AI Agent案例介绍（上）

2024年7月19日修改

作者：爱吃牛油果的璐璐

前言

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。​

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。​

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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。​

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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。​

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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。​

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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。​

适用对象：

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AI工程师：构建和设计AI代理系统。​

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机器学习研究者：实验复杂问题分解和因果推理。​

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数据科学家：应用代理进行数据的预处理和后处理。​

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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。​

安装和配置：

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方法1: pip install adala。​

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设置OPENAI_API_KEY。​

可用功能：

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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。​

未来发展路线图：

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。​

自动化工作流程: Questflow

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。​

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