Anleitung für dein Team: Hinzufügen von menschlichen Eingaben zu Multi-Agent Gen KI-Systemen

Dieser Beitrag ist eine Fortsetzung meines vorherigen Artikels mit dem Titel: Nutzung von generativer KI im Content-Marketing und Vertrieb mit einem System von Agenten.

Im vorherigen Beitrag habe ich dir gezeigt, wie du die Crew AI-Bibliothek verwenden kannst, um ein Multi-Agent Generative AI-System im Bereich Digitales Marketing zu erstellen. Dieses System ist automatisiert, d.h. es muss nur gestartet werden (mit der Funktion kickoff), und die Agenten erledigen die ihnen zugewiesenen Aufgaben.

Da diese Agenten jedoch sequenziell Aufgaben erledigten, gab es in dem ursprünglichen System keine Möglichkeit für Menschen, einzugreifen und den Agenten Anweisungen zu geben. Dies kann jedoch erforderlich sein, insbesondere wenn die Agenten über große Suchräume verfügen und die Möglichkeiten eingeschränkt werden müssen. Lass mich das anhand desselben Beispiels aus dem vorherigen Blog verdeutlichen: Digital Marketing Agentur, die digitale Marketingkampagnen und Drehbücher für die Haustierproduktindustrie entwickelt.

Einrichtung

Ich habe für meine Marketingagentur folgende Einrichtung geschaffen: Das Marketing-Team besteht aus drei verschiedenen Agenten: Marktforscher, Kampagnenentwickler und Digitalvermarkter.

Rollen

Marktforscher: führt Marktforschung in der Haustierproduktindustrie durch und ermittelt die wichtigsten neuen und aufkommenden Trends im Kundenverhalten.

Kampagnenentwickler: entwickelt einige digitale Marketingkampagnenideen auf der Grundlage der Marktforschungstrends. Um sich jedoch auf eine bestimmte Marktentwicklung zu konzentrieren, fordert er menschliche Eingaben an.

Digitalvermarkter: entwickelt 2-3 Kampagnenskripte für verschiedene Social-Media-Plattformen (TikTok, YouTube, Instagram) auf der Grundlage der Kampagnenideen.

Code

Importiere Bibliotheken

import os
import openai
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain.agents import load_tools
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

Definiere das menschliche Tool

Hier erstellen wir ein Tool namens ‚Human‘, das der Agent verwendet, um menschliche Eingaben anzufordern.

human_tools = load_tools(["human"])

Definiere LLM

OPENAI_API_KEY= ********************************************
# Ersetze die ****** durch den tatsächlichen OpenAI-API-Schlüssel
OPENAI_MODEL_NAME= 'gpt-3.5-turbo'

Standardmäßig verwendet CrewAI GPT-4, das über die kostenpflichtige Version von OpenAI angeboten wird. Ich habe mein Modell ausdrücklich definiert, um CrewAI mitzuteilen, dass ich die Basisversion verwenden möchte, die GPT-3.5 ist.

Definiere Agenten

market_researcher = Agent(
role = 'Marktforscher',
goal='Untersuche neue und aufkommende Trends in der Haustierproduktindustrie in Deutschland',
backstory = 'Du bist ein Marktforscher in der Haustierproduktindustrie',
verbose= True,
allow_delegation= False,
    llm=llm
)
campaign_creator =  Agent(
role = 'Kampagnenentwickler',
goal='Entwickle 3 interessante Marketingkampagnenideen in der Haustierproduktindustrie auf der Grundlage von Marktforschungserkenntnissen',
backstory = 'Du bist ein Marketingkampagnenplaner in der Haustierproduktindustrie',
verbose= True,
allow_delegation= False,
llm=llm
)
digital_marketer =  Agent(
role = 'Digitalvermarkter',
goal='Entwickle 2 oder 3 interessante Werbeideen für die Vermarktung auf digitalen Plattformen wie YouTube, Instagram und TikTok sowie ein Drehbuch für jede Marketingkampagne',
backstory = 'Du bist ein Vermarkter mit Schwerpunkt auf Performance-Marketing in der Haustierproduktindustrie',
verbose= True,
allow_delegation= False,
llm=llm
)

