Создайте умного многозадачного AI-ассистента на Streamlit для интерактивного общения в реальном времени

Создание многофункционального AI-ассистента на базе Streamlit и LangChain

В этом руководстве показано, как разработать интерактивное приложение Streamlit, объединяющее LangChain, Google Gemini API и набор продвинутых инструментов для создания мощного AI-ассистента. Система с чат-интерфейсом позволяет выполнять веб-поиск, получать содержимое Википедии, выполнять математические вычисления, запоминать ключевую информацию и хранить историю диалогов — всё в реальном времени.

Настройка окружения и зависимостей

Сначала устанавливаем необходимые пакеты Python и Node.js: Streamlit для интерфейса, LangChain для логики агента, инструменты поиска Википедии и DuckDuckGo, а также ngrok или localtunnel для туннелирования. Эти компоненты обеспечивают многофункциональность AI-ассистента.

Конфигурация API и аутентификации

Настраиваем ключ API Google Gemini и токен аутентификации ngrok для безопасного доступа к модели Gemini и возможности публичного размещения локального приложения Streamlit. Это позволяет агенту эффективно взаимодействовать с внешними сервисами и пользователями.

Разработка продвинутых инструментов агента

Класс InnovativeAgentTools предоставляет агенту следующие возможности:

• Калькулятор: безопасное вычисление математических выражений.
• Инструменты памяти: сохранение и извлечение информации во время диалогов.
• Дата и время: получение текущей даты и времени в разных форматах.

Эти инструменты позволяют агенту давать контекстно осмысленные ответы.

Создание многоагентной системы

Класс MultiAgentSystem интегрирует модель Gemini Pro с LangChain. Он инициализирует все инструменты, хранит память диалогов и использует агента в стиле ReAct с кастомным шаблоном подсказок. Метод chat обрабатывает сообщения пользователей, применяет инструменты по необходимости и генерирует умные ответы.

Проектирование интерфейса Streamlit

Приложение имеет стильный и адаптивный UI с пользовательскими CSS. В боковой панели можно вводить API-ключи и просматривать сохранённую память. Основной чат поддерживает взаимодействие с агентом в реальном времени с историей сообщений. Кнопки с примерами запросов упрощают тестирование функций поиска, математики и памяти.

Размещение и доступ к приложению

Функции настройки ngrok позволяют открыть приложение для публичного доступа. В случае проблем предлагаются альтернативы — LocalTunnel и Serveo. Приложение удобно запускать как локально, так и в Google Colab с автоматическим определением окружения.

Итог

Данный комплексный подход создаёт мощного AI-ассистента, доступного через браузер, сочетающего многозадачность и удобный интерфейс Streamlit. Модульная архитектура обеспечивает лёгкое расширение и интеграцию в сложные AI-процессы.

Изучите полный ноутбук для подробной реализации и примеров кода.