AI进化的新纪元:AI Agents时代(9/20)——生产力Agent案例盘点
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作者:chenoi
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一个月过去🚀,awesome-ai-agents上新增了20多个Agents,这次我们决定按照不同的分类,从生产力💪,设计🧑🎨,平台搭建🏠,编程🧑💻等多个领域盘点有趣的Agents,让大家体验一下gpts时代开源社区的Agents发展🏃
🟢 数据处理Agent: Adala
Adala是一个专注于数据处理的自动化代理框架,尤其擅长多样化的数据标记任务。这些代理能够通过迭代学习独立获得技能,学习过程受到操作环境、观察和反思的影响。
从图中我们可以看到,可以通过链接一些外部的框架,例如huggingface,进行分类任务后将标签打在对应的records上,并且循环操作。
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Adala的优势:
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可靠性:代理基于基准数据构建,提供一致且可信的结果。 -
可控输出:用户可以配置输出,设定具有不同灵活度的特定约束。 -
专业于数据处理:代理不仅擅长多样化的数据标记任务,还可以定制用于广泛的数据处理需求。 -
自主学习:智能体通过观察和反思而进化,而不仅仅是自动化。代理具有智能化的迭代独立学习能力。 -
灵活且可扩展的运行时:单一技能可以跨多个运行时部署,支持学生/教师架构等动态场景。
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AI工程师:构建和设计AI代理系统。 -
机器学习研究者:实验复杂问题分解和因果推理。 -
数据科学家:应用代理进行数据的预处理和后处理。 -
教育工作者和学生:作为教学工具或高级项目和研究的基础。
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方法1: pip install adala
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方法2: pip install git+https://github.com/HumanSignal/Adala.git
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设置 OPENAI_API_KEY
。
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包括文本分类、文本概括、问题回答、翻译、文本生成等。
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在Google Colab上运行笔记本示例、多任务学习、计算和存储顶级代理指标、创建命名实体识别技能、命令行工具、REST API交互以及视觉和多模式代理技能。
项目地址:https://github.com/HumanSignal/Adala
🟢 自动化工作流程: Questflow(有收益体系💰)
Questflow 是一个面向无代码的自主人工智能工作者的市场。他们帮助团队和个人发现和部署跨平台自动化的人工智能工作流程,且用户无需编码或 ML 经验。
特点
• 与 Upwork 类似,Questflow 提供了一个市场,用户可以利用人工智能代理跨各种数字工作空间完成任务。
• 创作者有机会将他们的专业知识转化为人工智能代理,扩大他们的影响范围并产生收入。
使用方法
使用起来确实很方便,笔者尝试对AI自动爬取并总结新闻pipeline做了实验。整个流程的搭建类似Figma的卡片拖拽。
可选的卡片有例如:什么情况下trigger(触发)该动作。以及配置邮箱。
运行后可在后台看到该pipeline。
在运行后邮箱果然收到了,类似新闻订阅一样,超酷的!
项目地址:https://v1.questflow.ai/
🟢 Sweep 代码批量重构
这是一个 Github 内置助手,在code review时相当有用,可帮助修复小错误并实现功能。其作者对该应用的定位是AI初级开发工具,可重构和编写Python的单元测试。
使用
安装并使用Sweep非常简单,首先根据项目地址,直接在Github上安装。
打开一个Github Issue,例如:Sweep: 在Python代码app.py中新加一个feature:
然后Sweep将对代码进行修改,运行,并最后发起一个pull request:
特点
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自动识别最佳的代码重构位置。 -
自动运行和调试您的代码,直接将问题转换为Pull Request (无需IDE)⚡ -
处理用户对其PRs的回复和评论 -
使用依赖图、文本和向量搜索理解代码库。 -
自动运行单元测试和自动格式化程序以验证生成的代码。
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Sweep提示技巧:
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使用时,可以提及文件名或函数名来获取特定的帮助。 -
描述所需的更改或修复,可以选择性地提及实施细节。 -
提供额外的背景信息,以帮助理解需求,例如参考特定文件中的单元测试示例。
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对于超过5000个文件的巨大仓库,Sweep可能无法完全排除所有不相关的文件和目录。在这种情况下,可能需要手动屏蔽一些目录。 -
Sweep不支持大规模的重构工作,例如超过5个文件或300行代码的更改。 -
Sweep不能将整个代码库从Tensorflow重构为PyTorch。 -
Sweep不支持编辑图片和其他非文本资产,例如不能使用标志创建网页的收藏图标。 -
Sweep无法访问外部API,包括获取API令牌。
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所有用户都有无限制的GPT3.5来发起issue。 -
每个用户每月开始时获得5个GPT4发起issue,每天可以使用2个GPT-4发起issue。
项目地址:https://github.com/sweepai/sweep/tree/main
我们会持续追踪 Agent 的最新进度,欢迎关注「卡尔的AI沃茨」🧙
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