Пьеса с нулевым до агентом
14 августа 2025 г.Перейдите с пустого экрана к рабочему агенту за 5 дней с этим пошаговым стартовым пакетом
Если вы новичок в агентах искусственного интеллекта, вы находитесь в нужном месте.
Все в этой области начали с нуля. Я строил агенты и автоматизации ИИ в течение многих лет, и я также пишу контент для стартапа AI/ML, поэтому я провожу свое время как на создание технологии, так и объясняя его на простом языке.
В этом руководстве я пропущу пух, пропущу шумиху и покажу вам точно, с каких инструментов вы должны начать, если вы хотите быстро построить свой первый агент искусственного интеллекта. Это то, что я бы вручил вам, если вы появились сегодня и сказали: «Я хочу перейти от нуля к рабочему агенту к концу недели».
Ваши первые 5 инструментов (от 0 до опасных)
1. GPTS - самый быстрый способ построить личного помощника ИИ
Начните здесь.
Openai GPT - самый простой способ быстро работать. Вы можете построить функциональный помощник по искусственному интеллекту, не касаясь кода, хостинговых серверов или возиться с API. Просто дайте ему инструкции, загрузите файлы, которые им нужны, и это готово.
Есть ли «лучшие» модели? Конечно. Можете ли вы выжать немного больше производительности, если вы потратите недели на кодирование пользовательского решения? Может быть. Но если цель состоит в том, чтобы что -то сделать сейчас, GPT доставят вас туда быстрее, чем что -либо еще.
Вот ваш первый шаг:
- Открыть чатт.
- Нажмите «Исследовать GPT» → «Создать GPT».
- Напишите четкие инструкции, добавьте любые файлы знаний и немедленно протестируйте их.
К тому времени, когда вы закончите свой кофе, у вас будет работающий личный агент по искусственному искусству.
2. N8N - Автоматизация и агенты, которые используют инструменты
Как только ваш агент сможет поговорить, вы захотитеделатьПолем
N8N-это инструмент автоматизации с открытым исходным кодом, который подключает ваш ИИ с другими приложениями, API и источниками данных. Это как Zapier, но с гораздо большим контролем, вариантом для самостоятельного управления и без блокировки поставщиков.
Например, вы можете:
- Пусть ваш GPT прочитал входящие электронные письма.
- Анализ срабатывания настроений с N8N.
- Магазин приводит к Airtable.
- Предупредить свою команду в Slack.
Вы только что построили рабочий процесс с AI, не написав огромного бэкэнда с нуля.
Попробуйте это, чтобы начать:
- Установите N8N локально или используйте их облачный сервис.
- Создайте рабочий процесс «Hello World» с одним триггером и одним действием.
- Добавьте свой GPT в качестве шага в цепочке.
Как только вы увидите, что это работает, вы поймете, что можете превратить десятки инструментов в нечто мощное.
Если вы хотите более глубокое прохождение, я написал полное руководство о том, как использовать N8N, который вы можете найтиздесьПолем
3. crewai-многоагентные системы в Python
Когда вы будете готовы к кодированию, Crewai-отличная первая структура Python для многоагентных систем. Это установки, где несколько специализированных агентов работают вместе для одной цели.
Представьте себе «исследовательскую команду»:
- Агент 1 ищет в Интернете.
- Агент 2 суммирует результаты.
- Агент 3 пишет отчет.
Crewai обрабатывает координацию, чтобы вы могли сосредоточиться на том, что на самом деле делают агенты.
Вам не нужны расширенные знания ML, только базовые навыки Python, такие как создание виртуальной среды и управление сценариями.
Начните с этого:
- Установите Python 3.10+.
- PIP установить crewai
- Запустите пример из документов и поменяйте в своих собственных ролях агента.
Это заставит вас думать о агентах как товарищах по команде, а не просто чат -ботами.
4. Cursor + crewai - комбинация сил
Cursor-это редактор кода с AI, который работает непосредственно в вашей среде разработки. Он может прочитать вашу кодовую базу и генерировать новый код по требованию, например, Github Copilot, но с большим контролем.
