Transcription
Все мы знаем и любим такие инструменты, как ChatGpt. Но что, если ChatGPT мог бы работать сам по себе и снять с вас еще больше работы? Что ж, хорошие новости. Это реальность благодаря новому конструктору агентов от OpenAI. Это инструмент, который предоставляет мощь ИИ-агентов. ИИ-инструменты, которые могут запускать другие ИИ-инструменты прямо на вашем рабочем столе и прямо в том инструменте, который вы уже используете. Если это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, это не так. Я покажу вам шаг за шагом, как создать агента в конструкторе агентов OpenAI прямо сейчас. И не волнуйтесь, вам не придется писать ни строчки кода, потому что chatbt поможет нам создать его. Если вы так же взволнованы, как и я, давайте начнем. [Музыка] Итак, прежде всего, если вы не знакомы, что такое ИИ-агент? Думайте о нем как о цифровом аналитике. Он может рассуждать, принимать решения и действовать. Это означает, что он может предпринимать шаги самостоятельно, без необходимости постоянно давать ему подсказки. Он понимает контекст и цели вместо отдельной задачи. ИИ-агенты могут читать данные. Они могут анализировать закономерности и генерировать собственные выходные данные. И самое главное, ИИ-агент может запускать и управлять другими ИИ-инструментами. Вместо того, чтобы вы давали подсказку Chad GBT, чтобы получить ответ, а затем снова давали подсказку, он может выполнить все эти шаги за вас. Итак, позвольте мне показать вам пример ИИ-агента. Это то, что мы будем создавать шаг за шагом, но я хочу, чтобы вы увидели всю картину, а затем мы разберем это по частям. Этот ИИ-агент предназначен для ответов на вопросы пользователей и для ответов на вопросы пользователей специально для операционных команд, отличающихся от финансовой команды. Он будет обращаться к реальным живым данным. Он будет обращаться к операционным данным, если ему задан операционный вопрос, и он будет обращаться к финансовым данным и данным главного книги, если ему задан финансовый вопрос. Еще лучше, он будет анализировать эти данные с помощью Python и давать нам действительно надежные результаты. Так что, если у вас нет времени на стратегическую работу, потому что вы отвечаете на так много вопросов от своих деловых партнеров, думайте об этом как о первой остановке, первом аналитике, к которому они могут обратиться за своими первоначальными вопросами, пока вы работаете над более важными стратегическими вопросами, которые действительно требуют человеческого времени и внимания. Так что имейте это в виду, когда мы будем двигаться дальше. Опять же, мы начнем работать над этим шаг за шагом, но это видение того, что мы надеемся построить. ИИ-агент, который может анализировать свои собственные данные, который может отправлять их другим ИИ-инструментам для анализа данных и возвращать ответы на естественном языке, которые должны ответить на многие вопросы. Если вы еще этого не сделали, обязательно подпишитесь на мою бесплатную еженедельную рассылку Finance Automation Insider. У меня есть ссылка в описании. И когда вы подпишетесь, я отправлю вам руководство по 15-минутным автоматизациям финансов, которые вы можете внедрить уже сегодня. Так что обязательно нажмите на эту ссылку в описании и присоединяйтесь к Finance Automation Insider, чтобы получать советы, хитрости и хаки, подобные этому. Итак, чтобы начать, вам нужно будет перейти на platform.openai.com. Вы не пойдете в свой обычный chat GPT. И вы попадете на экран, который выглядит примерно так. Если он не откроется там, обязательно спуститесь влево и перейдите в agent builder. И здесь вы увидите возможность создавать рабочие процессы. И в данном случае рабочие процессы — это то, где мы будем создавать наших ИИ-агентов. Весь мой рабочий процесс, который мы будем создавать, сам по себе является ИИ-агентом, использующим другие ИИ-агенты. Рабочие процессы могут делать разные вещи без использования ИИ-агентов, но для всех целей и задач рабочий процесс в данном случае действительно такой же, как