Создание безопасного многофункционального AI-агента с Riza и Google Gemini в Colab

Безопасное управление API-ключами в Google Colab

В этом руководстве показано, как безопасно управлять API-ключами для интеграции Riza и Google Gemini в Google Colab. Используются несколько методов, включая Colab secrets, переменные окружения и скрытый ввод пользователем, чтобы обеспечить надежную и удобную работу с учетными данными.

Установка и импорт необходимых библиотек

Устанавливаются и импортируются библиотеки LangChain community, интеграция Google Gemini, пакет безопасного выполнения Python от Riza и поддержка dotenv, при этом процесс происходит тихо в Colab. Также импортируются стандартные модули Python для системных операций, аннотаций типов, работы с датой и временем, а также обработки JSON.

Определение функции для безопасной настройки API-ключей

Функция setup_api_keys() реализует последовательное получение API-ключей из разных источников. Если ключи не найдены в Colab secrets или переменных окружения, пользователю предлагается ввести их скрыто. При неудаче выводятся инструкции по настройке ключей.

Импорт компонентов LangChain и Riza

Импортируются ключевые компоненты, такие как инструмент ExecPython от Riza, обертка Gemini для LangChain, исполнитель агента, шаблоны подсказок, буферы памяти и обработчики обратных вызовов для построения многофункционального AI-агента.

Расширенный обработчик обратных вызовов для логирования

Реализован класс AdvancedCallbackHandler, который фиксирует подробные логи каждого вызова инструмента с отметками времени и ведет статистику общего количества действий. Это упрощает мониторинг и отладку работы агента.

Пользовательские инструменты: математика и анализ текста

Созданы два специализированных инструмента:

• MathTool безопасно выполняет сложные математические выражения в ограниченной среде, предотвращая небезопасные операции.
• TextAnalyzer выполняет комплексный анализ текста: частоту символов, подсчет слов, среднюю длину слов и подсчет определённых символов, возвращая результаты в формате JSON.

Валидация API-ключей

Функция проверки удостоверяется в работоспособности ключей Google Gemini и Riza, выполняя тестовые вызовы. При неудаче ноутбук завершает работу с просьбой проверить ключи.

Инициализация инструментов и модели Gemini

Инструмент ExecPython от Riza создается для безопасного выполнения кода. Методы MathTool и TextAnalyzer оборачиваются в объекты Tool LangChain. Модель Gemini инициализируется с заданными параметрами температуры, максимального количества токенов и стратегий сэмплинга с запасным вариантом на случай ошибки.

Построение AI-агента

Создается структурированный шаблон подсказки, задающий стиль рассуждений и использование инструментов. Настраивается память для хранения последних сообщений. Обработчик обратных вызовов обеспечивает логирование. Все компоненты объединяются в агента, завернутого в исполнитель с управлением итерациями, подробным выводом и условиями остановки.

Обращение к агенту с тестовыми вопросами

Функция ask_question() отправляет запросы агенту, выводит ответы и сводки по выполнению, а также обрабатывает ошибки. В качестве примеров используются задачи по подсчету букв, вычислению сложных процентов, анализу частоты слов и генерации последовательности Фибоначчи.

Итоги возможностей агента

Интеграция защищенного выполнения Python от Riza с генеративным AI Google Gemini, управляемая LangChain, создает модульного, безопасного и мощного многофункционального AI-агента. Эта система поддерживает сложные вычисления, подробный анализ текста и пошаговое рассуждение, пригодна для обработки данных, прототипирования исследований и образовательных демонстраций в безопасной среде.