пор, пока не будет достигнуто заданное количество улучшений. Давайте рассмотрим, как это реализовать.
Настройка окружения
Начнем с настройки переменных окружения и установки необходимых библиотек:
pip install langgraph==0.2.53 langgraph-checkpoint==2.0.6 langgraph-sdk==0.1.36 langchain-groq langchain-community langgraph-checkpoint-sqlite==2.0.1 tavily-python
import os os.environ['TAVILY_API_KEY'] = "ваш_tavily_ключ" os.environ['GROQ_API_KEY'] = "ваш_groq_ключ"
Определение состояния агента
Агент хранит информацию о:
- Задаче: Тема эссе
- Плане: Сгенерированная структура эссе
- Черновике: Последний черновик эссе
- Критике: Рекомендации по улучшению черновика
- Содержимом: Исследовательском контенте
- Числе исправлений: Количество проведенных исправлений
Инициализация языковой модели
Мы используем бесплатный API модели Llama для генерации планов, черновиков и критики.
Определение подсказок
Мы задаем подсказки для каждой фазы работы агента:
PLAN_PROMPT = """Вы эксперт-писатель, которому поручено создать структуру эссе. Сгенерируйте структурированный план с ключевыми разделами и заметками."""
Интеграция Tavily для исследований
Мы будем использовать Tavily для поиска релевантных документов для написания эссе.
Реализация ИИ-агентов
- Этап планирования: Генерация структуры эссе.
- Этап исследования: Генерация поисковых запросов и получение документов.
- Этап написания: Использование исследовательского контента для создания черновика.
- Этап рефлексии: Генерация критики текущего черновика.
- Этап исследования критики: Генерация дополнительных исследовательских запросов.
Определение условия итерации
Агент будет продолжать пересматривать эссе до достижения максимального количества исправлений.
Построение рабочего процесса
Мы определяем граф состояния для соединения различных узлов в процессе работы.
Запуск ИИ-агента для написания эссе
Теперь вы можете протестировать его с различными запросами и поэкспериментировать с ним.
Будущее ИИ в вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, грамотно используйте созданного ИИ-агента.
Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
«`