人工智慧無所不在,從回答您問題的聊天機器人到管理您日程安排的智慧助理。但您是否知道只需幾個步驟即可建立自己的人工智慧代理?無論您是開發人員還是好奇的愛好者,本指南都將向您展示如何創建一個可以執行基本任務的簡單 AI 代理,同時讓事情變得有趣和簡單。 ?
首先,決定您希望 AI 代理程式做什麼。將其視為您代理的使命。它可以是一些簡單的事情,例如回答基本問題、取得天氣更新或設定提醒。例如,讓我們建立一個可以告訴您天氣並管理您的待辦事項清單的個人助理。 ☁️?
接下來,您需要一些工具來讓您的 AI 代理變得栩栩如生。這是您的入門包:
現在,讓我們進入有趣的部分——編碼!你的人工智慧代理商需要一個能夠:
您的代理商將聽取用戶的意見並找出他們的要求。例如,如果有人問:「今天天氣怎麼樣?」您的代理商應該將此視為天氣請求。
這是一個簡單的Python函數來開始:
import re def process_input(user_input): if re.search(r"weather", user_input.lower()): return "weather" elif re.search(r"todo", user_input.lower()): return "todo" else: return "unknown"
一旦了解指令,您的代理人就需要決定下一步該做什麼。它應該獲取天氣、添加任務還是執行其他操作?
您可以這樣寫程式碼:
def decide_action(input_type): if input_type == "weather": return "Fetching weather data..." elif input_type == "todo": return "Adding to your to-do list..." else: return "I’m not sure how to help with that."
最後,您的代理商需要按照其決定行事。這可能涉及呼叫 API 來獲取天氣或將項目新增到您的待辦事項清單中。
這是一個獲取天氣的範例:
import requests def get_weather(): response = requests.get('https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=New York&appid=your_api_key') weather_data = response.json() return f"The weather in New York is {weather_data['weather'][0]['description']}." def execute_action(action): if action == "Fetching weather data...": return get_weather() else: return "Action not implemented."
基礎知識準備好後,就可以開始使用新的 AI 代理程式了。嘗試不同的命令,看看它如何回應。它正在做你所期望的事情嗎?如果沒有,請調整程式碼並使其變得更好。 ?
這是一個快速測試運行:
user_input = input("Ask me something: ") input_type = process_input(user_input) action = decide_action(input_type) response = execute_action(action) print(response)
當您對代理商的工作方式感到滿意時,請考慮部署它,以便其他人也可以使用它。您可以將其整合到訊息應用程式中或將其轉變為網路服務。可能性是無限的! ?
恭喜!您剛剛建立了第一個 AI 代理程式。雖然這個非常簡單,但它為更令人興奮的項目打開了大門。您可以擴展它的功能,教它新的技巧,並隨著時間的推移讓它變得更加聰明。建立 AI 代理不僅僅是編碼,而是創建以有意義的方式與世界互動的東西。所以,繼續探索無限的可能性吧! ??
現在您已經掌握了基礎知識,您的下一個人工智慧代理將做什麼?天空才是極限! ?
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