マルチエージェントシステム（MAS）およびCREWAI：AI駆動(dòng)の畫像分析で電子商取引を自動(dòng)化する

マルチエージェントシステム（MAS）は、個(gè)人および集団の目標(biāo)を達(dá)成するために協(xié)力する複數(shù)のインテリジェントエージェントで構(gòu)成される分散システムです。 ソフトウェア、ロボット、または人間でさえ可能なこれらのエージェントは、獨(dú)立して動(dòng)作しますが、単一のエージェントの能力を超えた複雑な問題を解決するために通信および調(diào)整します。 MASの主な機(jī)能には、自律性、分散制御、動(dòng)的環(huán)境への適応性が含まれます。 eコマースでは、MASは畫像から製品の説明の生成を自動(dòng)化し、顧客の購入決定に影響を與えることができます。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

畫像分析を使用して複雑なタスクを自動(dòng)化する上でのMASの役割を理解してください。
• 畫像処理を備えたマルチエージェントAIシステムを構(gòu)築するためのCrewaiの機(jī)能を探索します。
自動(dòng)化された製品の説明生成を通じて、エージェントAIがどのようにeコマースを強(qiáng)化するかを?qū)Wびます。
• 自動(dòng)化されたeコマースリスティング作成のためにCrewaiを使用してPythonベースのマルチエージェントシステムを?qū)g裝します。
さまざまな業(yè)界にわたるAI駆動(dòng)型畫像分析の実際のアプリケーションを分析します。
• 目次：

エージェントAIの畫像分析機(jī)能

畫像分析におけるエージェントAIのアプリケーション マルチエージェント畫像分析のためのCREWAI

CREWAIの畫像分析には
• マルチエージェントシステムを使用した自動(dòng)化されたeコマース説明
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問
• エージェントAIの畫像分析機(jī)能：
• 畫像分析機(jī)能を備えたエージェントAIシステムオファー：

リアルタイム分析：

リアルタイムでの広大な視覚データの処理、ヘルスケア、製造、小売の効率を高める。 高精度：

95％を超える認(rèn)識(shí)率を達(dá)成し、誤検知を最小限に抑えます。

自動(dòng)化された意思決定：

醫(yī)療診斷や監(jiān)視などの複雑なタスクの自動(dòng)化。
• 畫像分析におけるエージェントAIのアプリケーションアプリケーション：
• 畫像分析を備えたエージェントAIは、複數(shù)のセクターを変換しています
Healthcare：醫(yī)療畫像分析、パターン検出、および診斷の提案を支援します。
• 製造：視覚データ監(jiān)視による予測メンテナンスと品質(zhì)管理の促進(jìn)。

小売：

畫像の分類とインデックス作成を通じて視覚的な検索と在庫管理の強(qiáng)化。

e-commerce：

畫像からのエンドツーエンドの製品説明生成を自動(dòng)化します。

マルチエージェント畫像分析のための
• crewai：
サンパウロベースのプラットフォーム（2023年設(shè)立）であるCrewaiは、マルチエージェントAIシステムの開発を?qū)熼Tとしています。 これにより、企業(yè)は、複雑なタスクで協(xié)力する自律AIエージェント（「クルー」）のチームを作成、展開、および管理できます。
重要なCREWAI機(jī)能：
マルチエージェントオーケストレーション：
• シームレスなタスクの自動(dòng)化とワークフローの最適化のために複數(shù)のAIエージェントを接続できるようにします。 役割の専門分野：
エージェントは、効率的なコラボレーションの役割と責(zé)任を定義しています。
• オープンソースのフレームワーク：大規(guī)模なGithubコミュニティを備えた繁栄するオープンソースプロジェクト。
• Enterprise Cloud Offering：複雑なAIワークロードとマルチエージェントシステムを管理するための集中プラットフォーム。
• CREWAIの畫像分析機(jī)能：
CREWAIのビジョンツールにより、AIエージェントはURLまたはファイルパスを使用して畫像からテキストを抽出できます。これにより、エージェントの機(jī)能が拡大し、視覚情報(bào)の処理とワークフローへの統(tǒng)合が可能になります。 アプリケーションには、ドキュメント処理、自動(dòng)化されたデータ入力、コンテンツ生成が含まれます。 自動(dòng)eコマースの説明のための

マルチエージェントシステム：

次のチュートリアルでは、複數(shù)のAIエージェントが協(xié)力して製品畫像を分析し、説明を生成するCREWAIフレームワークの構(gòu)築を示しています。

ステップ1：ライブラリのインストール：

CREWAIと依存関係をインストールしてください：



ステップ2：ライブラリのインポートとAPIキー：

必要なライブラリをインポートし、OpenAI APIキーを構(gòu)成します：

pip install crewai crewai-tools poetry
pip install langchain_openai

ステップ3：OpenAIモデルの定義：

OpenAIモデルを指定：畫像分析については

、説明の生成については

from langchain_openai import ChatOpenAI
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai_tools import VisionTool
import os

os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '' # Replace with your key

ステップ4：畫像分析エージェントとタスク：

VisionToolを使用して製品名と説明を抽出するエージェントを作成します。 （Brevityのためにコードは省略されていますが、元のテキストの構(gòu)造に従います） gpt-4o-mini gpt-3.5-turbo-16k

os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "gpt-4o-mini"
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k", temperature=0.1, max_tokens=8000)

ステップ5：畫像説明ジェネレーターエージェントとタスク：

抽出された情報(bào)に基づいて製品の説明を生成するエージェントを作成します。 （Brevityのために省略されたコード）。

ステップ6：畫像タイトルジェネレーターエージェントとタスク：

エージェントを作成して、簡潔な製品タイトル（最大3語）を生成します。 （Brevityのために省略されたコード）。

ステップ7：乗組員の実行：

マルチエージェントシステムを順番に設(shè)定して実行します。 （Brevityのためにコードは省略されていますが、元のテキストの構(gòu)造に従います）。 出力の例は、オリジナルに表示されています。

結(jié)論：

MASは、複雑な問題を解決するための強(qiáng)力なアプローチを提供します。 Crewaiは、これらのシステムの開発と展開を簡素化し、さまざまな業(yè)界での運(yùn)用効率を高めます。 畫像分析機(jī)能の統(tǒng)合により、これらのシステムがさらに強(qiáng)化され、リアルタイムのデータ処理と自動(dòng)化された意思決定が可能になります。

キーテイクアウト：（元のキーテイクアウトの要約バージョン）

よくある質(zhì)問：（元のFAQの要約バージョン）

（注：畫像URLは元の入力から保持されます。コードスニペットは、構(gòu)造が長く、大部分が反復(fù)的であるため、簡潔に省略されているとマークされています。

以上がマルチエージェントシステムでeコマースの説明を自動(dòng)化しますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。