Como Openai introdujo lo que todos los demás llaman a los agentes SDK, admitió que usar las capacidades existentes de manera unida “puede ser un desafío, a menudo requerir una amplia iteración rápida y una lógica de orquestación personalizada sin suficiente visibilidad o soporte incorporado”. En resumen, el uso de agentes necesitaba bastante programación, y esa no es la historia que cualquier proveedor de IA quiere vender.
Para devolver la narración a la idea de que gastar dinero en IA eventualmente erradicará la necesidad de un costoso desarrollo de software humano, o de hecho humanos, Openai está implementando una estructura para permitir una orquestación simple.
Primero resumamos cuáles son los problemas. Las tareas de agente implican al menos dos procesos que funcionan individualmente, con una tarea que comienza otra y con los resultados que se informan a un proceso de informes finales al final, con suerte en momentos similares. Los “resultados” también deben estar en un formato conocido (por ejemplo, una oración, un archivo, una imagen, una base de datos), pero esto no es fácil de generalizar. Incluso el camino feliz es un buen equilibrio: lidiar y explicar errores es otro problema. Todos estos son problemas de orquestación familiares. Pero como industria, nadie cree que la orquestación es un problema “resuelto”. Heavy LLM Uso también agrega la necesidad de controlar el uso del token; Las fichas son el nuevo oro negro.
Para comenzar el viaje de orquestación, OpenAI ha agregado algunas API nuevas a su plataforma central. En particular, ha introducido un básico Respuestas API Eso limpia algunos de los supuestos hechos por los agentes de chat.
En el sentido más simple, esto puede capturar la salida:
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de opadai importar Opadai cliente = Opadai() respuesta = cliente.respuestas.crear( modelo=“GPT-4O”, aporte=“Escribe una historia de una oración a la hora de dormir sobre un unicornio”. ) imprimir(respuesta.output_text) |
Puede analizar imágenes en este nivel; y agregue una de las herramientas a continuación. Cuidado: es probable que los nuevos modelos dejen de admitir la API de finalización de chat existente: muchas características nuevas solo admiten la API de nuevas respuestas.
Veamos estas nuevas herramientas. Búsqueda web Permite que un agente rastree la web para tareas simples. El breve script de Python a continuación muestra cómo se le da a un modelo la opción de usar esta herramienta:
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de opadai importar Opadai cliente = Opadai() respuesta = cliente.respuestas.crear( modelo=“GPT-4O”, herramientas=[{“type”: “web_search_preview”}], aporte=“¿Qué historia de Kubernetes apareció hoy?” ) imprimir(respuesta.output_text) |
El reesponse También contendrá referencias a cualquier artículo citado. Estas consultas se pueden definir por tiempo o ubicación. También puede sopesar el costo, la calidad y la latencia.
Búsqueda de archivos es efectivamente una tienda vectorial alojada. Usted indica que la búsqueda de archivos es una herramienta disponible e identifica su tienda vectorial:
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de opadai importar Opadai cliente = Opadai() respuesta = cliente.respuestas.crear( modelo=“GPT-4O-Mini”, aporte=“¿Qué es la investigación profunda de Operai?”, herramientas=[{ “type”: “file_search”, “vector_store_ids”: [“<vector_store_id>”] }] ) imprimir(respuesta) |
Si es necesario, un agente lo usará. La respuesta citará los documentos utilizados en la respuesta. Puede limitar las respuestas a controlar el uso y la latencia del token. Hay límites para el tamaño total del archivo, los archivos buscados y el tamaño de la tienda Vector. Los tipos de documentos que se pueden buscar (por tipo de archivo) parecen extensos.
El Uso de la computadora La herramienta es interesante:
“La herramienta de uso de la computadora funciona en un bucle continuo. Envía acciones de la computadora, como click(x,y) o type(text)que su código se ejecuta en un entorno de computadora o navegador y luego devuelve capturas de pantalla de los resultados al modelo “.
