Mengautomasikan deskripsi e-dagang dengan sistem multi-agen
Sistem Multi-Agen (MAS) dan Crewai: Mengautomasikan E-Commerce dengan Analisis Imej AI-berkuasa
Sistem multi-agen (MAS) adalah sistem yang diedarkan yang terdiri daripada pelbagai agen pintar yang bekerja bersama untuk mencapai matlamat individu dan kolektif. Ejen -ejen ini, yang boleh menjadi perisian, robot, atau bahkan manusia, beroperasi secara bebas tetapi berkomunikasi dan menyelaras untuk menyelesaikan masalah yang rumit di luar keupayaan ejen tunggal. Ciri -ciri utama MAS termasuk autonomi, kawalan terdesentralisasi, dan kebolehsuaian kepada persekitaran dinamik. Dalam e-dagang, MAS boleh mengautomasikan penjanaan deskripsi produk dari imej, mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan.
Objektif Pembelajaran:
- memahami peranan MAS dalam mengautomasikan tugas kompleks menggunakan analisis imej.
- meneroka keupayaan Crewai untuk membina sistem AI multi-agen dengan pemprosesan imej.
- Ketahui bagaimana AIS AI meningkatkan e-dagang melalui generasi penerangan produk automatik.
- Melaksanakan sistem multi-agen berasaskan python menggunakan Crewai untuk penciptaan penyenaraian e-dagang automatik.
- Menganalisis aplikasi dunia nyata analisis imej AI-didorong oleh pelbagai industri.
Jadual Kandungan:
- Keupayaan Analisis Imej Agentic AI
- Aplikasi Agentic AI dalam Analisis Imej
- Crewai untuk analisis imej multi-agen
- ciri analisis imej Crewai
- deskripsi e-dagang automatik dengan sistem multi-agen
- Kesimpulan
- Soalan Lazim
Keupayaan analisis imej Agentic AI:
sistem AI AI dengan keupayaan analisis imej Tawaran:
- Analisis masa nyata: memproses data visual yang luas dalam masa nyata, meningkatkan kecekapan dalam penjagaan kesihatan, pembuatan, dan runcit.
- Ketepatan Tinggi: Mencapai kadar pengiktirafan melebihi 95%, meminimumkan positif palsu.
- membuat keputusan automatik: mengautomasikan tugas kompleks seperti diagnostik perubatan atau pengawasan.
Aplikasi Agentic AI dalam Analisis Imej:
Agentic AI dengan analisis imej mengubah pelbagai sektor:
- penjagaan kesihatan: Membantu dalam analisis imej perubatan, pengesanan corak, dan cadangan diagnosis.
-
Pembuatan: Memandu penyelenggaraan ramalan dan kualiti melalui pemantauan data visual. - runcit: Meningkatkan carian visual dan pengurusan inventori melalui pengkategorian imej dan pengindeksan.
- e-commerce: Automasi penerangan produk end-to-end Generasi dari imej.
crewai untuk analisis imej multi-agen:
Crewai, sebuah platform berasaskan São Paulo (ditubuhkan 2023), mengkhususkan diri dalam membangunkan sistem AI multi-agen. Ia membolehkan perniagaan membuat, menggunakan, dan menguruskan pasukan ejen AI autonomi ("krew") yang bekerjasama dalam tugas -tugas yang kompleks.
Ciri -ciri kru utama:
- Orchestration Multi-Agen: Membolehkan Chaining bersama-sama pelbagai agen AI untuk automasi tugas dan pengoptimuman aliran kerja yang lancar.
- Pengkhususan peranan: Ejen telah menentukan peranan dan tanggungjawab untuk kerjasama yang efisien.
- Rangka Kerja Open-Source: Projek sumber terbuka yang berkembang maju dengan komuniti GitHub yang besar.
- Penawaran Awan Enterprise: Platform terpusat untuk menguruskan beban kerja AI kompleks dan sistem multi-agen.
Keupayaan analisis imej Crewai:
Alat penglihatan Crewai membolehkan ejen AI mengekstrak teks dari imej menggunakan URL atau laluan fail. Ini memperluaskan fungsi ejen, membolehkan pemprosesan maklumat visual dan integrasi ke dalam aliran kerja. Aplikasi termasuk pemprosesan dokumen, kemasukan data automatik, dan penjanaan kandungan.
sistem multi-agen untuk penerangan e-dagang automatik:
Tutorial berikut menunjukkan membina kerangka krewi di mana pelbagai agen AI bekerjasama untuk menganalisis imej produk dan menghasilkan penerangan.
Langkah 1: Pemasangan Perpustakaan:
Pasang Crewai dan Dependencies:
pip install crewai crewai-tools poetry pip install langchain_openai
Langkah 2: Import Perpustakaan dan Kunci API:
import perpustakaan yang diperlukan dan konfigurasikan kunci API OpenAI:
from langchain_openai import ChatOpenAI from crewai import Agent, Crew, Process, Task from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task from crewai_tools import VisionTool import os os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' # Replace with your key
Langkah 3: Menentukan Model Terbuka:
Nyatakan model terbuka: untuk analisis imej dan gpt-4o-mini
untuk penerangan generasi. gpt-3.5-turbo-16k
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "gpt-4o-mini" llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k", temperature=0.1, max_tokens=8000)
Langkah 4: Ejen Analisis Imej dan Tugas:
Buat ejen untuk mengekstrak nama dan penerangan produk menggunakan VisionTool. (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi mengikuti struktur dalam teks asal).
Buat ejen untuk menjana penerangan produk berdasarkan maklumat yang diekstrak. (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan).
Langkah 6: Ejen Generator Tajuk Imej dan Tugas:
Buat ejen untuk menghasilkan tajuk produk ringkas (maksimum 3 perkataan). (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan).
Langkah 7: Melaksanakan krew:
Sediakan dan jalankan sistem multi-agen secara berurutan. (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi mengikuti struktur dalam teks asal). Contoh output ditunjukkan dalam asal. Kesimpulan: Mas menawarkan pendekatan yang kuat untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. Crewai memudahkan pembangunan dan penggunaan sistem ini, meningkatkan kecekapan operasi di pelbagai industri. Integrasi keupayaan analisis imej terus menguatkan sistem ini, membolehkan pemprosesan data masa nyata dan membuat keputusan automatik. Takeaways Key: (versi yang diringkaskan dari Takeaways Kunci Asal) Soalan -soalan yang sering ditanya: (versi yang diringkaskan dari Soalan Lazim Asal) (Nota: URL imej dikekalkan dari input asal. Coretan kod ditandakan sebagai ditinggalkan untuk keringkasan, kerana ia panjang dan sebahagian besarnya berulang dalam struktur.)
Atas ialah kandungan terperinci Mengautomasikan deskripsi e-dagang dengan sistem multi-agen. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Semasa bekerja pada AIS AI, pemaju sering mendapati diri mereka menavigasi perdagangan antara kelajuan, fleksibiliti, dan kecekapan sumber. Saya telah meneroka rangka kerja AI yang agentik dan menjumpai Agno (sebelum ini adalah Phi-

