O vídeo demonstra como implementar múltiplos agentes de IA usando Crew AI e o modelo Google Gemini. O processo começa desde o início, configurando um ambiente de codificação e instalando bibliotecas necessárias. São criados vários arquivos Python para implementar os agentes de IA e demonstrar sua interação.
Configuração do Modelo LLM
O modelo LLM é configurado especificando o nome do modelo, verbosidade, temperatura e chave API. Além disso, é criada uma chave API no site da AI Studio do Google.
Criação dos Agentes de IA
Dois agentes de IA são criados: um agente de pesquisa sênior chamado “pesquisador” e um agente de writer responsável por escrever blogs de notícias. Cada agente é atribuído a papéis, metas e histórias de fundo, e o importância de permitir que os agentes comuniquem entre si é destacada.
Uso do SerpAPI
O vídeo também demonstra como usar o SerpAPI, uma API de busca do Google que fornece 2500 consultas gratuitas. É criada uma chave API, configurada como variável de ambiente e importada as ferramentas necessárias. Em seguida, é configurada uma tarefa em uma plataforma de IA, instalando ferramentas necessárias, importando módulos e criando uma tarefa. A tarefa é identificar a próxima grande tendência em um tópico específico, enfocando em prós e contras, e fornecer um relatório abrangente de três parágrafos sobre o último trem de IA.
Relatório de Tendências de IA
O resultado da tarefa é um relatório abrangente sobre as últimas tendências de IA, incluindo o uso de modelos de linguagem grandes para gerar texto humano-like e o surgimento de agentes de IA que podem realizar tarefas específicas. O relatório destaca o impacto dessas tendências na indústria, incluindo aumento de produtividade, competitividade e capacidade de responder rapidamente às mudanças nas condições do mercado.
Sequenciamento de Tarefas com Agentes
O vídeo também explica um processo de sequenciamento de tarefas usando agentes e tarefas, que envolve uma tarefa de pesquisa e uma tarefa de escrita, e usa agentes como o pesquisador e o escritor de notícias para executar o processo.
Criação de uma Aplicação com Crew.py
Por fim, é demonstrado um script Python chamado `crew.py` que usa a biblioteca LangChain e o modelo de IA geradora do Google para criar uma aplicação que pode pesquisar e escrever artigos sobre um tópico específico. O script usa vários agentes de IA para se comunicar entre si e realizar tarefas como busca na internet, coleta de informações e escrita de um relatório. O script inicialmente encontra um erro devido a um erro de digitação na declaração de importação, que é corrigido. Em seguida, é demonstrado como a aplicação pode gerar uma página de notícias e um post de blog sobre um tópico, como “a próxima grande tendência de IA”, e explora subtemas como IA explicável e IA responsável.