Создание интеллектуальных мультиагентных систем с BeeAI: полный кодовый гид
Изучите создание интеллектуальных мультиагентных рабочих процессов с BeeAI с использованием кастомных агентов и инструментов для маркетинговых исследований, анализа кода и стратегического планирования.
Введение в BeeAI Framework
В этом руководстве показано, как использовать фреймворк BeeAI для создания интеллектуальной мультиагентной системы с нуля. Рассмотрены основные компоненты, такие как кастомные агенты, специализированные инструменты, управление памятью и мониторинг событий, чтобы продемонстрировать, как BeeAI облегчает разработку кооперативных и умных агентов, способных выполнять сложные задачи, включая маркетинговые исследования, анализ кода и стратегическое планирование.
Настройка окружения
Начинаем с установки необходимых пакетов, включая beeai-framework. В коде предпринимается попытка импортировать модули BeeAI, а при отсутствии — используется собственная реализация для сохранения функциональности.
Модели-заглушки и кастомные инструменты
Для симуляции поведения языковой модели при отсутствии BeeAI реализована MockChatModel. Параллельно создаётся базовый класс CustomTool, задающий структуру инструментов, которыми могут пользоваться агенты.
MarketResearchTool
Этот инструмент предоставляет имитацию рыночных данных: анализ конкурентов, размер рынка, тенденции роста и показатели внедрения в предприятия, что помогает агентам принимать решения на основе данных.
CodeAnalysisTool
Инструмент для оценки фрагментов кода: анализирует структуру, сложность, использование async, обработку ошибок и документацию. Предлагает рекомендации по улучшению качества кода.
Кастомные агенты
Каждый агент имеет определённую роль, инструкции, набор инструментов и память для хранения взаимодействий. Агенты самостоятельно решают, когда использовать инструменты, и формируют ответы, объединяя результаты инструментов и рассуждения языковой модели.
Мониторинг и управление рабочим процессом
Класс WorkflowMonitor фиксирует события с отметками времени, отслеживая действия агентов и прогресс выполнения. Класс CustomWorkflow управляет несколькими агентами, распределяет задачи, поддерживает общий контекст и формирует итоговое резюме результатов.
Демонстрации
Демонстрация отдельных инструментов
Проводится тестирование MarketResearchTool и CodeAnalysisTool отдельно с показом их результатов.
Продвинутый мультиагентный рабочий процесс
Три агента — MarketAnalyst, TechArchitect и StrategicPlanner — совместно выполняют бизнес-аналитику, включая анализ рынка, обзор кода и стратегическое планирование.
Основное выполнение
Функция main запускает демонстрации, обеспечивая совместимость с окружениями типа Google Colab через применение nest_asyncio. Также даются рекомендации по установке, настройке и развёртыванию BeeAI.
Это подробное руководство демонстрирует, как BeeAI или его кастомный аналог помогает разработчикам создавать масштабируемые, поддерживаемые и готовые к продакшену мультиагентные AI-системы.
Switch Language
Read this article in English