Phidata: Piattaforma open source che sviluppa agenti AI multimodali

La piattaforma open source (il che significa che il suo codice sorgente è liberamente accessibile e modificabile da chiunque. Puoi trovarla su GitHub, dove è possibile esplorare il progetto, contribuire e utilizzarlo per i tuoi scopi) Phidata è stata sviluppata per agevolare la creazione, il deployment e il monitoraggio di agenti AI, ovvero sistemi di intelligenza artificiale. E’ una innovazione\rivoluzione, non la prima, non l’ultima e non la sola nel sistema di gestione e miglioramento delle risorse aziendali ma è considerevole quello che può fare!

Phidata offre strumenti avanzati per sviluppare agenti AI multimodali specializzati in singoli domini. Questi agenti sono dotati di memoria delle sessioni d’uso, comprensione del contesto operativo e capacità di utilizzare strumenti di terze parti.

Con Phidata, è possibile implementare un agente AI partendo da qualsiasi LLM (Large Language Model). Gli agenti possono risolvere problemi complessi utilizzando informazioni specifiche di un determinato dominio, grazie all’integrazione di dati forniti.

La memoria persistente consente di mantenere interazioni a lungo termine senza perdita di informazioni. Inoltre, gli agenti possono interoperare con sistemi esterni per ampliare le loro funzionalità (una specie di facoltà di autonomia induttiva). Phidata offre stack completi preconfigurati con database, database vettoriali e API, facilitando il passaggio dallo sviluppo alla produzione.

La piattaforma supporta il deployment su Cloud privati, gestisce operazioni DevOps e monitora continuamente le esecuzioni, i token utilizzati e le prestazioni degli agenti. Questo permette di valutare, ottimizzare e migliorare costantemente le performance dei sistemi in maniera quasi del tutto automatica e “naturale”.

Phidata include anche un debugger integrato per visualizzare i log di debug direttamente dal terminale (cit.Htlm.it). È compatibile con diversi provider di modelli linguistici, tra cui OpenAI, Anthropic, Ollama e Anyscale, consentendo di convertire qualsiasi LLM in un agente AI operativo. Gli utenti possono eseguire l’intero sistema su un account AWS per ottenere un maggiore controllo sui dati. Il progetto consiglia di utilizzare Postgres con PgVector per gestire e interrogare vettori in un database relazionale ma non esiste ancora una regaola per preferine uno piuttosto che un altro.

FMP

 

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About the Author: Fabrizio Pace

Fabrizio Pace è giornalista e direttore del quotidiano d’Approfondimento on line www.IlMetropolitano.it e dell’allegato magazine di tecnologia e scienza www.Youfuture.it.