Wprowadzenie do agentów AI o otwartym kodzie źródłowym

Pojawienie się inteligentnego LLMs zasilającego inteligentne przepływy pracy otwiera ekscytujące możliwości, które kiedyś były poza zasięgiem. Te "inteligentne przepływy pracy" lub agenty AI to systemy, które wykorzystują modele AI do usprawnienia zadań i podejmowania decyzji, dzięki czemu złożone operacje stają się bardziej dostępne.

Wyobraź sobie tworzenie agentowych przepływów pracy AI, które mogą pisać raporty, analizować dane, a nawet zarządzać zadaniami - bez wydawania fortuny na zastrzeżone narzędzia.

Umożliwiają to agenci AI o otwartym kodzie źródłowym, oferując elastyczne i opłacalne rozwiązania do automatyzacji przepływów pracy i rozwiązywania złożonych problemów. Przyjrzyjmy się, jak działają i dlaczego są przełomowe zarówno dla deweloperów, jak i firm.

Tworzenie niestandardowych agentów AI

Zbuduj własnego agenta AI za darmo

Zacznij teraz

Karta kredytowa nie jest wymagana

Czym jest agent AI o otwartym kodzie źródłowym?

W swej istocie, agenci AI są jak cyfrowi asystenci z mózgami - potrafią myśleć, podejmować decyzje i dostosowywać się do otoczenia. Pierwotnie powiązani z uczeniem ze wzmocnieniem, dzisiejsi agenci AI wykorzystują duże modele językowe (LLMs) do przeglądania sieci, interakcji ze sprzętem i autonomicznego wykonywania zadań. 

Wraz z rozwojem badań i pomysłów stojących za agentami AI, rośnie również potencjał otwartej współpracy. Oznacza to, że zarówno programiści, jak i użytkownicy mogą tworzyć, dostosowywać i wdrażać agentów AI bez napotykania ukrytych barier lub zastrzeżonych ograniczeń ze strony dostawców.

Korzyści z agentów AI o otwartym kodzie źródłowym

Agenci AI o otwartym kodzie źródłowym zyskują na popularności z trzech kluczowych powodów: oszczędności kosztów, przejrzystości i elastyczności. Przyjrzyjmy się, jak te zalety przekładają się na rzeczywiste korzyści.

Efektywna kosztowo sztuczna inteligencja

Opłacalna sztuczna inteligencja Agenty sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym eliminują wysokie koszty związane z opłatami licencyjnymi i zastrzeżonymi platformami. Korzystając z ogólnodostępnych frameworków i narzędzi, programiści mogą tworzyć, testować i wdrażać agentów bez rozbijania banku.

Przykładowo, uniwersytecki zespół badawczy mógłby wykorzystywać agentów AI typu open source do eksperymentów bez konieczności posiadania drogich licencji komercyjnych, umożliwiając szerszy udział w innowacjach.

Przejrzysty potok agentowy

Dzięki agentom AI o otwartym kodzie źródłowym każdy komponent systemu jest widoczny i modyfikowalny, zapewniając programistom pełny wgląd w to, w jaki sposób agent podejmuje decyzje i przetwarza informacje.

Na przykład w finansach przejrzystość pozwala na rygorystyczną kontrolę procesów decyzyjnych, zapewniając zgodność i zmniejszając ryzyko błędów algorytmicznych. 

Taka przejrzystość umożliwia deweloperom tworzenie bardziej etycznych, niezawodnych i specyficznych dla branży rozwiązań.

Brak uzależnienia od dostawcy

W przeciwieństwie do rozwiązań o zamkniętym kodzie źródłowym, w przypadku których platformy często przywiązują użytkownika do swojego ekosystemu, zmiana dostawcy lub migracja rozwiązania w inne miejsce jest trudna. 

Na przykład, własnościowe platformy CRM często zamykają użytkowników w swoim ekosystemie, utrudniając eksport danych klientów lub integrację narzędzi innych firm, podczas gdy alternatywy open-source oferują elastyczność i kontrolę. 

Agenci AI o otwartym kodzie źródłowym są zbudowani na interoperacyjnych i rozszerzalnych ramach, które pozwalają użytkownikom dostosowywać się do nowych technologii lub zmieniających się wymagań bez ograniczeń.

Wdrażanie agentów AI?

Przeczytaj nasz plan wdrożenia agenta AI

Czytaj teraz

Dostęp jest zawsze bezpłatny

Jak wybrać agenta AI o otwartym kodzie źródłowym?

Ogólne wymagania dotyczące dobrego agenta AI o otwartym kodzie źródłowym, choć w dużej mierze zależą od użytkownika i przypadku użycia, można podzielić na następujące pytania, które mogą pomóc w wyborze najlepszej opcji.

‍

Jak korzystać z tej tabeli: 

• Oceń: Skorzystaj z tabeli, aby porównać agentów AI typu open source w kluczowych kategoriach, takich jak funkcjonalność, łatwość obsługi i elastyczność.
• Filtr: Skoncentruj się na pytaniach najbardziej istotnych dla potrzeb projektu (np. wydajność w przypadku zadań wymagających dużej ilości zasobów lub bezpieczeństwo wrażliwych danych).
• Podejmij decyzję: Zidentyfikuj agenta, który najlepiej odpowiada Twoim priorytetom, równoważąc funkcje, rozszerzalność i względy etyczne.