Pelepasan ini termasuk tiga model yang berbeza, GPT-4.1, GPT-4.1 Mini dan GPT-4.1 Nano, menandakan langkah ke arah pengoptimuman khusus tugas dalam landskap model bahasa yang besar. Model-model ini tidak segera menggantikan antara muka yang dihadapi pengguna seperti

Pernyataan Jadual Alter SQL: Menambah lajur secara dinamik ke pangkalan data anda Dalam pengurusan data, kebolehsuaian SQL adalah penting. Perlu menyesuaikan struktur pangkalan data anda dengan cepat? Pernyataan Jadual ALTER adalah penyelesaian anda. Butiran panduan ini menambah colu

Buka kunci kekuatan model embedding: menyelam jauh ke kursus baru Andrew Ng Bayangkan masa depan di mana mesin memahami dan menjawab soalan anda dengan ketepatan yang sempurna. Ini bukan fiksyen sains; Terima kasih kepada kemajuan dalam AI, ia menjadi R

Simulasi Rocket dilancarkan dengan Rocketpy: Panduan Komprehensif Artikel ini membimbing anda melalui mensimulasikan pelancaran roket kuasa tinggi menggunakan Rocketpy, perpustakaan Python yang kuat. Kami akan merangkumi segala -galanya daripada menentukan komponen roket untuk menganalisis simula

Gemini sebagai asas strategi AI Google Gemini adalah asas kepada strategi ejen AI Google, memanfaatkan keupayaan multimodalnya untuk memproses dan menjana respons di seluruh teks, imej, audio, video dan kod. Dibangunkan oleh DeepM

"Super gembira untuk mengumumkan bahawa kami memperoleh robotik debunga untuk membawa robot sumber terbuka ke dunia," kata Hugging Face pada X. "Sejak Remi Cadene menyertai kami dari Tesla, kami telah menjadi platform perisian yang paling banyak digunakan untuk robot terbuka terima kasih

Dalam perkembangan penting bagi komuniti AI, Agentica dan bersama-sama AI telah mengeluarkan model pengekodan AI sumber terbuka bernama DeepCoder-14b. Menawarkan keupayaan penjanaan kod setanding dengan pesaing sumber tertutup seperti OpenAI
