GPT-4o AI Agents: Easily Create Medical Research Agents (Praison AI)

Summary

在这个视频中，我们探索了如何利用低代码解决方案和人工智能（AI）创建医疗研究AI代理。首先，介绍了三个主要的AI代理：研究代理、写作代理和编辑代理，它们分别负责研究疾病、撰写文章和最终定稿。视频强调了如果研究代理无法访问PubMed或互联网资源，其输出质量将大打折扣。为了解决这个问题，我们介绍了如何通过Longchain工具为研究代理提供PubMed访问权限，从而提升研究质量。随后，视频详细演示了如何通过安装必要的包、导出API密钥、初始化代理、并利用Longchain工具集成PubMed，来创建和运行这些AI代理。此外，还展示了如何使用Longchain的Tav搜索API wrapper进行互联网搜索，以进一步提升AI代理的研究能力。整个流程不仅简化了手动研究的繁琐工作，还提高了研究的效率和质量。视频最后鼓励观众订阅YouTube频道，以便获取更多关于人工智能的更新。

Takeaways

• 🚀 利用GPT-4创建医疗研究AI代理，通过低代码解决方案集成Prais和AI。
• 🔍 第一个AI代理负责研究疾病，随后的代理负责写作和编辑，以完成整个研究过程。
• 📚 如果研究代理无法访问PubMed或互联网，输出的质量将大大降低。
• 🛠️ 通过提供工具如L链工具，研究代理可以利用这些工具进行研究，从而获得更好的输出。
• 🧰 通过集成Prais和AI与L链，可以简化工具的集成过程，提高研究效率。
• 📝 通过自动化，AI代理可以搜索PubMed数据库，找到最新的研究文章，并生成最终报告。
• 📈 使用L链工具，可以为研究代理提供高级访问权限，从而提高研究的质量和速度。
• 💻 通过命令行安装必要的包，如prais-ai、longchain-community-xml等，以支持研究代理的运行。
• 🔗 需要导出OpenAI模型名称和API密钥，以便研究代理能够使用所需的工具。
• 📑 创建的AI代理包括研究分析师、医疗作家和编辑代理，每个代理都有其特定的任务。
• 🔬 通过集成Pubmed和L链工具，研究代理可以访问Pubmed数据库，搜索相关文章。
• 🌐 除了Pubmed，还可以使用如Tav搜索引擎的API wrapper，为AI代理提供互联网搜索能力。

Q & A

什么是低代码解决方案？

低代码解决方案是一种软件开发方法，它允许开发者通过图形界面和模型驱动的逻辑来创建应用程序，而不需要编写大量的代码。这种方法简化了开发流程，缩短了开发时间，并允许非专业开发者参与到应用开发中来。

如何使用GPT-4创建医疗研究AI代理？

使用GPT-4创建医疗研究AI代理涉及到集成不同的AI模型来执行特定的任务，如研究、写作和编辑。首先，需要定义研究任务，然后利用GPT-4模型自动生成相应的代理，如研究分析师代理、医疗作家代理和编辑代理。

为什么研究代理需要访问PubMed？

研究代理需要访问PubMed，因为PubMed是一个包含大量生物医学文献的数据库，可以为研究代理提供关于疾病原因和治疗方法的最新和最相关的信息。没有这样的访问权限，研究代理的输出质量将大大降低。

如何将L链工具集成到Prais和AI中？

要将L链工具集成到Prais和AI中，首先需要安装必要的依赖，如XML到dict。然后，通过在Prais和AI的代理定义文件中添加工具代码，将L链工具的功能集成到代理中。这样，代理就可以使用这些工具来执行它们的任务。

如何为研究代理分配Pubmed L链工具？

为研究代理分配Pubmed L链工具，需要在代理的代码中引入Pubmed查询工具的函数，并将其粘贴到代理的工具部分。这样，研究代理就可以通过L链工具访问Pubmed，执行相关的研究任务。

运行AI代理并获取最终输出的步骤是什么？

运行AI代理并获取最终输出的步骤包括：1) 初始化Prais和AI；2) 定义研究任务并创建代理；3) 为代理添加所需的工具；4) 在终端运行Prais和AI命令来启动代理；5) 代理将依次执行研究、写作和编辑任务；6) 最终输出将是一个经过研究、撰写和编辑的详细报告。

如何使用L链工具进行更高级的研究？

使用L链工具进行更高级的研究可以通过集成不同的L链工具来实现，如使用Pubmed工具进行医学文献搜索，或者使用搜索引擎API（如Google Search API或Bing Search API）进行网络搜索。这些工具可以通过L链的wrapper简化集成过程，使得AI代理能够访问和分析大量的数据。

为什么需要对来自utilities的工具进行包装（wrapper）？

来自utilities的工具需要进行包装（wrapper），因为这些工具可能需要特定的初始化过程或者与L链工具不同的交互方式。通过创建一个wrapper，可以简化工具的使用，使其更容易地集成到Prais和AI中，并保持一致的接口。

如何使用Tav搜索引擎API进行AI代理的网络搜索？

要使用Tav搜索引擎API进行AI代理的网络搜索，首先需要安装Tav Python库和Tav搜索API的wrapper。然后在工具文件中导入基础工具和Tav搜索API的wrapper，创建一个名为T工具的类，并定义一个方法来根据查询搜索相关信息。最后，将这个工具分配给AI代理，并提供Tav API的密钥。

为什么使用AI代理进行研究可以节省时间？

使用AI代理进行研究可以节省时间，因为AI代理可以自动执行搜索、阅读和总结大量文献的任务。这避免了手动浏览和分析每一篇研究文章的耗时过程，使得研究工作更加高效。

如何获取Tav API的密钥？

要获取Tav API的密钥，需要访问Tav的官方网站，并按照提供的指示进行注册和申请。一旦获得API密钥，就可以在AI代理中使用它来访问Tav搜索引擎的功能。