ИИ-агент. Итак, давайте нажмем кнопку "Создать". Итак, вы увидите здесь, это холст. Это то место, где вы видели полный рабочий процесс ИИ-агента, опубликованный ранее. И он всегда будет иметь начало. Это то, что будет запускать ИИ-агента на основе чата, который вы ему дадите. Теперь, чтобы сориентировать вас в том, что вы видите здесь, опять же, это холст, где мы будем создавать наш рабочий процесс. Вы можете немного перемещаться с помощью кнопки панорамирования здесь. Это позволит вам перетаскивать. Кликер позволит вам щелкать. А затем, конечно, есть отмена и повтор. Теперь слева, здесь вы найдете все различные модули, которые мы будем помещать в рабочий процесс. Агент — это когда вы можете фактически вызвать модель, и она выполнит инструкции для вас. Конечная точка означает, что вы можете завершить последовательность, если желаемое действие не соответствует условию, если это просто конец последовательности. Заметки очень полезны, чтобы позволить нам объяснить, что происходит. Вы видели некоторые из них в завершенном рабочем процессе. Поиск по файлам — отличный способ добавить контекст из данных или из других файлов. Вы можете загрузить данные, которые хотите проанализировать, например, данные о точках продаж или данные главного книги. Вы можете загрузить документы с политиками. Все, что вам нужно, вы можете загрузить сюда. Ограничители — это очень важный инструмент, особенно в финансах. Мы посмотрим, что это позволяет вам убедиться, что вы не предоставляете личную идентифицирующую информацию, что вы не делаете вещей, которые требуют модерации. Модели контекстных протоколов. Это вещи, где вы можете фактически перейти к Google Drive, Gmail, учетной записи электронной почты. Это позволяет вам извлечь контекст из вашей существующей работы, из ваших существующих документов, чтобы лучше информировать ответы. У нас есть некоторые логические условия. Если иначе очень похоже на Excel, ну, это позволяет ему зацикливаться, если условие истинно. Так что он будет выполнять процесс несколько раз. Одобрение пользователя — это крутая вещь. Иногда называется "человек в цикле". Это означает, что если следует определенный путь, инструмент приостановится и попросит человека ввести данные, прежде чем продолжить. Это отличный способ убедиться, что ИИ-инструмент делает то, что у него получается лучше всего, но не принимает никаких решений, которые не следует принимать. Затем, наконец, если мы работаем с данными, у вас есть возможность преобразовывать данные прямо здесь, прямо в строке, и устанавливать состояния. Так что, если что-то было предопределено или определяется ИИ-агентом, вы можете установить это состояние и применить его ко всему остальному. Есть ли у вас какие-либо вопросы до сих пор? Оставьте их в комментариях. Я читаю и отвечаю на каждый из них, и я более чем рад помочь. Теперь лучший способ учиться — это играть. Так что не беспокойтесь о запоминании всех этих частей прямо сейчас. Мы начнем наше построение и проведем вас через многие из этих функций по одной. Итак, когда мы начнем, давайте перейдем сюда и назовем это нашим анализом данных. Это будет наш агент анализа данных. И это будет наш учебник. Хорошо. Итак, мы переименуем это. И снова, у нас будет наш старт здесь. И это будет место, где будет наш первоначальный запрос в чате. Так что наш старт заполняется автоматически. Вы увидите, что он введен как текст. Это означает, что он будет принимать его как чат, точно так же, как вы бы с chatgbt. И теперь мы можем начать добавлять все различные части. Итак, следующее, что мы добавим, это мы добавим ограничители. Чтобы добавить модуль, вы просто перетаскиваете его сюда. А затем мы можем соединить их с помощью двух точек. Вот так. Теперь мы можем перейти и установить наши ограничители. Итак, я хочу убедиться, что чат не дает и не запрашивает никакой личной идентифицирующей информации. И я также хочу, чтобы он был модерируемым, то есть, если есть какие-либо вопросы, которые не следует задавать, что-то неуместное, он