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一个多代理SQL助手您可以通过人类界限检查点和LLM成本控制
您自己的SQL助手构建了Splemlit，Sqlite和Crewaithe Post一个多代理SQL助手，您可以通过人类中的Checkpoint＆LLM成本控制来信任您，首先是迈向数据科学的。
来源:走向数据科学关于建立自己的AI代理？您是否经常被代理商周围的所有流行语所淹没吗？你并不孤单；我也去过那里。有许多可用的工具，甚至弄清楚选择哪种工具本身就可以感觉像一个项目。此外，成本和基础设施周围存在不确定性。我会消耗太多令牌吗？如何以及在哪里可以部署解决方案？
有一段时间，我也犹豫要自己构建一些东西。我需要首先了解基础知识，查看一些示例以了解事情的工作原理，然后尝试一些动手经验以使这些概念栩栩如生。经过大量研究，我终于降落在Crewai上 - 事实证明这是一个完美的起点。深度学习提供了两门很棒的课程。在课程中，讲师非常清楚地解释了您需要了解的有关AI特工才能开始的所有内容。课程中提供的代码有10多个案例研究，这是一个很好的起点。
crewai crewai的多AI代理系统 实用的多AI代理和crewai的高级用例在这篇文章中，我将介绍如何使用Crewai＆Spllit来构建多代理SQL助手。它使用户可以使用自然语言查询SQLite数据库。为了对整个过程有更多的控制，我还合并了一个循环检查，加上每个查询的LLM使用成本。助手生成查询后，用户将有3个选项：如果查询看起来不错，请接受并继续，请助手再试一次查询，如果查询似乎关闭，或者如果其运行不好，则该查询是否流产。拥有此检查点会产生巨大的不同 - 它为用户提供了更大的功能，避免执行不良查询，并且从长远来看也有助于节省LLM成本。
简化 多代理SQL助手 sqlite 人类在环境中