Parece que está fingiendo ser selenio, la herramienta que usamos para probar las interfaces web a través de scripts. Obviamente, esto reconoce que todavía no estamos en el AIS solo hablando con otro mundo de AIS todavía. Pero al menos es un guiño a la idea de que no todo es un sitio web.
Usaré los ejemplos de Python (definitivamente es un producto de Python-First, pero los documentos también muestran el script equivalente de JavaScript). Hemos ejecutado Python varias veces en mis publicaciones, pero en mi nuevo MacBook, solo verificaré que tenga Python instalado:
El resultado fue que python@3.13 3.13.2 ya está instalado y actualizado.
Mi pip también está allí (como PIP3).
Así que ahora puedo instalar los paquetes Operai:
Ah, recuerdo esto. Necesitamos un virtual:
Luego activo el virtual:
Y estamos listos para proceder.
Ahora, por supuesto, deberá usar y establecer un OpenAI_API_KEY. Me creé una nueva clave en la página de mi cuenta y establecí el opanai_api_key (no te preocupes, es mucho más largo que esto):
Y tienes que asegurarte de tener un poco de oro negro, me refiero a las fichas. He presentado algunas de las formas de evitar pagar OpenAi usando modelos locales, pero para esta publicación asumiré que está pagando por los tokens.
Como es tradicional, comencemos con una verificación de que los conceptos básicos anteriores están en su lugar a través de una simple solicitud con lo siguiente Haiku.py:
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de agentes importar Agente, Corredor agente = Agente(nombre=“Asistente”, instrucciones=“Eres un asistente útil”) resultado = Corredor.run_sync(agente, “Escribe un haiku sobre la recursión en la programación”.) imprimir(resultado.final_output) |
Y obtenemos una buena respuesta:
(Un buen haiku tradicional debería mencionar las temporadas que pasan, pero no es por eso que estamos aquí). Por lo general, también verificaría mi equilibrio, pero no ha sido perturbado.
Como puede ver, ya hemos usado un agente. No es que interviniera de ninguna manera, pero llegaremos a eso.
OpenAI ha simplificado el proceso de orquestación con algunos términos simples. A manos libres es una introducción al mundo asincrónico, donde algo tiene que esperar algo más. Desglosemos su ejemplo, que ejecutaré como hola.py:
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de agentes importar Agente, Corredor importar asincio español_agent = Agente( nombre=“Agente español”, instrucciones=“Solo hablas español”., ) inglés_agent = Agente( nombre=“Agente inglés”, instrucciones=“Solo hablas inglés”, ) triaje_agent = Agente( nombre=“Agente de triaje”, instrucciones=“Se transmite al agente apropiado basado en el idioma de la solicitud”., traspaso=[spanish_agent, english_agent], ) asíncrata defensor principal(): resultado = esperar Corredor.correr(triaje_agent, aporte=“Hola, ¿Cómo Estás?”) imprimir(resultado.final_output) si __nombre__ == “__principal__”: asincio.correr(principal()) |
Esto muestra dos cosas básicas. En primer lugar, la configuración de roles para los agentes en inglés simple a los que estamos acostumbrados, pero también estableciendo la interacción entre los agentes. El agente de transferencia mantiene una lista de agentes disponibles para responder respuestas.
Ahora, esto implica que mi solicitud alemana no obtendrá la respuesta correcta. Entonces, si cambiamos la consulta dentro hola.py:
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… asíncrata defensor principal(): resultado = esperar Corredor.correr(triaje_agent, aporte=“Wie Geht es Ihnen?”) … |
Y ejecutar nuestro nido de agentes:
Entonces, aunque OpenAi no tuvo problemas para traducir alemán, el agente de triaje no tenía un agente de idiomas relevante a la mano, por lo que hizo el trabajo y respondió en inglés. Es poco probable que nuestros clientes alemanes estén demasiado molestos, pero podemos mejorar.