остановит это от движения. Очень важно всегда думать о безопасности и ограничителях при создании ИИ-инструментов. Если он не проходит ограничители, если он не проходит модерацию, я хочу, чтобы это закончилось. Так что это пример того, где мы будем использовать "конец". Если он не проходит ограничители, я хочу, чтобы он вернулся к пользователю и сказал: "Я не могу двигаться дальше". Но если он проходит модерацию, мы перейдем к следующему шагу. И на следующем шаге мы хотим выбрать домен. Мы хотим решить, является ли это финансовым вопросом или операционным вопросом, потому что мы хотим по-разному общаться с пользователем в зависимости от того, является ли он операционным или финансовым. И мы хотим использовать разные наборы данных и разные ИИ. Так что это будет наш первый ИИ-агент, который мы принесем. Мы перетащим сюда агента. Мы соединим их вот так. Держите его немного организованным. Хорошо. А затем этому агенту теперь нужно дать работу. Итак, вы видите, у нас есть имя здесь. Мы назовем этого агента "выбрать домен", потому что мы хотим выбрать домен вопроса. Мы хотим включить историю чата. Вы почти всегда захотите сделать это. Это будет извлекать предыдущие разговоры, которые он имел с пользователем. Мы хотим использовать модель GPT5. Мы дадим этому немного усилий по рассуждению, чтобы убедиться, что он действительно думает и выбирает домен. Нам не нужен инструмент для этого, и мы хотим, чтобы он выводил текст. Теперь для инструкции, это то место, где мы можем обратиться к chat GPT. Итак, теперь мы перешли к chatgpt, и вот где я говорю, вам не нужно знать, как резать. Вам не нужно знать, как эти ИИ-агенты работают в деталях, потому что chat GPT поможет вам на каждом этапе пути. Итак, у меня есть подсказка, которая гласит: "Мне нужна ваша помощь в написании инструкций для ИИ-агента, которого я вставляю в OpenAI agent builder. Мне нужен этот агент, чтобы анализировать вопрос пользователя и определять, является ли он операционным вопросом, финансовым вопросом или чем-то еще. Я хочу, чтобы вы выбрали ровно один и вывели "операции", "финансы" или "другое". Включите любые другие инструкции, которые могут понадобиться агенту для обеспечения наилучшего направления, потому что кто знает ChatGpt лучше, чем ChatGpt." Итак, мы отправим это и посмотрим, что получим. Хорошо. Итак, он возвращает нам подсказку. Он говорит: "Точно вставьте это как инструкции". Хорошо. Итак, мы выберем всю эту информацию здесь. Он говорит: "Итак, я хочу вывести "операции", "финансы" или "другое". Не объясняйте ничего другого. Не добавляйте никакой пунктуации. Классифицируйте это как "операции". Если это касается процессов, рабочих процессов, финансов, финансовых отчетов, это действительно здорово. Если это болтовня, HR, маркетинг, просто скажите "IQ". Итак, мы скопируем это. Мы вставим это как наши инструкции. Хорошо. И тогда мы готовы. Теперь нам нужно установить условие, которое будет разделяться в зависимости от того, что он получил. Для вашего сведения, если вы знакомы с JSON, все это будет выведено в формате JSON, который позволяет ему проходить через различные условия. JSON — это объектно-ориентированный язык программирования. Это типично для того, как работают многие ИИ-агенты. Chat GBT поможет вам написать все это. Agent builder поможет вам справиться с этим. Если вы заинтересованы в изучении JSON, дайте мне знать в комментариях, и я могу сделать полное видео об этом. Но знайте, что Chat GBT снова справится со всем этим для вас. Итак, теперь мы войдем. Мы добавим наш "если иначе". И это будет наше условие, которое позволит нам разделить. Теперь для "если иначе" мы можем добавить несколько ветвей. Всегда будет ветвь под названием "иначе", говорящая, что вы хотите, чтобы он сделал, если нет другого варианта. Мы начнем с этого как с простого. Если это "другое" или если это не "операции" или "финансы", мы просто хотим, чтобы это закончилось. Так что мы можем пойти вперед и соединить это. Это супер просто. Теперь снова у нас есть