Введение
В современном мире автоматизации бизнеса использование ИИ становится неотъемлемой частью успешной стратегии. В этой статье мы рассмотрим, как создать событийно-ориентированных ИИ-агентов с помощью UAgents и Google Gemini. Мы предложим практическое руководство по модульной реализации на Python, которое поможет вам интегрировать ИИ в ваши бизнес-процессы.
Что такое UAgents и Google Gemini?
UAgents — это мощный фреймворк для создания ИИ-агентов, который позволяет разработчикам легко управлять их жизненным циклом и взаимодействием. Google Gemini, в свою очередь, предоставляет доступ к передовым ИИ-моделям, которые могут обрабатывать и генерировать текст. Вместе они образуют идеальную комбинацию для создания масштабируемых и эффективных ИИ-приложений.
Преимущества событийно-ориентированных ИИ-агентов
- Гибкость: Событийно-ориентированная архитектура позволяет легко адаптировать систему под изменяющиеся требования бизнеса.
- Эффективность: ИИ-агенты могут обрабатывать запросы в реальном времени, что значительно ускоряет процесс принятия решений.
- Масштабируемость: Модульная структура позволяет добавлять новые функции без необходимости переписывать существующий код.
Практическое применение: шаг за шагом
Давайте рассмотрим, как создать ИИ-агента с использованием UAgents и Google Gemini. Мы пройдем через несколько ключевых этапов, чтобы вы могли увидеть, как это работает на практике.
Шаг 1: Установка необходимых библиотек
Для начала установите необходимые библиотеки с помощью следующей команды:
!pip install -q uagents google-genaiШаг 2: Настройка окружения
Импортируйте основные модули и настройте окружение:
import os, time, multiprocessing, asyncio
import nest_asyncio
from google import genai
from pydantic import BaseModel, Field
from uagents import Agent, Context
nest_asyncio.apply()Шаг 3: Конфигурация API ключа
Установите ваш ключ API Google Gemini в окружении:
os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "Ваш API ключ здесь"
client = genai.Client()Шаг 4: Определение моделей сообщений
Используйте Pydantic для определения структурированных форматов сообщений:
class Question(BaseModel):
question: str = Field(...)
class Answer(BaseModel):
answer: str = Field(...)Шаг 5: Создание агента Gemini
Создайте агента UAgents:
ai_agent = Agent(
name="gemini_agent",
seed="agent_seed_phrase",
port=8000,
endpoint=["http://127.0.0.1:8000/submit"]
)Шаг 6: Обработка вопросов
Реализуйте логику обработки вопросов:
@ai_agent.on_event("startup")
async def ai_startup(ctx: Context):
ctx.logger.info(f"{ai_agent.name} listening on {ai_agent.address}")
def ask_gemini(q: str) -> str:
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash",
contents=f"Ответьте на вопрос: {q}"
)
return resp.text
@ai_agent.on_message(model=Question, replies=Answer)
async def handle_question(ctx: Context, sender: str, msg: Question):
ans = ask_gemini(msg.question)
await ctx.send(sender, Answer(answer=ans))Шаг 7: Создание клиентского агента
Настройте клиентского агента для отправки вопросов:
client_agent = Agent(
name="client_agent",
seed="client_seed_phrase",
port=8001,
endpoint=["http://127.0.0.1:8001/submit"]
)Шаг 8: Запуск агентов
Определите вспомогательную функцию для запуска агентов:
def run_agent(agent):
agent.run()
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target=run_agent, args=(ai_agent,))
p.start()
time.sleep(2)
client_agent.run()
p.join()Заключение
В этой статье мы рассмотрели, как создать событийно-ориентированных ИИ-агентов с помощью UAgents и Google Gemini. Вы узнали, как управлять жизненным циклом агентов, обрабатывать сообщения и реализовывать масштабируемую архитектуру для ИИ-приложений. Это решение не только упрощает интеграцию ИИ в бизнес-процессы, но и открывает новые горизонты для автоматизации.
Не бойтесь экспериментировать с вашей конфигурацией UAgents, добавляя более сложные рабочие процессы и динамическое обнаружение агентов. Ваши возможности безграничны!