Вот где это становится весело: скажите Cursor, чтобы создать проект Crewai с тремя агентами, которые обрабатывают исследования, суммирование и написание. Это разбит все это в вашем проекте. Нет прыжков между документами, нет бесконечной копии из учебных пособий.
Чтобы попробовать:
- Установите курсор.
- Начните новый Python Project.
- Подсказка: «Установите Crewai и создайте три агента: исследователь, аналитик, писатель».
За считанные минуты у вас будет функционирующая многоагентная система без ручной работы вручную.
5. Streamlit - быстрый интерфейс для ваших агентов
Иногда вам нужен простой интерфейс, чтобы люди могли использовать вашего агента, будь то демонстрация, внутреннее тестирование или публичный запуск. Поток идеально подходит для этого.
Это библиотека Python, которая позволяет создавать чистое, функциональное веб -приложение за считанные минуты. HTML, CSS или JavaScript не требуется. Просто напишите Python, запустите его, и он живет в вашем браузере.
Например, вы можете построить:
- Чатбот пользовательского интерфейса для вашего бэкэнда Crewai.
- Приборная панель, показывающая, над чем работает каждый агент.
- Форма, которая подает вход в ваш GPT.
Чтобы построить свой первый:
- PIP Установите стримку
- Создайте app.py с помощью St.text_input () и St.Write ().
- Подключите его к логике вашего агента.
Совет профессионала: если вы используете курсор, предложите его «построить пользовательский интерфейс для моего чат -бота», и он напишет для вас весь интерфейс.
Единственная ментальная модель, которая вам нужна
Мышление
Разбери модные слова. Агент - это просто код, работающий на сервере, используя языковые модели и инструменты вызова. Нет магии, просто инженерия.
Когда вы перестаете относиться к ним как с таинственными черными ящиками, вы будете строить быстрее. Вы также перестанете тратить время, преследуя «самые продвинутые рамки» и сосредоточитесь на том, чтобы что -то вживые вживую.
Подумайте о каждом агентском проекте, как это:
- LLM для размышлений/разговора.
- Инструменты для выполнения.
- Оркестровка для координации.
- Хостинг, чтобы сделать это вживую.
Все в этом списке: GPTS, N8N, Crewai, Cursor, Premlit, аккуратно вписываются в эту структуру. Начните с малого, слой в сложности и продолжайте двигаться.
Ваш многоразовый рецепт агента ИИ
Думайте об этом как о строительстве любого агента искусственного интеллекта, независимо от того, какие инструменты вы используете. Вы разбиваете свой проект на эти основные произведения:
- Мозг:LLM, который генерирует язык, принимает решения или отвечает на вопросы.Примеры: OpenAI GPT, Anpropic Claude или модели с открытым исходным кодом, такие как Llama.
- Инструменты:Внешние приложения, API или базы данных, с которыми ваш агент должен взаимодействовать сделатьвещи.Примеры: N8N Workflows, Google Sheets API, Slack Bots, веб -скребки, пользовательские функции Python.
- Оркестровка:Логика, которая координирует мышление и выполнение вашего агента, включая многоагентное общение.Примеры: Crewai для Python Multi-Agent Systems, N8N для оркестровки рабочего процесса или простых сценариев.
- Интерфейс:Как пользователи взаимодействуют с вашим агентом.Примеры: Пользовательский интерфейс CHATGPT, веб -приложения Streamlit, Slack или Discord Bots или простые инструменты командной строки.
- Хостинг:Где ваш код живет и работает.Примеры: Облачные сервисы, такие как AWS, DigitaloCean, N8N Cloud или ваш собственный сервер.
Как использовать этот рецепт
Начните с выбора своих инструментов для каждой части. Например:
- Мозг: Openai gpt
- Инструменты: N8N Рабочий процесс, вызывая APIS
- Оркестровка: n8n сама или crewai, если вы кодируете
- Интерфейс: Приложение Streamlit для пользовательского ввода/вывода
- Хостинг: Ваша собственная облачная виртуальная машина или N8N Cloud
Затем постройте шаг за шагом:
- Получите мозг говорить (тестируйте GPT или ваш LLM).
- Подключите мозг с инструментом и проверьте действия.
