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

Mervin Praison

14 May 202407:30

Summary

TLDR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。

Outlines

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🚀 利用GPT 4创建医疗研究AI代理

本段介绍了如何使用GPT 4和低代码解决方案来创建医疗研究AI代理。首先，介绍了AI代理的三个角色：研究代理、写作代理和编辑代理，它们协同工作以研究疾病、撰写相关文章并最终完成文章。接着，讨论了如果没有互联网研究资源，如PubMed的访问权限，研究代理的输出质量将大打折扣。为了解决这个问题，提出了使用Longchain工具来提供PubMed访问权限，以提高研究质量。最后，介绍了如何通过集成Prais和AI与Longchain，使用户能够更容易地创建和管理这些AI代理。

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🔍 集成Longchain Wrapper进行高级研究

在本段中，继续讨论了Longchain工具的集成，特别是提到了'rapper'这一概念。介绍了如何使用工具和实用程序中的'wrapper'来实现更高级的功能。以Tav搜索引擎为例，说明了如何安装和使用Tav搜索API wrapper，以及如何创建一个名为'T tool'的类来搜索相关信息。此外，还展示了如何将Tav搜索集成到Prais和AI工具中，以及如何使用API密钥进行搜索。最后，通过展示如何使用Tav互联网搜索来简化研究过程，说明了如何将这些工具用于AI代理，以提高研究效率。

Mindmap

Keywords

💡医疗研究AI代理

医疗研究AI代理是指专门用于医疗领域研究的人工智能代理程序。在视频中，这些代理被设计来执行不同的任务，如研究疾病、撰写相关文章以及编辑最终报告。它们通过集成低代码解决方案和AI技术，提高了医疗研究的效率和输出质量。例如，研究代理会搜索PubMed数据库以获取关于肺部疾病原因的最新研究资料。

💡GPT-4

GPT-4是一种先进的自然语言处理模型，它在视频中被用来创建和集成医疗研究AI代理。GPT-4模型能够理解和生成自然语言文本，使得AI代理能够执行复杂的语言任务，如撰写和编辑文章。在脚本中提到，通过使用GPT-4模型，可以定义研究任务并自动创建相应的AI代理。

💡低代码解决方案

低代码解决方案是一种通过图形界面和模型驱动的逻辑来快速构建应用程序的方法。在视频中，低代码平台被用来集成AI和长链（L chain）工具，以便于创建和管理医疗研究AI代理。这种方法简化了开发过程，使得非技术用户也能构建复杂的AI系统。

💡PubMed

PubMed是一个免费的生物医学文献搜索引擎，包含了大量的医学文献和研究资料。在视频中，医疗研究AI代理利用PubMed来搜索关于肺部疾病的最新研究文章，以获取准确的科研信息。PubMed的访问对于提高研究代理的输出质量至关重要。

💡L链工具

L链工具指的是在长链（L chain）平台上可用的各种工具，它们可以被集成到AI代理中以扩展其功能。视频展示了如何将PubMed的访问权限和互联网搜索工具集成到AI代理中，以提高研究的质量和范围。这些工具的集成是通过编写特定的代码和使用API密钥实现的。

💡API密钥

API密钥是一种访问凭证，用于授权应用程序访问特定的API服务。在视频中，为了使AI代理能够使用PubMed和其他互联网搜索工具，需要提供相应的API密钥。这些密钥通常由服务提供商生成，并在应用程序中配置以启用访问权限。

💡自然语言处理（NLP）

自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在视频中，NLP技术被用于GPT-4模型，以支持AI代理执行语言相关的任务，如自动生成关于疾病原因的文章。

💡互联网搜索工具

互联网搜索工具是指用于在线检索信息的各种应用程序和平台，如Google搜索引擎。在视频中，除了PubMed之外，还使用了Tav搜索引擎来获取关于肺部疾病的信息。这些工具的集成为AI代理提供了更广泛的数据来源，从而提高了研究的全面性。

💡编辑代理

编辑代理是医疗研究AI代理链中的一个环节，负责对由医疗写手代理撰写的文章进行最终的编辑和格式化。在视频中，编辑代理接收来自写手代理的文章，并进行润色，以确保文章的质量符合出版标准。编辑代理的工作是整个研究和写作流程中的重要一环。

💡工具集成

工具集成是指将不同的软件工具或服务整合到一个系统中，以提高效率和功能性。在视频中，工具集成涉及到将PubMed访问、互联网搜索工具等集成到AI代理中，以便它们可以协同工作，自动执行复杂的研究任务。通过工具集成，AI代理能够利用各种资源来提升其输出的质量和深度。

💡自动化研究

自动化研究是指利用计算机程序和算法来自动执行研究任务，如数据收集、分析和报告撰写。在视频中，通过创建医疗研究AI代理并集成各种工具，实现了研究过程的自动化。这不仅节省了时间，还提高了研究的准确性和效率。自动化研究是AI在医疗领域应用的一个关键方向。

Highlights

使用GPT 4创建医疗研究AI代理，并通过低代码解决方案进行集成。

AI代理将执行研究、撰写和编辑工作，以生成关于疾病的详细报告。

如果研究代理无法访问PubMed或其他互联网资源，输出质量将受到限制。

通过提供PubMed访问权限，研究代理可以使用工具进行研究，从而获得更好的输出。

Longchain工具允许集成多种工具，以增强Prais和AI的功能。

演示了如何一步步创建医疗研究AI代理，并为其分配PubMed L链工具。

通过自动化过程，可以节省手动搜索、总结和准备最终报告的大量时间。

介绍了如何在YouTube频道上定期创建关于人工智能的视频，并邀请订阅。

展示了如何安装必要的软件包，如prais AI longchain和XML到dict。

说明了如何使用GPT 40模型，并初始化AI代理。

展示了如何定义研究任务，并自动创建相应的代理文件。

介绍了如何将L链PubMed工具集成到研究分析师代理中。

演示了如何运行代码并在终端中启动AI代理。

研究分析师代理使用PubMed工具搜索有关肺部疾病原因的相关文章。

医疗作家代理基于研究信息撰写详细文章，编辑代理负责最终的文章格式化。

展示了如何集成L链包装器，如Tav搜索API包装器，以提供互联网搜索访问。

说明了如何使用Tav搜索API包装器来搜索有关肺部疾病的信息。

演示了如何通过自动化简化研究过程，并为发布重新格式化研究答案。

表达了对创建更多类似视频的兴奋，并鼓励观众订阅、点赞和分享。