Entonces, si finalmente agregamos el agente alemán y lo ponemos en la lista de transferencias a hola.py:
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… German_agent = Agente( nombre=“Agente alemán”, instrucciones=“Solo hablas alemán”, ) triaje_agent = Agente( nombre=“Agente de triaje”, instrucciones=“Se transmite al agente apropiado basado en el idioma de la solicitud”., traspaso=[spanish_agent, english_agent, german_agent], ) … |
Podemos intentar esa solicitud alemana nuevamente:
Esta vez se llama al agente correcto y responde. Nuestros clientes alemanes ahora están más felices: ¡Ausgezeichnet! No olvides que mi terminal de urdimbre también te está dando los tiempos para estas respuestas.
Primero observamos el bucle de respuesta, que puede incluir más llamadas de herramientas. Si la respuesta tiene una transferencia, establecemos el agente en el nuevo agente y volvemos al inicio.
Hay opciones de registro debajo de esto, pero como de costumbre, OpenAI está dando una API de alto nivel en esta etapa, lo que debería fomentar la experimentación sin la necesidad de involucrarse demasiado con la orquestación.
Si bien he introducido agentes aquí, en publicaciones posteriores, veré más partes del SDK.
Vía Sahin Ahmed
Youtube.com/thenewstack
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Tuyaopen: Mantenerse fiel al ADN de código abierto de Tuya, lo que permite a los desarrolladores traer ideas creativas directamente al mercado
La profunda integración de la IA y el mundo físico está desbloqueando nuevas oportunidades de negocios. Sin embargo, la base de esta transformación se encuentra en la evolución tecnológica, basada en vastos conjuntos de datos y la validación de diversos escenarios. Esta evolución requiere involucrar a más desarrolladores en el campo de la IA y acelerar la adopción de IA a través de productos innovadores. Por lo tanto, el código abierto se convierte en la clave para impulsar la comercialización de IA, al ofrecer a los desarrolladores un terreno fértil para la implementación creativa.
Tuya siempre ha adoptado una filosofía de código abierto, desde sus primeros días como un equipo de inicio que construye una comunidad de código abierto, hasta su papel actual como facilitador de un ecosistema inteligente abierto y neutral. Tuya continúa defendiendo la apertura a través de su ecosistema de plataforma tecnológica. Respaldado por años de experiencia en la industria y acumulación de tecnología AIOT, Tuya ha lanzado oficialmente a Tuyaopen, un marco de desarrollo abierto y de código abierto adaptado para la industria de AIOT.
Tuyaopen hereda las capacidades centrales de Tuyaos, como la compatibilidad de la plataforma multiplataforma, la integración del sistema cruzado, la arquitectura modular y el cumplimiento de la seguridad, e integra aún más un motor de inferencia de IA de extremo a extremo. Admite capacidades de IA multimodal a través del centro de agentes inteligentes de Tuya Cloud, logrando una integración perfecta de borde de la nube. Aprovechando la cadena de suministro global de Tuya y el ecosistema abierto, Tuyaopen también proporciona un camino único desde el desarrollo de productos hasta la monetización comercial, acortando significativamente el tiempo de comercialización y ayudando a los desarrolladores a acceder a más oportunidades comerciales.
HEDV: plataforma de computación Edge que ofrece protección de datos de “grado de la industria”
En escenarios comerciales complejos, como la energía inteligente y los campus inteligentes, las empresas son cada vez más exigentes de seguridad de datos y capacidades de desarrollo personalizadas. Para abordar estos desafíos, Tuya ha introducido la plataforma de computación HEDV Edge. Con una arquitectura distribuida independiente de la nube, HEDV se puede implementar de manera flexible en cualquier centro de datos de acuerdo con las necesidades empresariales, proporcionando soluciones inteligentes eficientes, unificadas, estables y escalables a bajo costo.
Construido en el ADN global de Tuya, los centros de datos independientes y el cumplimiento de los liderantes estándares globales de seguridad y cumplimiento de la nube, HEDV permite a las empresas lograr una implementación localizada de manera rentable y optimizada. Esto potencia una mayor autonomía sobre los datos, las aplicaciones y los dispositivos, lo que garantiza la seguridad de los datos críticos al tiempo que mantiene la escalabilidad elástica para escenarios de alta concurrencia.
