Neste artigo, você criou seu amigo de IA personalizado que monitora sua atividade. No entanto, adicionar integrações externas, como uma ferramenta Calendário ou Gmail, pode torná-lo ainda mais útil. Isso permite que você saiba se você tem alguns eventos para participar ou e-mails importantes para responder.
Você pode fazer isso facilmente com a ampla variedade de integrações do Composio, desde GitHub e Calendar até Slack, Discord e muito mais.
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","image":"http://www.luping.net/uploads/20240816/172381104866bf44e803c73.gif","datePublished":"2024-08-16T20:24:07+08:00","dateModified":"2024-08-16T20:24:07+08:00","author":{"@type":"Person","name":"luping.net","url":"https://www.luping.net/articlelist/0_1.html"}}Ultimamente, tenho lutado contra meu vício de assistir Naruto compulsivamente. Embora seja agradável, definitivamente não me ajuda a agregar valor aos acionistas. ?
Então, por que não criar um assistente pessoal de IA que monitore minha tela e me avise se estou exagerando em algo que não deveria, como assistir anime? ?
Considerando o rápido desenvolvimento da IA no ano passado, decidi usar um modelo de linguagem multimodal para monitorar minha tela e me avisar quando estou gastando muito tempo em atividades não produtivas.
Então, aqui está como eu fiz isso.
Neste artigo, também explicarei como você pode construir seu amigo pessoal de IA usando OpenAI e Composio.
Composio é uma plataforma de código aberto que equipa seus agentes de IA com ferramentas e integrações. Ele permite ampliar a capacidade e versatilidade de seus agentes de IA por meio de ferramentas de integração como interpretador de código, RAG, incorporação e integrações como GitHub, Slack, Jira, etc.
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Para concluir o projeto com sucesso, você precisará do seguinte.
Então, vamos começar.
Comece criando um ambiente virtual Python.
python -m venv ai-friend cd ai-friend source bin/activate
Agora, instale as seguintes dependências.
pip install composio-core pip install composio-openai openai pip install pyautogui
Em seguida, crie um arquivo .env e adicione variáveis de ambiente para a chave da API OpenAI.
OPENAI_API_KEY=your API key
Você pode usar a CLI para configurar o Composio facilmente.
Primeiro, faça login em sua conta executando o seguinte comando.
composio login
Conclua o fluxo de login para prosseguir.
Agora, atualize os aplicativos.
composio apps update
Agora, você está pronto para passar para a parte de codificação.
Agora que você configurou o ambiente, vamos passar para a parte de codificação.
Primeiro, importe as bibliotecas e inicialize os conjuntos de ferramentas.
import dotenv from openai import OpenAI from composio_openai import App, ComposioToolSet from composio.utils.logging import get as get_logger logger = get_logger(__name__) # Load environment variables from .env dotenv.load_dotenv() # Initialize tools. openai_client = OpenAI() composio_toolset = ComposioToolSet() # Retrieve actions actions = composio_toolset.get_tools(apps=[App.SYSTEMTOOLS, App.IMAGEANALYSERTOOL])
Então, no bloco de código acima,
Então, aqui está o que essas ferramentas fazem.
Se você quiser examinar o código e como ele funciona, verifique os arquivos de código das ferramentas do sistema e da ferramenta de análise de imagem.
Observação: ações no Composio são tarefas que seu agente pode realizar, como clicar em uma captura de tela, enviar uma notificação ou enviar um e-mail.
Agora, defina um prompt claro e conciso para o agente. Isso é crucial para o desempenho do agente. Você pode alterar os prompts com base em seus requisitos.
assistant_instruction = ( """You are an intelligent and proactive personal productivity assistant. Your primary tasks are: 1. Regularly capture and analyze screenshots of the user's screen. 2. Monitor user activity and provide timely, helpful interventions. Specific responsibilities: - Every few seconds, take a screenshot and analyze its content. - Compare recent screenshots to identify potential issues or patterns. - If you detect that the user is facing a technical or workflow problem: - Notify them with concise, actionable solutions. - Prioritize non-intrusive suggestions that can be quickly implemented. - If you notice extended use of potentially distracting websites or applications (e.g., social media, video streaming): - Gently remind the user about their productivity goals. - Suggest a brief break or a transition to a more focused task. - Maintain a balance between being helpful and not overly disruptive. - Tailor your interventions based on the time of day and the user's apparent work patterns. Operational instructions: - You will receive a 'CHECK' message at regular intervals. Upon receiving this: 1. Take a screenshot using the screenshot tool. 2. Then, analyse that screenshot using the image analyser tool. 3. Then, check if the user uses distracting websites or applications. 4. If they are, remind them to do something productive. 5. If they are not, check if the user is facing a technical or workflow problem based on previous history. 6. If they are, notify them with concise, actionable solutions. 7. Try to maintain a history of the user's activity and notify them if they are doing something wrong. Remember: Your goal is to enhance productivity while respecting the user's autonomy and work style.""" ) assistant = openai_client.beta.assistants.create( name="Personal Productivity Assistant", instructions=assistant_instruction, model="gpt-4-turbo", tools=actions, # type: ignore ) # create a thread thread = openai_client.beta.threads.create() print("Thread ID: ", thread.id) print("Assistant ID: ", assistant.id)
No bloco de código acima,
Agora, defina uma função para executar os assistentes.
def check_and_run_assistant(): logger.info("Checking and running assistant") # Send 'CHECK' message to the assistant message = openai_client.beta.threads.messages.create( thread_id=thread.id, role="user", content="CHECK", ) # Execute Agent run = openai_client.beta.threads.runs.create( thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id, ) # Execute function calls run_after_tool_calls = composio_toolset.wait_and_handle_assistant_tool_calls( client=openai_client, run=run, thread=thread, ) # Run the assistant check every 10 seconds while True: check_and_run_assistant()
Aqui está o que está acontecendo no código acima.
Finalmente, execute o arquivo executando o arquivo Python e deixando seu novo amigo IA mantê-lo focado em seus objetivos.
O agente monitora sua tela e envia uma notificação quando vê você fazendo algo que não deveria.
O código completo pode ser encontrado aqui
Aqui está um exemplo do agente em ação.
Neste artigo, você criou seu amigo de IA personalizado que monitora sua atividade. No entanto, adicionar integrações externas, como uma ferramenta Calendário ou Gmail, pode torná-lo ainda mais útil. Isso permite que você saiba se você tem alguns eventos para participar ou e-mails importantes para responder.
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