phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた！
「09_python_agent.py」
✅データ分析の指示
✅パッケージが無い場合は自分でインストール
✅自分で考えて可視化
✅最後にレポート作成
＊相変わらず取り回しが良い構成なのにコード量が少ない。。。これはマジでAIがAIを作りやすい構成！ https://t.co/VsE2qm9Kr1 pic.twitter.com/J9ccQ40rur
— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) November 8, 2024

10. データアナリスト

- DuckDBを使用したSQL分析
- データの統計処理
- アスキーアートでの可視化

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑩
「10_data_analyst.py」
✅DuckDBによる効率的なデータ分析
✅ヒストグラムのアスキーアート表示
✅最適なバケットサイズの自動選択
✅分析プロセスの詳細な説明 https://t.co/xPZwcRkgbc pic.twitter.com/q7npwZuWg9
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応用編: 高度な機能実装

11. 構造化出力

- Pydanticモデルの活用
- 映画脚本生成システム
- 非同期処理の実装

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑪
「11_structured_output.py」
✅映画脚本の自動生成
✅JSONモードと構造化出力の比較
✅非同期処理のサポート
非同期だと。。。やはり会社が作れるのでは。。。 https://t.co/5WvXrhgo7h pic.twitter.com/Xus8ewBh8G
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12. Python関数ツール

- Hacker Newsデータの取得と分析
- カスタムツールの実装
- リアルタイムデータ処理

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑫
「12_python_function_as_tool.py」
✅Hacker News APIからのリアルタイムデータ取得
✅トップ記事の自動収集と整形
✅AI による記事の要約と分析
＊予め定義した関数も使える！… https://t.co/HiNqV1yMgO pic.twitter.com/xciBxLcGhi
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13. 画像分析エージェント

- 画像内容の分析
- 視覚的特徴の言語化
- 複数画像の比較

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑬
「13_image_agent.py」
✅画像内容の詳細な分析
✅複数画像の比較検証
つまり、ちゃんとエージェントに目もついてますよってことか！！！ https://t.co/tLc0EvHypP pic.twitter.com/EJfK9XrW8y
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14. 画像生成エージェント

- DALL-Eを使用した画像生成
- 生成プロセスの制御
- 画像品質の最適化

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑭
「14_image_generator.py」
✅自然言語による画像生成
✅GPT-4による生成指示の最適化
ヘッダー画像とかも自分で考えて作ってくれそう。。。
IdeogramとかAWSのTitanとか使えるように改造するか！ https://t.co/0JyNGJChID pic.twitter.com/ry6vohmWD6
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実用編: 実践的なアプリケーション

15. CLIアプリケーション

- コマンドライン対話の実装
- 検索履歴の管理
- ユーザー入力の処理

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑮
「15_cli_app.py」
✅CLIベースの対話インターフェース
スポーツ情報（Bリーグ）について聞いてみた！
普通に検索エージェントとしても使えそう！ https://t.co/vdoEfVxlNs pic.twitter.com/EjjUfTUo1e
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16. 動画生成

- VideoGen APIの活用
- 動画生成プロセスの制御
- 進捗状況の監視

17. 中間処理ステップ

- 処理過程の可視化
- 段階的な結果の表示
- デバッグ情報の活用

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑰
「17_intermediate_steps.py」
✅リアルタイムの株価データ取得
✅ストリーミング形式でのレスポンス
✅中間処理ステップの表示 https://t.co/UvxciBIXu6 pic.twitter.com/F2OW1VUlmt
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特殊編: 特定タスク向けエージェント

18. 数値比較

- 数値計算の実装
- 比較ロジックの構築
- 結果の説明生成

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑱
「18_is_9_11_bigger_than_9_9.py」
✅四則演算の実行
✅数値の比較分析
✅結果の論理的な説明
Toolを実行できれば正解できるぽいな！ https://t.co/VFkXPYW8CF pic.twitter.com/zqwaAtinuG
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19. レスポンス変数

- 応答データの構造化
- 変数としての処理
- データ型の最適化

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた⑲
「19_response_as_variable.py」
✅レスポンスの中身の表示 https://t.co/nN0bO2J6PO pic.twitter.com/XShs0TSQH1
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20. システムプロンプト

- プロンプトエンジニアリング
- システム設定の最適化
- 応答品質の向上

エンタープライズ編: ビジネス向け機能

21. 複数ツール統合

- 複数APIの統合
- データソースの連携
- 総合分析機能の実装

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた㉑
「21_multiple_tools.py」
✅総合企業分析レポート生成エージェント https://t.co/aOu9E5ABz6 pic.twitter.com/qEfwRMOzHS
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22. エージェントメトリクス

- パフォーマンス測定
- メトリクスの可視化
- 最適化の指標設定

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた㉒
「22_agent_metrics.py」
✅エージェントのトークンの出入り情報とか見れる！
これは管理側としてはめちゃ助かる！ https://t.co/imh5Ve3oXk pic.twitter.com/yVuYoFRw4o
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23. リサーチエージェント

- 包括的な情報収集
- 記事生成機能
- 信頼性の評価

phidata CookbookのAgentフォルダの遊んでみた | 23
「23_research_agent.py」
✅ウェブ検索による情報収集
✅記事本文の抽出と分析
✅高品質な記事の生成
✅ストリーミング形式での出力

これでAgentのフォルダは走破した！
ざっくり記事にまとめたら次に行きます！ https://t.co/FzQfzgqM7O pic.twitter.com/ZAP9Mxz9fw
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## 🎯 前提条件

Python 3.8以上
OpenAI APIキー
必要に応じて各種APIキー（DALL-E, Zoom等）

🛠️ セットアップ

リポジトリのクローン:

git clone https://github.com/your-username/phidata-cookbook-jp.git

依存パッケージのインストール:

PS C:\Prj\phidata-cookbook-jp> uv venv 
Using Python 3.10.15
Creating virtualenv at: .venv
Activate with: .venv\Scripts\activate
PS C:\Prj\phidata-cookbook-jp> .venv\Scripts\activate
(phidata-cookbook-jp) PS C:\Prj\phidata-cookbook-jp> uv pip install -U phidata

環境変数の設定:

cp .env.example .env
# .envファイルを編集して必要なAPIキーを設定

📖 使用方法

各サンプルは独立して実行可能です
サンプルコードには詳細なコメントが付与されています
段階的に基礎から応用へと進むことをお勧めします

🤝 コントリビューション

バグ報告や機能要望はIssueで受け付けています
プルリクエストも歓迎します
コードの改善案や新しいサンプルの提案も歓迎します

📝 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

🔗 参考リンク