A través del lanzamiento y el intercambio de estos motores tecnológicos, Tuya no solo equipa a los desarrolladores globales con herramientas poderosas para implementar AIOT, sino que también proporciona un respaldo técnico para la innovación audaz a través de su plataforma Cloud AI. Mirando hacia el futuro, Tuya continuará trabajando junto con los desarrolladores globales para avanzar en la adopción de tecnología y marcar el comienzo de la era comercial de AIOT juntos.
Ver contenido original: https: //www.prnewswire.com/news-releases/tuya-smart-unveils-four-core-aiot-technology-engines-empodering-developers a–reconstruct-the-fisical-world-with-ai-302437082.html
Fuente Tuya Smart
Un grupo de pesos pesados de IA y ex empleados de la Openia instan a los fiscales generales de California y Delaware a bloquear la última reestructuración de la tienda de chatgpt en una corporación con fines de lucro.
Laureado Nobel y el experto en red neuronal Geoffrey Hinton; Stuart Russell de UC Berkeley; Abrazando a Margaret Mitchell de Face; y 10 ex empleados de Operai se encuentran entre los firmantes en una carta abierta pidiendo a los AGS que intervengan antes de que el shell sin fines de lucro de OpenAI ceda por completo la rueda. Esencialmente, argumentan que el desarrollo de la inteligencia general artificial (AGI) es demasiado importante para dejar a una empresa privada con un motivo de ganancias, y debe preservarse para el interés público.
En cuestión es el plan para convertir el brazo con fines de lucro de OpenAI en una Corporación de Beneficios Públicos de Delaware (PBC) y darle el control total sobre las operaciones y los negocios de la compañía, dejando la parte sin fines de lucro para administrar iniciativas de caridad en ciertos sectores como la atención médica, la educación y la ciencia. Los firmantes argumentan que esto desmantelaría las salvaguardas de gobernanza que una vez distinguen a OpenAi, como los rendimientos de los inversores limitados, una junta independiente y un deber fiduciario de priorizar el interés público sobre la ganancia financiera.
“Openai tiene una estructura legal a medida basada en el control sin fines de lucro”, dice la carta. “Esta estructura está diseñada para aprovechar las fuerzas del mercado sin permitir que esas fuerzas abrumen su propósito caritativo”.
Mientras que el grupo se hace eco de algunas de las preocupaciones planteadas por el cofundador fallecido Elon Musk, que actualmente está demandando a OpenAi para bloquear la reestructuración, están tocando una carta diferente: un atractivo formal a los reguladores para proteger al público.
“Como los principales reguladores de OpenAI, actualmente tiene el poder de proteger el propósito caritativo de OpenAI en nombre de sus beneficiarios, salvaguardando el interés público en un momento potencialmente fundamental en el desarrollo de esta tecnología”, la carta se supone a California AG Rob Bonta y/o Delaware Kathleen Jennings. “Bajo la reestructuración propuesta por OpenAi, ese ya no sería el caso”.
Le instamos a que proteja el propósito caritativo de OpenAI preservando las salvaguardas de gobierno básicas que OpenAi y el Sr. Altman han afirmado repetidamente son importantes para su misión
“No permita que la reestructuración continúe según lo planeado”, exigieron los autores, puntiagudos en blanco. “Le instamos a que proteja el propósito caritativo de OpenAI preservando las salvaguardas de gobernanza básicas que OpenAi y el Sr. Altman han afirmado repetidamente son importantes para su misión”.
Los argumentos en la carta sonarán familiares para cualquiera que haya seguido la saga de la compañía, que Sam Altman y una camarilla de otras luminarias, incluida Musk, fundada en 2015. En el lanzamiento, OpenAi se presentó como una organización sin fines de lucro contra los gustos de Google Deepmind, comprometido a desarrollar AGI para beneficio de toda humanidad.
