כיצד בניתי את הסוכן המלאכותי הראשון שלי בפחות מ-30 דקות!
כאשר התחלתי ללמוד על סוכני בינה מלאכותית, חשבתי שזה יהיה מסובך בטירוף, במיוחד מכיוון שאין לי רקע בלמידת מכונה או מדעי הנתונים (אני מהנדס תוכנה כבר יותר מ-11 שנים). עם זאת, בניית הסוכן הראשון שלי לקחה פחות מ-30 דקות, הכל בזכות כלי פשוט וקצת עזרה מ-LangChain.
הנה בדיוק מה שעשיתי:
בחרתי מטרה פשוטה:
במקום לנסות לבנות מערכת אוטונומית מורכבת, יצרתי סוכן שיכול להביא לי את מזג האוויר הנוכחי בהתאם למיקום שסיפקתי. זה נשמע פשוט, אבל חשוב להתחיל ממשהו.
התקנת חבילות:
• שפת Python חייבת להיות מותקנת על המחשב.
• יש להוריד את מפתח ה-API של OpenAI.
• התקנה של החבילות נעשית על ידי הפקודה: `pip install langchain langchain_openai openai requests python-dotenv`.
יצירת קובץ `.env` עם מפתח ה-API של OpenAI:
עליך ליצור קובץ `.env` בו תשמור את מפתח ה-API שלך.
כיצד ליצור כלי מזג אוויר פשוט:
אני משתמש ב-API מ-`api.open-meteo.com`. פונקציה זו מחזירה את מזג האוויר על פי קווי רוחב ואורך שניתנים כקלט.
יישום סוכן הבינה המלאכותית:
• יצירת מופע של LLM באמצעות gpt-4o-mini.
• הפעלת הכלי לשליחת בקשת מזג האוויר.
• יצירת סוכן שישתמש בכלים אלו לקבלת תשובות על מזג האוויר במקום שתספק.
דוגמא לשימוש:
הסוכן יקבל שאלה על מזג האוויר בפריז, ישלח בקשה ל-API ויחזיר את התשובה: "מזג האוויר הנוכחי בפריז, צרפת הוא 21.1°C עם מהירות רוח של 13.9 מ' לשנייה."
סיום:
כעת יש לך סוכן בינה מלאכותית אמיתי שמבין הוראות, מבצע קריאת API ונותן לך תוצאה מהחיים האמיתיים, כל זה בפחות מ-30 דקות.
אם אתה רק מתחיל, אין צורך בזיכרון, הגדרות של מספר סוכנים או ארכיטקטורות מורכבות. התחל עם משהו קטן ופועל. מורכבות ניתן להוסיף מאוחר יותר, אם תזדקק לזה.