JSON. Я уже получил это от ChatGpt, чтобы немного ускорить процесс. Хорошо. Итак, это то, что дал мне chat GPT. Мы сделаем "ввод-вывод", "анализ домена = операции". Мы добавим еще один, и вот он для финансов. И тогда мы готовы. Итак, теперь у нас есть три условия. Вы увидите, что у нас есть условие для операций, условие для финансов, а затем условие для всего остального. Так что все остальное заканчивается, потому что с этим действительно ничего нельзя сделать. Теперь мы добавим агентов для финансов и операций. Если вы еще этого не сделали, обязательно подпишитесь на канал. Я публикую совершенно новые видео каждую неделю, и я не хочу, чтобы вы что-то упустили. Итак, давайте добавим наших двух агентов, а затем настроим их. Итак, вот наш первый агент. Вот наш второй агент. И теперь два процесса будут работать отдельно и с отдельными данными в зависимости от того, что они получили. Хорошо. Итак, вот наши агенты, и давайте начнем с операционного агента. Итак, для настройки нашего операционного агента мы хотим, чтобы усилие по рассуждению было средним, потому что этот действительно будет думать. Для наших инструкций нам нужно создать что-то, что будет переводить наш естественный язык в то, что может анализировать данные, которые мы предоставим в следующем ИИ-агенте. потому что естественный язык не будет знать точно, каковы доступные столбцы, каковы типы данных. Итак, нам нужно помочь определить это. И есть очень простой способ сделать это, если мы вернемся к Chad GPT. Теперь не беспокойтесь о том, чтобы записывать все эти подсказки, которые я даю вам. Я включу их в описание. Так что обязательно проверьте это. А пока вы можете просто сосредоточиться на том, что мы делаем и почему мы это делаем. Итак, мне нужна ваша помощь в написании инструкций для ИИ-агента внутри Open AI agent builder. Мне нужен этот агент, чтобы переводить естественный язык в запрос, специфичный для домена. Это должно быть переведено в запрос, который выполняется с использованием только того, что находится в онтологии YL, которую вы определите. Итак, YL и онтология, это большие модные термины, о которых вам не нужно слишком беспокоиться. Это естественный способ общения с ИИ-инструментами, чтобы они могли понять, как организованы данные. Это, по сути, система десятичной классификации Дьюи, как в библиотеке, для ИИ-инструментов. Теперь вы можете снова обратиться, если у вас есть какой-либо интерес к изучению этих тем, дайте мне знать в комментариях. Я сделаю будущие видео именно по этим двум темам. Но пока знайте, что chatbt может помочь вам написать все это. Итак, теперь нам нужно сделать две вещи. Во-первых, нам нужно сказать, что этот домен касается анализа операционных данных. Итак, мы добавим это в "настроить". А затем нам нужно загрузить некоторые из наших данных. Итак, вот набор данных, который у нас есть. Это наш набор данных о точках продаж для кофейни. С ИИ-инструментами можно сделать очень классную вещь. Вы можете просто скопировать первые несколько строк данных. они получат общее представление о том, что вы пытаетесь показать, а затем вы можете просто вставить это, и он сможет построить эту систему десятичной классификации Дьюи, эту онтологию для вас. Итак, мы отправим это и посмотрим, что получим. Хорошо, он возвращается. Он снова дает нам инструкции для агента. Он подтверждает, что понимает, что мы просим, и это то, что мы скопируем и вставим в инструмент. Итак, вы видите, вот работа, которую мы ему даем. Вот онтология, данные, как они расположены, и он показывает, знаете ли вы, целочисленные измерения. Он точно говорит, что это такое. Он говорит, как вам нужно вывести это, каким должен быть целевой запрос, а затем он дает правила, правила сопоставления, синтаксис. Итак, все то, что ИИ-агент должен понимать. И опять же, вы сделали все это, не написав ни строчки кода. Да, вы будете копировать и вставлять некоторый код, но chat GPT справился со всем этим для вас. И опять же, кто лучше для создания ИИ-агента OpenAI, чем