Definiere Aufgaben

task1 = Task(description="Welche Marktforschungsaufgabe möchtest du mir heute geben?",
    expected_output = 'Neue und aufkommende Markttrends in der Haustierproduktindustrie in Deutschland im Jahr 2024',
    agent=market_researcher)
task2 = Task(description=
    ("Welche Marketingkampagnen möchtest du mir heute geben?"
     "Stelle sicher, dass du mit einem Menschen sprichst, ob der Entwurf gut ist, bevor du deine Antwort finalisierst."),
    expected_output = 'Digitale Marketingkampagnenideen auf der Grundlage der Markttrends, die das Potenzial haben, auf Instagram, YouTube und TikTok viral zu werden',
    agent=campaign_creator)
task3 = Task(description="Welche digitalen Marketinginhalte möchtest du mir heute geben?",
 agent=digital_marketer)

In Aufgabe 2 gibt es zwei Aufforderungen: Die erste ist die eigentliche Aufgabe, die der Kampagnenentwickler erledigen muss, und die zweite ist die Aufforderung zur menschlichen Eingabe: ‚Stelle sicher, dass du mit einem Menschen sprichst, ob der Entwurf gut ist, bevor du deine Antwort finalisierst‘.

Erstelle das Team

crew = Crew(
agents=[market_researcher,campaign_creator,digital_marketer],
tasks=[task1,task2,task3],
verbose = 2,
process = Process.sequential
)

Starte das Team

crew.kickoff()

Und hier ist der gesamte Code zusammengefasst:

# Importiere Bibliotheken
import os
import openai
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain.agents import load_tools
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
# Definiere das menschliche Tool
human_tools = load_tools(["human"])
# Definiere das LLM
OPENAI_API_KEY= ********************************************
# Ersetze die ****** durch den tatsächlichen OpenAI-API-Schlüssel
OPENAI_MODEL_NAME= 'gpt-3.5-turbo'
# Definiere die Agenten
market_researcher = Agent(
role = 'Marktforscher',
goal='Untersuche neue und aufkommende Trends in der Haustierproduktindustrie in Deutschland',
backstory = 'Du bist ein Marktforscher in der Haustierproduktindustrie',
verbose= True,
allow_delegation= False,
    llm=llm
)
campaign_creator =  Agent(
role = 'Kampagnenentwickler',
goal='Entwickle 3 interessante Marketingkampagnenideen in der Haustierproduktindustrie auf der Grundlage von Marktforschungserkenntnissen',
backstory = 'Du bist ein Marketingkampagnenplaner in der Haustierproduktindustrie',
verbose= True,
allow_delegation= False,
llm=llm
)
digital_marketer =  Agent(
role = 'Digitalvermarkter',
goal='Entwickle 2 oder 3 interessante Werbeideen für die Vermarktung auf digitalen Plattformen wie YouTube, Instagram und TikTok sowie ein Drehbuch für jede Marketingkampagne',
backstory = 'Du bist ein Vermarkter mit Schwerpunkt auf Performance-Marketing in der Haustierproduktindustrie',
verbose= True,
allow_delegation= False,
llm=llm
)
# Definiere Aufgaben
task1 = Task(description="Welche Marktforschungsaufgabe möchtest du mir heute geben?",
    expected_output = 'Neue und aufkommende Markttrends in der Haustierproduktindustrie in Deutschland im Jahr 2024',
    agent=market_researcher)
task2 = Task(description=
    ("Welche Marketingkampagnen möchtest du mir heute geben?"
     "Stelle sicher, dass du mit einem Menschen sprichst, ob der Entwurf gut ist, bevor du deine Antwort finalisierst."),
    expected_output = 'Digitale Marketingkampagnenideen auf der Grundlage der Markttrends, die das Potenzial haben, auf Instagram, YouTube und TikTok viral zu werden',
    agent=campaign_creator)
task3 = Task(description="Welche digitalen Marketinginhalte möchtest du mir heute geben?",
 agent=digital_marketer)
# Erstelle das Team
crew = Crew(
agents=[market_researcher,campaign_creator,digital_marketer],
tasks=[task1,task2,task3],
verbose = 2,
process = Process.sequential
)
# Starte das Team
crew.kickoff()

Schlussfolgerung

Mit nur wenigen Codezeilen ermöglicht Crew AI die Hinzufügung von menschlichen Interventionen/Eingaben zu deinen Multi-Agent-Systemen, um sie in Richtung wünschenswerter Ausgaben zu lenken.

Hier ist der Link zu meinem GitHub-Repo.