GPTログインAIPhidataを使ったインテリジェントエージェントの構築PhidatapythonPhidataフレームワークを使用したインテリジェントエージェントの構築この章では、Phidataフレームワークを使用してインテリジェントエージェントを作成する方法について詳しく説明します。ウェブ検索、金融データのクエリ、エージェントのチームワーク、推論、および構造化出力に関するトピックをカバーし、実際の例や応用を通じて説明します。Phidataとは?Phidataは、エージェントシステムを構築するためのフレームワークです。Phidataを使用すると、次のことが可能になります:メモリ、知識、ツール、推論を持つエージェントの構築:Phidataはエージェントの状態、メモリ、知識を管理します。協力して作業できるエージェントのチームを構築:Phidataはタスクの移転とエージェントのオーケストレーションを処理します。美しいエージェントUIを使用したエージェントとのチャット:Phidataはローカルでエージェントを実行し、セッション管理を行います。:Phidataはセッションを記録し、重要なメトリックを監視してエージェントの理解と改善を支援します。API、データベース、およびベクトルデータベースの背後でエージェントを実行:Phidataは、ローカルとクラウドの両方でインフラストラクチャを管理します。ウェブ検索エージェント最初の例として、ウェブを検索できるシンプルなエージェントを作成します。以下の手順で進めます。作成し、以下のコードを入力します。stream=True)このコードは、DuckDuckGoを使用してウェブ情報を検索するエージェントを定義しています。次に、必要なライブラリをインストールし、エージェントを実行します。金融エージェント次に、金融データをクエリするエージェントを作成します。作成し、以下のコードを入力します。stream=True)このコードは、YFinanceを使用して金融データを取得するエージェントを定義します。複雑な問題を解決するために、エージェントのチームを構築します。作成し、次のコードを入力します。推論エージェント推論機能を持つエージェントを作成します。この機能は、エージェントが問題を段階的に解決するのを助けます。作成し、以下のコードを入力します。reasoning_agent.py推論機能は実験的な特徴であり、約20%の確率で失敗します。この機能は、問題解決のための段階的アプローチを提供します。RAGエージェントRAGエージェントは、プロンプトに「コンテキスト」を常に挿入するのではなく、タスクを達成するために必要な特定の情報を知識ベース(ベクトルデータベース)から検索できます。これにより、トークンを節約し、レスポンスの品質が向上します。以下の手順でRAGエージェントを作成します。作成し、次のコードを入力します。構造化出力エージェント構造化出力を使用して、エージェントからの出力の構造を強制し、Pydanticオブジェクトを返すようにします。以下の手順で構造化出力エージェントを作成します。作成し、以下のコードを入力します。structured_output.pyまとめPhidataフレームワークを使用することで、ユーザーはインテリジェントエージェントを簡単に構築し、さまざまなタスクを自動化できます。この章では、実際の例を通じて、ウェブ検索エージェント、金融エージェント、エージェントのチーム、推論エージェント、RAGエージェント、構造化出力エージェントの構築方法を説明しました。Phidataを活用することで、エージェントの機能を拡張し、より高度なアプリケーションを開発することが可能です。次へ他に学習に関する質問があれば、AIフルスタックチューターに質問できます。(Indonesian)Lietuviškai(Lithuanian)。