Building Your Own GenAI Agent Application

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Los agentes GenAI son una de las direcciones más prometedoras para aplicaciones complejas basadas en GenAI. Estos agentes pueden buscar en la web, codificar y realizar tareas complejas de manera completamente autónoma para el usuario. 

En esta masterclass aprenderemos los conceptos básicos de los agentes GenAI. Definiremos los términos y marcos básicos y entenderemos cómo se diferencian del uso tradicional de LLMs.

Entenderemos las técnicas de prompting para agentes LLM y específicamente la técnica de React prompting para agentes de IA (no confundir con React el lenguaje de programación). 

Construiremos, desde cero, nuestro propio agente GenAI que puede interactuar con el usuario, realizar búsquedas en la web y codificar y ejecutar en Javascript.

Tabla de contenidos:

- Introducción a los agentes GenAI

- Entendiendo el marco de React

- Construcción práctica de un agente GenAI simple

- Despliegue del Agente con streamlit

- Consejos y marcos para desarrollar agentes GenAI

This workshop has been presented at React Summit US 2024, check out the latest edition of this React Conference.

Amit Mandelbaum
Amit Mandelbaum
Idan Rozin
Idan Rozin
87 min
11 Nov, 2024

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Video Summary and Transcription
¡Bienvenido a la masterclass sobre Gen AI y LLM Agents! El mercado de Gen AI está creciendo rápidamente, con grandes empresas invirtiendo en el desarrollo de agentes utilizando herramientas sin código. El encadenamiento es un concepto clave en la construcción de sistemas confiables y complejos en el mercado de Gen AI. OpenAI 01 es el primer modelo en integrar el pensamiento de cadena de pensamiento. Los agentes LLM utilizan razonamiento paso a paso para proporcionar respuestas y requieren un marco diferente al de la cadena de pensamiento. El marco de React es exitoso para trabajar con agentes LLM. El proceso de React prompting implica iterar sobre herramientas para encontrar la respuesta final. La API de búsqueda de Google se utiliza como una herramienta en el agente LLM. La clase de agente se implementa para recopilar respuestas y decidir la siguiente acción. El prompt se ajusta para incluir el historial previo. El agente LLM utiliza múltiples herramientas, incluida la API de búsqueda de Google y un ejecutor de código JavaScript. El agente puede realizar cálculos y recuperar datos de búsquedas web. Los recursos recomendados para construir sistemas avanzados de múltiples agentes incluyen Langchain y el marco Microsoft Autogen.

1. Introduction to Gen AI and Workshop Overview

Short description:

¡Bienvenidos a todos! Soy Amit Madelbaum, un líder técnico senior en AI21 Labs. Desarrollo modelos de base y también soy un inversor ángel en Victoria. Idan es un ingeniero full stack en AI21 Labs con una pasión por las aplicaciones y tecnologías de IA.

Así que, bienvenidos a todos. Muy bien. Así que, una breve introducción sobre nosotros. Así que, soy Amit Madelbaum. Soy un líder técnico senior en AI21 Labs, una de las, creo, compañías de IA más importantes del mundo y probablemente la más grande en Israel. Soy uno de los pocos que desarrolla modelos de base, que vamos a usar a lo largo de esta masterclass. También soy un inversor ángel en Victoria, que es una VC con sede en Nueva York, anteriormente fui cofundador en el área de Gen AI y director de IA en NVIDIA.

Y Idan, él es un ingeniero full stack en AI21 Labs con una gran pasión, como van a ver, por las aplicaciones y tecnologías de IA.

2. Agenda and Workshop Overview

Short description:

La agenda de hoy incluye una conferencia sobre la introducción a Gen AI o LLM agents, seguida de una explicación del framework React. Luego, habrá una masterclass práctica para codificar y desplegar LLM agents usando el framework de prompting React. También discutiremos formas de avanzar en su trabajo con Gen AI agents y responderemos cualquier pregunta que puedan tener.

Y en cuanto a la agenda, lo que vamos a tener hoy es alrededor de diez minutos de conferencia sobre la introducción general a Gen AI o LLM agents. Y luego alrededor de diez minutos explicando el framework React que vamos a usar a lo largo de esta masterclass. React, no el lenguaje de programación react del cual esta masterclass es parte, sino React, el framework de prompting de LLMs para trabajar con agents.

Y luego alrededor de 40 a 50 minutos de una masterclass práctica sobre codificar y desplegar su propio LLM agent que pueda usar herramientas como búsqueda web y codificación para cumplir tareas complejas, nuevamente, usando el framework de prompting React, que discutiré. Y luego tendremos alrededor de cinco minutos al final solo para discutir cómo pueden llevarlo más allá en su trabajo y cómo pueden obtener más detalles técnicos y frameworks para continuar trabajando con Gen AI agents.

Y, obviamente, tendremos tiempo para preguntas.

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Después de esta sesión, tendrás una idea de qué son los LLMs y cómo se pueden utilizar prácticamente para mejorar tus propias aplicaciones.
Tabla de contenidos:- Demostración interactiva de la implementación de funciones básicas impulsadas por LLM en una aplicación de demostración- Discutir cómo decidir dónde aprovechar los LLMs en un producto- Lecciones aprendidas sobre la integración con OpenAI / descripción general de la API de OpenAI- Mejores prácticas para la ingeniería de indicaciones- Desafíos comunes específicos de React (gestión de estado :D / buenas prácticas de UX)
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En la masterclass habrá una mezcla de presentación y ejercicios prácticos para cubrir temas que incluyen:
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