Przykłady agentów AI o otwartym kodzie źródłowym

Teraz, gdy rozumiemy już korzyści płynące z korzystania z agentów AI typu open source, przyjrzyjmy się kilku rzeczywistym narzędziom, które można poznać już dziś. Narzędzia te zaspokajają różne potrzeby, od automatyzacji zadań po tworzenie oprogramowania, i pokazują różnorodność ekosystemu open source.

1. Auto-GPT

Opis:
Auto-GPT to eksperymentalna aplikacja open-source demonstrująca autonomiczne możliwości modelu językowego GPT-4. Łączy ona ze sobą GPT-4 "myśli", aby autonomicznie wykonywać zadania i osiągać cele zdefiniowane przez użytkownika.

Kluczowe cechy:

• Autonomiczne wykonywanie zadań bez udziału człowieka.
• Przeglądanie Internetu w celu gromadzenia danych i informacji.
• Odczytuje i zapisuje pliki, dzięki czemu jest przydatny do podsumowań i zadań związanych z dokumentami.

Wady:

• Duże zapotrzebowanie na zasoby: Wymaga znacznej mocy obliczeniowej.
• Nieprzewidywalne zachowanie: Jego autonomia może prowadzić do niezamierzonych lub nieoczekiwanych działań.

2. BabyAGI

Opis:
BabyAGI to lekka implementacja koncepcji AGI, zaprojektowana do dynamicznego generowania, ustalania priorytetów i wykonywania zadań w oparciu o jeden nadrzędny cel.

Kluczowe cechy:

• Zorientowane na cel, generujące zadania dostosowane do konkretnego celu.
• Dynamiczne ustalanie priorytetów zadań i zarządzanie nimi.
• Łatwo integruje się z interfejsami API, takimi jak Pinecone, zapewniając dodatkowe funkcje.

Wady:

• Ograniczona obsługa złożoności: Zmaga się z wieloaspektowymi lub bardzo złożonymi zadaniami.
• Zależność od API: Wymaga dostępu do usług zewnętrznych, co może wiązać się z kosztami.

3. AgentGPT

Opis:
AgentGPT umożliwia użytkownikom wdrażanie autonomicznych agentów AI bezpośrednio w środowisku przeglądarki. Agenci ci mają przypisane cele i próbują je osiągnąć iteracyjnie, z informacją zwrotną w czasie rzeczywistym.

Kluczowe cechy:

• Nie wymaga instalacji, działa bezpośrednio w przeglądarce.
• Konfigurowalne cele i nazwy agentów.
• Wykonywanie zadań w czasie rzeczywistym i pętla sprzężenia zwrotnego.

Wady:

• Ograniczone przez przeglądarkę: W środowisku opartym na przeglądarce istnieją ograniczenia wydajności i możliwości.

4. GPT-Inżynier

Opis:
GPT -Engineer to narzędzie do określania wymagań oprogramowania i generowania kodu na ich podstawie. Usprawnia rozwój dzięki konwersacyjnemu, iteracyjnemu podejściu do programowania.

Kluczowe cechy:

• Generowanie kodu w oparciu o wymagania.
• Obsługa wielu języków programowania.
• Interaktywny rozwój poprzez iteracyjne podpowiedzi.

Wady:

• Jakość kodu może się różnić: Dane wyjściowe mogą wymagać szczegółowej ręcznej weryfikacji.
• Ograniczenia kontekstowe: Trudności ze zrozumieniem zróżnicowanych wymagań projektu.

5. Jarvis

Opis:
Jarvis to asystent o otwartym kodzie źródłowym zaprojektowany w celu zwiększenia wydajności kodowania, debugowania i analizy danych. Płynnie integruje się z narzędziami programistycznymi, zapewniając pomoc w czasie rzeczywistym.

Kluczowe cechy:

• Pomaga w generowaniu kodu, debugowaniu i testowaniu.
• Zapewnia wsparcie dla interpretacji i wizualizacji danych.
• Dobrze współpracuje z popularnymi środowiskami programistycznymi.

Wady:

• Zależność od narzędzia: Działa najlepiej z określonymi integracjami.
• Krzywa uczenia się: Użytkownicy mogą potrzebować czasu, aby w pełni wykorzystać wszystkie jego funkcje.

Odkryj prostotę automatyzacji AI

Na tym blogu badaliśmy moc i potencjał agentów AI o otwartym kodzie źródłowym. Narzędzia takie jak Botpress są przykładem tego, jak frameworki open-source umożliwiają programistom swobodne wprowadzanie innowacji, bez ograniczeń związanych z systemami zastrzeżonymi. 

Niezależnie od tego, czy tworzysz agentów konwersacyjnych, automatyzujesz przepływy pracy, czy budujesz systemy oparte na sztucznej inteligencji, Botpress pozwala skupić się na tym, co najważniejsze: dostarczaniu wartości. Bez bólu głowy związanego z infrastrukturą, bez dodatkowej konfiguracji - po prostu czysta innowacja.

Zacznij budować z Botpress już dziś i poznaj przyszłość automatyzacji AI.

Tworzenie niestandardowych agentów AI

Zbuduj własnego agenta AI za darmo

Zacznij teraz

Karta kredytowa nie jest wymagana