Flow-Orchestrierung für Multi-Agenten-LLM-Anwendungen mit Gradio

Einführung

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht und ermöglichen eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Ein neuer Ansatz zur Optimierung der Nutzung dieser Modelle ist die Integration von Flow-Orchestrierungswerkzeugen, die auf Gradio basieren, um Multi-Agenten- und LLM-Anwendungen effizienter zu gestalten.

Was ist Gradio?

Gradio ist ein Framework, das als De-facto-Standard für den Aufbau und die Freigabe von Machine-Learning-Webanwendungen gilt. Es ermöglicht Entwicklern, ML-Modelle mit minimalem Aufwand in Webanwendungen zu integrieren und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für Interaktionen.

Was sind Agenten?

Ein LangChain-Agent ist ein LLM, das Benutzereingaben entgegennimmt und basierend auf den verfügbaren Tools eine Ausgabe generiert. Diese Agenten können verschiedene Aufgaben ausführen, indem sie spezialisierte Tools verwenden, die in Gradio integriert sind.

Gradio-Tools und ihre Anwendungen

Die Bibliothek gradio_tools ermöglicht es, jede Gradio-Anwendung in ein Tool zu verwandeln, das von einem Agenten verwendet werden kann. Einige Beispiele für solche Tools sind:

- StableDiffusionTool: Generiert Bilder basierend auf Texteingaben. - ImageCaptioningTool: Beschriftet generierte Bilder. - TextToVideoTool: Erstellt Videos aus Textvorgaben. - WhisperAudioTranscriptionTool: Transkribiert Audioaufnahmen.

Ein End-to-End-Beispiel

Um mit gradio_tools zu beginnen, müssen die Tools importiert und initialisiert und dann an den LangChain-Agenten übergeben werden. Im folgenden Beispiel wird ein Agent verwendet, um ein Bild eines Hundes auf einem Skateboard zu erstellen, das Bild zu beschriften und ein Video zu erstellen:

```python import os if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"): raise ValueError("OPENAI_API_KEY must be set") from langchain.agents import initialize_agent from langchain.llms import OpenAI from gradio_tools import (StableDiffusionTool, ImageCaptioningTool, StableDiffusionPromptGeneratorTool, TextToVideoTool) from langchain.memory import ConversationBufferMemory llm = OpenAI(temperature=0) memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history") tools = [StableDiffusionTool().langchain, ImageCaptioningTool().langchain, StableDiffusionPromptGeneratorTool().langchain, TextToVideoTool().langchain] agent = initialize_agent(tools, llm, memory=memory, agent="conversational-react-description", verbose=True) output = agent.run(input=("Please create a photo of a dog riding a skateboard " "but improve my prompt prior to using an image generator. " "Please caption the generated image and create a video for it using the improved prompt.")) ```

Eigene Tools erstellen

Das Erstellen eigener Tools für Gradio ist einfach. Man muss die Klasse GradioTool implementieren und eine standardisierte Schnittstelle definieren. Hier ist ein Beispiel für ein Tool, das Stable Diffusion verwendet:

```python from gradio_tool import GradioTool import os class StableDiffusionTool(GradioTool): def __init__(self, name="StableDiffusion", description="An image generator. Use this to generate images based on text input. Input should be a description of what the image should look like. The output will be a path to an image file.", src="gradio-client-demos/stable-diffusion", hf_token=None): super().__init__(name, description, src, hf_token) def create_job(self, query: str) -> Job: return self.client.submit(query, "", 9, fn_index=1) def postprocess(self, output: str) -> str: return [os.path.join(output, i) for i in os.listdir(output) if not i.endswith("json")][0] def _block_input(self, gr) -> "gr.components.Component": return gr.Textbox() def _block_output(self, gr) -> "gr.components.Component": return gr.Image() ```

Gradio und Multi-Agenten-Anwendungen

Gradio ermöglicht die Entwicklung von Multi-Agenten-Systemen, die komplexe Aufgaben in kleinere, verwaltbare Unteraufgaben aufteilen. Diese Unteraufgaben werden dann an spezialisierte Agenten vergeben, die jeweils auf spezifische Aufgabenbereiche trainiert sind. Dies ermöglicht eine effizientere und skalierbare Problemlösung.

Schlussfolgerung

Durch die Integration von Gradio in Multi-Agenten-LLM-Anwendungen können Entwickler die Fähigkeiten von LLMs erheblich erweitern. Dies ermöglicht die Automatisierung komplexer Aufgaben und die Bereitstellung umfassender Lösungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen.

Bibliographie

https://www.gradio.app/guides/gradio-and-llm-agents https://gradio.app/ https://github.com/freddyaboulton/gradio-tools https://medium.com/@kyeg/introduction-to-multi-agent-orchestration-with-agentrearrange-8d47ab9e6e40 https://www.gradio.app/guides/agents-and-tool-usage https://insights.sei.cmu.edu/blog/creating-a-large-language-model-application-using-gradio/ https://developer.dataiku.com/latest/tutorials/webapps/gradio/agent/index.html https://arxiv.org/html/2402.16713v1