Oracle Cloud Infrastructure-Dokumentation

AI-Agent für Python auswählen

Wählen Sie AI-Agent für Python-Builds in der Select AI for Python-Clientbibliothek select_ai aus, mit denen Sie DBMS_CLOUD_AI-Features in der Autonomous AI Database direkt aus Python nutzen können. Das Modul erweitert die Unterstützung für erweiterte generative KI-Workflows und die agentenbasierte Automatisierung durch das Submodul select_ai.agent.

Aufgaben, die sie ausführen können

Sie können jetzt Agentic-Workflows in Python mit den folgenden Klassen entwerfen und orchestrieren:

  • select_ai.agent.Tool
  • select_ai.agent.Task
  • select_ai.agent.Agent
  • select_ai.agent.Team

In diesen Klassen können Sie Tools programmgesteuert definieren, Aufgaben erstellen, Agents konfigurieren und Multi-Agent-Teams in Python zusammenstellen. Dieser Ansatz spiegelt die Struktur und die Funktionen des DBMS_CLOUD_AI_AGENT-Packages in der Datenbank genau wider, sodass Sie flexible Kontrolle und nahtlose Integration mit KI-Vorgängen der autonomen KI-Datenbank erhalten.

Unterstützung für asynchrone AI-Agentauswahl

Das Modul select_ai.agent enthält auch asynchrone Versionen seiner Core-Klassen, mit denen Sie Agent-Workflows mit async und await von Python erstellen und ausführen können. Diese asynchronen Klassen sind für Co-Routine-basierte Anwendungen konzipiert und ermöglichen eine nicht blockierende Interaktion mit der Datenbank.

Sie können die folgenden asynchronen Klassen verwenden:

  • select_ai.agent.AsyncTool

  • select_ai.agent.AsyncTask

  • select_ai.agent.AsyncAgent

  • select_ai.agent.AsyncTeam

Weitere Informationen finden Sie unter "Beispiele für asynchrone KI-Agents" in KI für Python auswählen.

Diese asynchronen Klassen unterstützen die gleiche Kernfunktionalität wie ihre synchronen Gegenstücke, darunter:

  • Tools für Natural Language-to-SQL-Generierung (NLSQL), Websuche, Retrieval-Augmented Generation (RAG), PL/SQL, Benachrichtigungen und benutzerdefinierte Funktionen erstellen

  • Konfigurieren der Aufgabenlogik und der Werkzeugverwendung

  • Agent-Rollen und -Profile zuweisen

  • Erstellen und Ausführen von Agent-Teams programmgesteuert

Auf diese Weise können Sie skalierbare KI-Pipelines erstellen, die sich natürlich in asynchrone Python-Anwendungen integrieren lassen.

Eine vollständige API-Referenz finden Sie in der Dokumentation Select AI for Python.

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