ChatGpt? Итак, давайте скопируем все это. Мы можем начать прямо после заголовка "инструкции агента". Мы вставим это до самого низа, а затем вставим это как нашу инструкцию. Хорошо, вот наш операционный агент. Теперь мы перейдем к настройке финансового агента. Хорошо, снова мы дадим ему среднее усилие по рассуждению, и мы вернемся и сделаем то же самое с инструкцией. Хорошо, вот та же подсказка, что и раньше. Мы снова скажем, что этот домен касается финансовых данных. А затем мы перейдем к нашим данным главного книги для этой кофейни, и мы дадим ему первые несколько строк. Опять же, мне нравится убедиться, что я даю ему немного другое для каждого места. Так что убедитесь, что мы захватили несколько разных вещей. Вернитесь. Мы вставим это и позволим chat GPT сделать свое волшебство. Хорошо, chat GPT уже возвращается. Мы получаем то же самое, что и раньше. Теперь он просто настроен для набора данных финансовой отчетности вместо того, чтобы быть настроенным для операций. Так что, пока он заканчивает, мы начнем копировать все это. Хорошо, вот все наши инструкции для этого агента. Мы вставим это. И теперь у нас есть агенты, которые будут создавать язык запросов. Теперь последними агентами будут фактические агенты, которые анализируют данные. Итак, давайте добавим их обоих. Это будет тот же узел, этот узел агента прямо здесь. Итак, давайте соединим нашего операционного агента туда. И затем этот первый агент будет анализом операций. Хорошо, этому мы снова хотим дать среднее усилие, чтобы убедиться, что он делает некоторые рассуждения, потому что он будет анализировать данные. Теперь инструкции для этого будут очень простыми, потому что мы дадим ему инструмент, и я покажу вам это через мгновение. Так что инструкции будут очень простыми. Мы просто скажем, что ваша роль — анализировать полученный вами запрос, потому что у вас уже был ИИ-агент, создавший запрос, зная, как запрашивать, используя предоставленные вам инструменты. Теперь вот инструменты, и вот где это становится действительно здорово. Итак, на предыдущем шаге вы видели, как мы использовали chatbt для написания кода и онтологии для понимания данных. Но теперь этот ИИ-агент сам будет генерировать код Python для анализа данных. Так что вам не нужно ничего спрашивать у chat GBT здесь, потому что это агент Chat GBT, и он сделает всю эту работу за вас, точно так же, как мы видели раньше, но без необходимости давать ему подсказки. Так что спуститесь к этому знаку плюс, нажмите "инструменты", и мы хотим добавить интерпретатор кода. Теперь вы можете подумать: "Почему я не использую поиск по файлам?". Поиск по файлам больше подходит для таких вещей, как PDF, документы Word, когда данные являются текстом. Интерпретатор кода фактически позволяет анализировать данные, и это единственный способ загрузить файлы Excel или CSV, потому что вы не можете сделать это через поиск по файлам. Так что мы будем использовать интерпретатор кода, что означает, что этот ИИ-агент напишет Python для анализа файла, который мы ему дадим. Итак, теперь мы будем использовать те же файлы, которые у нас были для предыдущего шага, когда мы создавали онтологию. Мы добавим этот файл, а затем мы сделаем все это снова, и мы спустимся сюда и добавим еще одного агента, который будет нашим финансовым анализом. Хорошо, мы вставим те же инструкции. Ваша роль — анализировать полученный вами запрос, используя предоставленные вам инструменты. Убедитесь, что мы соединили эти два вместе, а затем добавим среднее усилие по рассуждению и вставим наш инструмент. Пожалуйста, вставьте это. И это все. Мы создали агента. Последнее, что осталось сделать, это протестировать его. Итак, теперь у нас есть построенный рабочий процесс, и последнее, что нужно сделать, это протестировать его. Итак, давайте нажмем кнопку "Запустить". Он появится, чтобы протестировать нашего агента. Так что мы можем дать ему подсказку, как будто мы пользователь. Давайте скажем: "Какое место было самым прибыльным?". "Прибыльный" должно быть ключевым