Eso cambió en 2019, cuando creó una subsidiaria con fines de lucro OpenAI LP bajo el control total de su padre sin fines de lucro. La nueva estructura se lanzó como un modelo de “finos de fines de lucro” diseñado para permitir a los inversores un rendimiento limitado, cualquier cosa por encima de esa tapa que revertía a la organización sin fines de lucro. Se suponía que la junta seguía siendo independiente de la mayoría, y cualquier AGI desarrollado sería propiedad y gobernaría por la organización sin fines de lucro.
La segunda reestructuración propuesta el año pasado sería un paso más allá: convertir Operai LP en un PBC de Delaware. Esto tiene como objetivo ayudar a Operai a recaudar fondos y competir con sus rivales con fines de lucro, algo que realmente no ha sido un problema para la empresa en los últimos tiempos.
Los firmantes instan a los AG a exigir respuestas de OpenAI, argumentando que el atuendo no ha abordado públicamente preguntas clave sobre su reestructuración, como si se consideraron modelos alternativos, qué papel desempeñaba la presión de los inversores y si los miembros de la junta involucrados en el proceso se beneficiarán personalmente.
También le piden al AGS que elimine a los directores que comprometieran la integridad de las decisiones de la Junta sin fines de lucro y soliciten nuevos mecanismos de supervisión para garantizar que la Junta permanezca independiente y se centre en la misión fundadora de OpenAI, no en maximizar los rendimientos para fines de lucro.
No hemos tenido noticias de la oficina de Delaware AG, y la AG de California nos dijo que no puede comentar sobre el asunto debido a una investigación en curso. Sin embargo, la oficina de Bonta nos dio una pista sobre lo que piensa de la carta.
“El Departamento de Justicia de California está comprometido a proteger los activos caritativos para su propósito previsto y se toma en serio esta responsabilidad”, nos dijo la oficina de California AG.
Operai respondió a El registro Con una explicación similar de que nos dio antes, afirmar que la organización sin fines de lucro no está siendo marginada y, si algo, en realidad se está fortaleciendo por el movimiento.
Nuestra junta ha sido muy clara: nuestra organización sin fines de lucro se fortalecerá y cualquier cambio en nuestra estructura existente estaría en servicio para garantizar que el público en general pueda beneficiarse de la IA
“Nuestra junta ha sido muy clara: nuestra organización sin fines de lucro se fortalecerá y cualquier cambio en nuestra estructura existente estaría en servicio para garantizar que el público en general pueda beneficiarse de la IA”, nos dijo un portavoz de OpenAI en una declaración enviada por correo electrónico. El brazo con fines de lucro que se convirtió en un PBC sería similar a otros atuendos de IA como Anthrope y XAI, agregó la compañía, al tiempo que cava a Musk diciendo que Xai “no admite una organización sin fines de lucro”.
Operai también señaló, nuevamente, que recientemente había establecido una comisión de expertos para guiar sus “esfuerzos filantrópicos” al “maximizar el impacto para las personas y las organizaciones impulsadas por la misión”.
Nada de lo que Operai ha dicho aborda directamente sus propias afirmaciones de que, bajo la última reestructuración propuesta, el brazo con fines de lucro se haría cargo de las operaciones diarias.
Como una corporación de beneficios públicos de Delaware, OpenAi aún se requeriría legalmente para obtener un beneficio público junto con las ganancias. Sin embargo, según la ley de Delaware, el OpenAI PBC no se requeriría que revele públicamente el progreso hacia ese objetivo. También le da a PBCS amplio margen para participar en empresas rentables que no necesariamente se alinean con su misión pública declarada.
Dado que SoftBank recientemente prometió arar $ 40 mil millones en el gigante de la IA, con una condición específica que Operai se convierte en una entidad con fines de lucro este año, podemos imaginar un fuerte incentivo para participar en la mayor cantidad posible de estas empresas con ganancias. ®
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