Создание и развитие индивидуального агента OpenAI с помощью A-Evolve, используя бенчмарки, навыки, память и мутации рабочего пространства

Создание и развитие индивидуального агента OpenAI с помощью A-Evolve, используя бенчмарки, навыки, память и мутации рабочего пространства

В этом руководстве мы работаем непосредственно с фреймворком A-Evolve в Colab и создаём полный конвейер эволюционного агента с нуля. Мы настраиваем репозиторий, настраиваем агент на базе OpenAI, определяем собственный бенчмарк и создаём собственный механизм эволюции, чтобы увидеть, как A-Evolve действительно улучшает агента с помощью итеративных мутаций рабочего пространства.

Подготовка среды Colab

Мы подготавливаем полную среду Colab, необходимую для запуска руководства от начала до конца. Мы устанавливаем необходимые пакеты, клонируем репозиторий A-Evolve, загружаем импорты фреймворка и безопасно собираем ключ API OpenAI для доступа к модели. Мы также определяем структуру рабочего пространства и инициализируем манифест и системный запрос, предоставляя нашему развивающемуся агенту допустимую отправную точку в рамках фреймворка A-Evolve.

Определение наборов данных для обучения и удержания

Мы определяем наборы данных для обучения и удержания, которые используются для измерения агента до и после эволюции. Мы создаём собственный класс бенчмарка, который упаковывает каждый пример в задачи A-Evolve и оценивает прогнозы по точным ожидаемым результатам. Мы также настраиваем подсказки для маршрутизации навыков, что подготавливает систему к соединению различных типов задач с правильными моделями поведения позже в рабочем процессе.

Реализация индивидуального агента A-Evolve

Мы реализуем индивидуального агента A-Evolve, который считывает активный запрос, навыки и память из рабочего пространства и использует OpenAI для решения каждой задачи. Мы проектируем агента так, чтобы он выбирал соответствующие навыки, внедрял недавнюю память и возвращал траектории в структуре, ожидаемой фреймворком. Мы также определяем шаблоны навыков и строгий контракт на вывод, которые служат основными компонентами, которые механизм эволюции может добавить для повышения производительности с течением времени.

Создание механизма эволюции Colab

Мы создаём индивидуальный механизм эволюции Colab, который проверяет сбои и решает, как мутировать рабочее пространство. Мы используем его для ужесточения запроса, добавления недостающих навыков и хранения эпизодической памяти, чтобы агент постепенно учился лучше форматировать и выполнять задачи, специфичные для поведения, в циклах.

Запуск A-Evolve

Мы запускаем полный цикл A-Evolve от базовой оценки до пост-эволюционного анализа. Мы измеряем агента до обучения, выполняем несколько эволюционных циклов, перезагружаем рабочее пространство и затем сравниваем окончательные результаты обучения и удержания, чтобы увидеть, что улучшилось. Мы также проверяем эволюционировавший запрос, навыки, память и историю оценок, что позволяет нам чётко наблюдать, как фреймворк преобразует агента шаг за шагом.

В заключение мы успешно создали и запустили полный рабочий процесс A-Evolve, а не просто изучили репозиторий на поверхностном уровне. Мы создали допустимое рабочее пространство, подключили индивидуального агента, провели его тестирование на структури...

Читать далее