словом для перехода к финансовому анализу. "Какое место было самым прибыльным на данный момент в 2023 году?". Я уточняю, что это 2023 год, потому что именно из этого набора данных. Я не хочу, чтобы он пытался анализировать прямо сейчас и возвращался с сообщением "у меня нет данных". Так что просто убедитесь, что вы понимаете, что вы ему даете. Давайте отправим это и посмотрим, что произойдет. Хорошо, он запускает ограничители. Он прошел ограничители. Он выбрал "финансы" как домен. Он интерпретировал это как финансовый вопрос. Он запускает финансового агента. Хорошо, он говорит, что мне нужно понять, что самое прибыльное. Так что он решает, как ему нужно написать запрос. Прямо сейчас он пишет запрос для агента анализа данных. Опять же, подумайте, если бы это был chat GPT, нам пришлось бы давать подсказки, получать ответ, давать подсказки, получать ответ. Он делает все это за нас прямо сейчас. Теперь он перешел от финансового агента к агенту финансового анализа, и он фактически использует Python для выполнения анализа. Мы должны скоро увидеть, как появится Python. Давайте посмотрим, как это выглядит. Хорошо. И вот код Python. Если вы знакомы с Python, вы увидите, что он использует множество различных инструментов, которые ему нужны. И он полностью запускает код Python для завершения этого анализа. Он продолжает рассуждать по мере выполнения. Он запускает код Python по мере выполнения. Хорошо, вы увидите, что он готовится составить ответ пользователю. И вот ответ, который вы получили бы, если бы были пользователем. Так что, если бы вы были фактическим пользователем, он показывает нам все шаги, потому что мы его построили. Если бы вы были фактическим пользователем, единственное, что вы получите обратно, это этот чистый ответ. Вы не увидите всего этого другого шума. Это мы для целей тестирования. Вы получите этот чистый ответ, гласящий: "Атория имеет самую высокую чистую прибыль, которая представляет собой выручку минус себестоимость продаж, затраты на рабочую силу, маркетинг, коммунальные услуги". Имейте в виду, мы ничего из этого не определяли. ИИ-инструменты справились со всем этим анализом с контекстом и инструкциями, которые мы ему дали. Насколько это круто? Просто представьте все различные области, где вы можете это построить. Просто сделайте упражнение для удовольствия. Прокрутите свой почтовый ящик и посмотрите, какие вопросы вы получаете снова и снова. Затем попрактикуйтесь в создании агента так, как мы только что сделали с chat GPT, создавая весь контекст и инструкции, которые вам нужны, и ИИ-агент, работающий с вашими данными, и посмотрите, сможете ли вы достичь того, где вы получаете большой объем вопросов, на которые он может ответить при первом обращении. Просто подумайте, сколько времени это может сэкономить вам и насколько это было легко с действительно таким логическим подходом "перетащи и брось" и поддержкой chat GPT на каждом этапе пути. И не забывайте, если вы хотите придумать идеи о том, как использовать конструктор агентов OpenAI для решения некоторых ваших проблем с рабочими процессами и экономии времени, вы можете просто спросить Chad GPT, и он даст вам идеи для конкретных проблем, с которыми вы сталкиваетесь. Насколько это круто? Получайте удовольствие, играя. Опять же, нет лучшего способа учиться, чем практиковаться. Получайте удовольствие, играя здесь. Обещаю, вы ничего не сломаете. Просто убедитесь, что вы сохраняете копии того, что делаете, и вперед. Если вам понравилось это видео о конструкторе агентов OpenAI, я настоятельно рекомендую вам посмотреть мое видео о режиме агента в Excel. Иногда вы просто хотите остаться в Excel, инструменте, который вы знаете и любите. И режим агента предоставляет многие из возможностей, которые вы видели здесь, прямо в Excel. Я размещу ссылку на это видео прямо здесь. Опять же, если вам понравилось это видео, не пропустите режим агента в Excel. Это действительно взорвет вам мозг. Я увижу вас там. До тех пор, это Майк, прощаюсь с F9 Finance. Удачи.