Microsoft Agent-Lightning: Przewodnik krok po kroku po tworzeniu agentów AI
Microsoft przedstawia Agent-Lightning, framework, który ma na celu znaczne uproszczenie procesu tworzenia zaawansowanych agentów AI. Narzędzie to umożliwia badaczom i programistom eksperymentowanie z komponentami serwerowymi i klienckimi w jednym miejscu, co znacząco przyspiesza cykl rozwoju. Całość, jak podają twórcy, może być uruchomiona w środowisku Google Colab.
Agent-Lightning oferuje ustrukturyzowane podejście do budowania, testowania i optymalizacji agentów AI. Framework wspiera aktualizacje zasobów, kolejkowanie zadań i automatyczną ewaluację, co czyni go wszechstronnym narzędziem dla każdego, kto pracuje nad rozwojem sztucznej inteligencji.
Jak działa Agent-Lightning?
W artykule opisującym krok po kroku proces tworzenia agenta AI przy użyciu Agent-Lightning, autorzy skupiają się na stworzeniu prostego agenta QA (Question Answering). Agent ten, rozszerzający klasę LitAgent, przetwarza zapytania użytkownika za pomocą modelu językowego LLM, zbiera odpowiedzi i ocenia je na podstawie klucza odpowiedzi.
Kluczową cechą jest funkcja nagradzania, która weryfikuje poprawność odpowiedzi, uwzględnia pokrycie tokenów i dba o zwięzłość wypowiedzi. Dzięki temu agent uczy się generować dokładne i treściwe odpowiedzi.
Testowanie i Optymalizacja
Do optymalizacji działania agenta wykorzystywana jest technika system prompts. Twórcy definiują zestaw zadań QA i dobierają różne system prompts, aby zoptymalizować działanie agenta. Framework umożliwia uruchomienie serwera Agent-Lightning i klientów w jednym środowisku Colab.
Serwer iteruje przez różne system prompts, aktualizując shared system_prompt przed zakolejkowaniem każdego zadania treningowego. Następnie zbierane są wyniki i obliczane średnie nagrody dla każdego promptu, co pozwala na wybór najlepszego. Równolegle, klient przetwarza zadania wysyłane przez serwer, co przyspiesza proces ewaluacji.
Podsumowanie
Agent-Lightning, jak twierdzą jego twórcy, ma w zamyśle usprawnić proces budowy, testowania i optymalizacji agentów AI. Dzięki niemu możliwe jest wystartowanie serwera, uruchomienie równoległych workerów, ewaluacja różnych system prompts i automatyczny pomiar wydajności, a wszystko to w jednym środowisku Colab. Czy tak jest w istocie? Zweryfikują to zapewne pierwsi użytkownicy frameworku.