- Добавить оркестровку для координации нескольких задач или агентов.
- Создайте простой интерфейс для легкого использования.
- Развернуть на хостинге, чтобы он был доступен.
Ваш 7-дневный вызов агента
Хотите рабочую систему агента ИИ через неделю? Точно следуйте этому:
- День 1–2: Создайте GPT, который отвечает на определенный набор вопросов для вашего домена.
- День 3: Используйте N8N для подключения GPT к одному внешнему инструменту или API.
- День 4–5: Изучите основы Crewai и установите двух агентов, работающих вместе.
- День 6: Используйте курсор для улучшения и расширения вашей настройки Crewai.
- День 7: Оберните все в пользовательский интерфейс.
К концу вы выйдете за рамки Simle Chat и начнете выполнять реальные задачи.
Простой агент, которого вы можете украсть
Вот минимальный пример, который вы можете изменить в Python:
Импорт Openai Import OS Запросы на импорт ОС # пример для инструмента Web API
import openai
import os
import requests # Example for a web API tool
# --- Brain: Use OpenAI GPT API ---
def ask_gpt(prompt):
"""
Calls the OpenAI API to get a response based on the provided prompt.
"""
# Ensure you have your OpenAI API key set as an environment variable
# export OPENAI_API_KEY='your-api-key'
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not openai.api_key:
return "Error: OpenAI API key not found. Please set the OPENAI_API_KEY environment variable."
try:
# Using ChatCompletion for newer models like gpt-3.5-turbo or gpt-4
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", # Or "gpt-4" if you have access
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
max_tokens=150, # Adjust as needed
temperature=0.7 # Adjust for creativity
)
return response.choices[0].message['content'].strip()
except Exception as e:
return f"Error calling OpenAI API: {e}"
# --- Tool: Simple API call (replace with your tool) ---
def get_data(query):
"""
Fetches data from an external source based on the query.
Replace this with your actual tool implementation.
"""
print(f"Fetching data for query: '{query}'...")
# --- Example: Using a hypothetical public API ---
# Let's assume there's an API that returns information based on a search term.
# You would replace this with your actual API endpoint and parameters.
# Example using a dummy API that just returns the query in a string
# In a real scenario, you'd make a request like:
# try:
# api_url = f"https://api.example.com/data?q={query}"
# response = requests.get(api_url)
# response.raise_for_status() # Raise an exception for bad status codes
# data = response.json() # Assuming API returns JSON
# return str(data) # Convert to string for the prompt
# except requests.exceptions.RequestException as e:
# return f"Error fetching data from API: {e}"
# For this example, we'll just return a placeholder string
return f"Placeholder data for '{query}' from my tool."
# --- End of Example ---
# --- Orchestration: Combine brain and tool ---
def agent_workflow(question):
"""
Orchestrates the workflow: gets data from the tool and then asks the
GPT brain to respond using that data.
"""
print("Starting agent workflow...")
data_from_tool = get_data(question)
if data_from_tool.startswith("Error"):
return data_from_tool # Return the error from the tool
print(f"Data received from tool: '{data_from_tool}'")
# Construct the prompt for the GPT model
prompt_for_gpt = f"Use the following data to answer the question: '{question}'\n\nData:\n{data_from_tool}"
response_from_gpt = ask_gpt(prompt_for_gpt)
return response_from_gpt
# --- Interface: Command line ---
if __name__ == "__main__":
print("Welcome to your AI Agent!")
print("Type 'quit' or 'exit' to stop.")
while True:
user_input = input("\nAsk your agent: ")
if user_input.lower() in ["quit", "exit"]:
print("Exiting agent. Goodbye!")
break
if not user_input.strip():
print("Please enter a question.")
continue
agent_response = agent_workflow(user_input)
print("\nAgent's Answer:")
print(agent_response)Swap in your actual API calls, hosting, and UI as needed.
Последнее слово
Не ждите идеального. Начните с создания простого агента ИИ, который работает. Вы столкнетесь с проблемами и переписываете детали по ходу дела. Вот как вы выясняете, что на самом деле нуждается в вашем варианте использования.
Следуйте инструментальной последовательности-
Оригинал