Создайте и развивайте кастомного агента OpenAI с A-Evolve

В этом руководстве мы работаем непосредственно с фреймворком A-Evolve в Colab и создаем полную эволюционную агентскую пайплайн с нуля. Мы настраиваем репозиторий, конфигурируем агента на базе OpenAI, определяем собственный бенчмарк и строим наш собственный движок эволюции, чтобы увидеть, как A-Evolve на самом деле улучшает агента через итеративные мутации рабочего пространства.

Через код мы используем основные абстракции фреймворка для подсказок, навыков, памяти, бенчмаркинга и эволюции, которые помогают нам понять не только как запускать A-Evolve, но и как расширять его практическим образом, подходящим для Colab. Мы подготавливаем полную среду Colab, необходимую для запуска руководства от начала до конца.

Устанавливаем необходимые пакеты, клонируем репозиторий A-Evolve, загружаем импорты фреймворка и безопасно собираем API-ключ OpenAI для доступа к модели. Мы также определяем структуру рабочего пространства и инициализируем манифест и системную подсказку, предоставляя нашему эволюционирующему агенту действующую отправную точку в рамках A-Evolve.

Мы создаем тренировочный и контрольный наборы данных, которые используются для оценки агента до и после эволюции. Определяем класс пользовательского бенчмарка, который упаковывает каждый пример в задачи A-Evolve и оценивает их. Это позволяет нам не только протестировать агента, но и понять, как его улучшить.

В процессе работы мы также создаем структуру для хранения подсказок, навыков и памяти, что позволяет агенту адаптироваться и развиваться в зависимости от поставленных задач. В результате мы получаем мощный инструмент для создания и оптимизации кастомных агентов на базе OpenAI, который можно легко интегрировать в различные проекты и исследования.