如何让人工智能助手替我完成工作 —— CrewAI！
释放AI助手的力量
深度潜入
人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分，简化了任务并为复杂问题提供解决方案。在人工智能领域中，大型语言模型（LLMs）起着至关重要的作用，但了解它们的能力对于有效利用至关重要。在本文中，我们将探讨AI（特别是LLMs）如何处理信息，以及如何利用它们进行更高级的任务。
我们强烈建议您查看我们的指南，以了解如何在当今的被动收入经济中利用人工智能。
思维的两种模式
丹尼尔·康纳曼在他的书《思考，快与慢》中介绍了两种思考系统的概念：第一系统和第二系统。第一系统是快速的，下意识的和自动的，而第二系统是缓慢的，故意的和有意识的。目前，大多数LLM都是在第一系统模式下运作，类似于充满预测的自动机器。它们提供快速的，有上下文意识的回应，但缺乏深度的理性思考。
克服限制：思维之树的提示
为了模拟理性的系统2思维，我们可以运用“思维之树”提示等技术。这包括引导语言模型从多个角度考虑问题，类似于请教各种专家的意见。通过这样做，AI可以产生更细致、思考周到的回应，使其成为解决复杂问题的宝贵工具。
输入Crew AI：构建AI代理团队
船员AI提供了一个平台，用于组建专注于不同角色的AI代理团队。这些代理可以合作解决复杂的问题。让我们深入研究一个实际的例子，设置三个代理来分析和完善一个创业概念。
为创业分析设置AI代理
市场代理商
- 角色：市场研究专家
- 目标：分析产品的潜在需求，并提供如何接触广泛目标受众的指导。
- 背景故事：了解市场趋势和消费者行为的装备。
2.技术专家:
- 角色：技术分析专家
- 目标：为产品开发提供分析和建议。
- 背景故事：精通技术进步和产品创新。
3. 商务拓展代理：
- 角色：业务顾问
- 目标：综合其他代理人的报告并制定全面的商业计划。
- 背景：擅长制定战略业务计划。
定义任务和协作
任务应当具体而且以结果为导向。以我们的创业公司为例：
- 市场营销人员的任务：分析需求并提出针对受众的定位策略。
- 技术人员的任务：为产品开发提供分析和建议。
- 商业发展的任务：根据其他代理的输入，创建一个详细的商业计划。
有了定义的任务，我们可以实例化团队，指定代理人如何顺序地协作以达到最终结果。
使用真实世界数据增强代理智能
使AI智能体变得更聪明需要让它们能够访问实时的真实世界数据。Crew AI 提供了内置工具，用于这个目的。通过集成文本转语音或谷歌搜索等工具，智能体能够收集更准确和最新的信息，增强其问题解决能力。
高API费用的陷阱：选择本地支付
虽然使用Crew AI非常强大，但也有一些成本。为了避免高额的API费用并确保隐私，本地运行模型是一个可行的解决方案。我们对13个开源模型进行了实验，结果表明有些模型在理解任务方面遇到了困难。值得注意的是，“regular llama 130亿参数”模型竟然意外地整合了一个subreddit的数据，展示了本地模型的潜力。
与本地模特一起的旅程
在测试各种本地模型时，性能存在显著差异。像“llama 2系列”和“Falcon”这样的参数较少的模型表现不佳，而“Open Chat”和“Mistro”显示出了潜力。令人惊讶的是，一个非微调的“llama 130亿参数”模型在任务上表现出了理解，尽管不完美。
总结与展望
优化AI代理
- 尝试使用思考之树促使更加深入思考的回应。
- 利用内置工具为代理商提供真实世界的数据。
成本效益和隐私保护：
- 考虑在本地运行模型，以避免高额的API费用。
- 探索各种本地模型，找到最适合您任务的模型。
3. 持续改进:
- 保持对AI模型和工具的最新进展的更新。
- 尝试不同的提示和模型，以获得更好的结果。
最后，了解像Crew AI和本地模型这样的AI助手的微妙之处，使我们能够充分发挥它们的潜力。通过将AI的优势与思考性的提示和实际数据相结合，我们为更智能和更有效的问题解决铺平了道路。随着AI的不断发展，我们能够驾驭其领域的能力将是开启前所未有的可能性的关键。
我们强烈推荐您阅读我们的指南，了解如何在今天的被动收入经济中充分利用人工智能。
