Мастер-класс по Mistral Agents API: Создаем умного помощника для решения задач по математике

Возможности Mistral Agents API

Mistral Agents API позволяет разработчикам создавать интеллектуальных, модульных агентов, способных выполнять разнообразные задачи. Он поддерживает мультимодальные модели для работы с текстом и изображениями, память диалога для сохранения контекста и гибкое взаимодействие с отдельными или несколькими агентами.

Основные преимущества включают встроенные инструменты, такие как выполнение кода, веб-браузинг, генерация изображений и библиотека документов. Механизм передачи задач между агентами обеспечивает плавное сотрудничество.

Создание первого агента для решения математических задач

В этом руководстве показано, как создать агента для решения математических задач с помощью API Mistral, используя инструмент интерпретатора кода для программного решения.

Шаг 1: Установка зависимостей

Установите библиотеку Mistral:

pip install mistralai

Загрузите API-ключ безопасно:

from getpass import getpass
apiKey = getpass('Введите API-ключ Mistral: ')

Шаг 2: Инициализация клиента и создание агента

Настройте клиент Mistral и создайте кастомного агента с именем «Math Helper», который решает задачи, вычисляет выражения и объясняет концепции. Используется модель "mistral-medium-2505" и встроенный инструмент интерпретатора кода.

from mistralai import Mistral
client = Mistral(apiKey)
math_agent = client.beta.agents.create(
    model="mistral-medium-2505",
    description="Агент, который решает математические задачи и вычисляет выражения.",
    name="Math Helper",
    instructions="Вы — полезный математический помощник. Вы можете объяснять концепции, решать уравнения и вычислять математические выражения с помощью интерпретатора кода.",
    tools=[{"type": "code_interpreter"}],
    completion_args={
        "temperature": 0.2,
        "top_p": 0.9
    }
)

Шаг 3: Взаимодействие с агентом

Начните диалог, попросив агента решить квадратное уравнение:

response = client.beta.conversations.start(
    agent_id=math_agent.id, inputs="Решите квадратное уравнение 2x² + 3x - 2 = 0"
)
 
print(response)

Получите итоговый результат и выполненный код:

print(response.outputs[2].content)
print(response.outputs[1].info['code'])

Шаг 4: Построение графика

Продолжите диалог для построения графика функции:

response = client.beta.conversations.append(
    conversation_id=response.conversation_id, inputs="Постройте график функции f(x) = 2x² + 3x - 2"
)
 
file_id = response.outputs[2].content[0].file_id
file_bytes = client.files.download(file_id=file_id).read()
with open(f"image_generated.png", "wb") as file:
    file.write(file_bytes)

Отобразите полученное изображение:

from IPython.display import Image, display
image_path = "image_generated.png"
display(Image(filename=image_path))

Такой подход поддерживает контекст диалога для естественного и последовательного взаимодействия, демонстрируя гибкость и мощь Mistral Agents API в создании продвинутых AI-помощников.