Создание графового фреймворка AI-агента с несколькими узлами для автоматизации сложных задач

Обзор графового фреймворка AI-агента

В этом руководстве показано, как построить продвинутый графовый фреймворк AI-агента на базе Google Gemini API. Фреймворк позволяет создавать интеллектуальных агентов, автоматизирующих сложные многошаговые задачи с использованием структуры графа, состоящей из взаимосвязанных узлов. Каждый узел выполняет определенную функцию — от приема входных данных до обработки, принятия решений и генерации вывода. Для моделирования графа используется Python с библиотекой NetworkX, а для визуализации — matplotlib.

Настройка окружения

Сначала устанавливаются необходимые библиотеки: google-generativeai для работы с Gemini API, networkx для структур графа и matplotlib для визуализации. Затем выполняется конфигурация API Gemini с использованием предоставленного ключа для включения возможностей генерации контента в системе агента.

Определение типов узлов и структуры узла агента

Перечисление NodeType классифицирует узлы агента на четыре типа: INPUT (ввод), PROCESS (обработка), DECISION (принятие решения) и OUTPUT (вывод). С помощью датакласса AgentNode каждый узел описывается с идентификатором, типом, текстом запроса (prompt), опциональной функцией и списком зависимостей. Такая структура обеспечивает модульность и гибкость построения графа узлов.

Создание агента для исследований

Агент для исследований строится путем добавления узлов, представляющих этапы исследовательского процесса: ввод темы, создание плана исследования, обзор литературы, анализ данных, оценка качества и генерация итогового отчета.

class NodeType(Enum):
    INPUT = "input"
    PROCESS = "process"
    DECISION = "decision"
    OUTPUT = "output"
 
@dataclass
class AgentNode:
    id: str
    type: NodeType
    prompt: str
    function: Callable = None
    dependencies: List[str] = None

Создание агента для решения задач

Агент для решения задач автоматизирует процесс решения: принимает описание проблемы, разбивает её на части, генерирует несколько вариантов решения, оценивает их и создает детальный план реализации.

Запуск агентов

Демонстрационные функции run_research_demo() и run_problem_solver_demo() показывают работу фреймворка. Каждая функция визуализирует структуру графа, инициализирует входные данные и выполняет узлы агента в топологическом порядке. На каждом узле Gemini API генерирует контекстуальный ответ, результаты сохраняются и передаются дальше по графу.

Результаты и выводы

Демонстрации показывают, как сложные рабочие процессы можно разбить на граф узлов с четко определенными задачами. Такая модульная архитектура обеспечивает гибкость, прозрачность и масштабируемость интеллектуальных агентов для сложного анализа и принятия решений.

Все примеры кода сохранены в исходном виде, демонстрируя, как определять узлы, создавать агентов и пошагово выполнять рабочие процессы с помощью Python, NetworkX и Gemini API.