摘要：我想大家都听说过人工智能agent，觉得是如此高大上，但如果你亲身体验过 Jupyter Agent 之后，你绝对会被他不容小觑的能力所折服！接下来云朵君将和大家一起探索一番！
我想大家都听说过人工智能agent，觉得是如此高大上，但如果你亲身体验过 Jupyter Agent 之后，你绝对会被他不容小觑的能力所折服！接下来云朵君将和大家一起探索一番！
Jupyter Agent是HuggingFace空间中的一个人工智能代理。它只需一个提示就能创建整个 python 笔记本，并能自主处理错误、输出和读取上传的文件。虽然它被称为 Jupyter Agent，但其工作方式与谷歌 Colab 相同，有些人可能对谷歌 Colab 创建 python 笔记本更为熟悉。
它是在线的、免费的，所有人都可以访问，无需登录！直接访问:https://huggingface.co/spaces/data-agents/jupyter-agent
Agent不仅将改变每个人与计算机的交互方式，还将颠覆我们的生活。它们还将颠覆软件行业，带来自我们从输入命令到点击图标以来计算机领域最大的变革。- 微软联合创始人比尔-盖茨
相信学习过机器学习的小伙伴们，都知道鸢尾花数据集（Iris Flower Dataset）。这基本上是一个鸢尾花数据集，分为三类。除了目标类别，你还得到了花朵的测量数据，以便进行 EDA 和聚类。
我们来看看这能为我节省多少时间吧！
几秒钟就能完成散点图 EDA。
有些小伙伴可能会花了好几个小时......甚至还在使用 ChatGPT。
Agent能够创建更大的notebook项目，包括数据清理、数据可视化，并在单个提示中添加预测性机器学习！
agent链接：https://huggingface.co/spaces/data-agents/jupyter-agent
说到这里，你可能要问了：
没有什么新东西。这和在我的项目中使用 ChatGPT 有什么区别？
1. 显示输出。ChatGPT 错过了一个非常方便的功能，那就是查看输出。
查看输出和绘图要容易得多，因为你通常需要复制、进入集成开发环境、粘贴代码、等待运行，然后就会看到**垃圾和错误。
2. 错误处理。我提到过，如果有任何输出和错误，它都会显示出来。
如果Agent确实遇到错误，它会返回并调整代码，一次性修复错误！
3. 上传文件。最简单的方法就是上传文件。
例如，在大多数情况下，你上传一个数据集，然后agent读取该数据集，完成你要求它完成的任何任务。EDA、预测、清洗。你说什么，或者提示什么，它就做什么！
4. 下载 .ipynb 文件。不再需要复制和粘贴！
只需单击按钮即可下载文件。
5. 系统提示配置。如果需要调整 LLM 的响应方式，也可以这样做。
代理随附了预先编写的系统提示，指示它应该如何响应，你可以查看并根据自己的喜好进行调整！
我个人觉得我低估了agent的能力，一旦我发现了这一点，我对所有代理商的能力就看得更清楚了。我意识到很多人可能和我一样，也可能不一样。
当然，我可能不会用 Jupyter Agent 来做我所有的笔记本。我认为我可以用它来创建初稿模板，然后自己添加代码。然后，我肯定会使用 ChatGPT 来获取想法并调整代码。
这是一次顿悟式的体验，通过亲身实践，我看到了代理的真正力量，以及它比法律硕士有用得多的方式。
希望你在使用这款新代理时能找到乐趣，也希望你能发现本文的一些有趣之处。
来源：一个数据人的自留地