CleverBee

В огромном море онлайн-информации поиск надежных ответов может показаться непосильной задачей. Порой приходится часами пробираться сквозь дебри поисковой выдачи, пытаясь сложить воедино целостную картину и отбиваясь от потенциальной дезинформации или "галлюцинаций" искусственного интеллекта. Здесь на сцену выходит CleverBee, предлагая структурированный и прозрачный подход к исследованиям на основе искусственного интеллекта.

CleverBee – это агент-исследователь на базе Python, созданный как open-source проект для всех, кто интересуется сложными темами. Он использует несколько больших языковых моделей (LLM), автоматизацию веб-поиска и понятный интерфейс, чтобы помочь вам тщательно изучить интересующие вопросы. Цель состоит не просто в том, чтобы получить ответы, а в том, чтобы понять, как эти ответы были получены, с четкими ссылками на первоисточники. Благодаря открытому исходному коду, инструмент выигрывает от вклада сообщества, становясь со временем все сильнее и универсальнее.

Ключевые возможности:

• 🧠 Специализированная стратегия с использованием нескольких LLM: CleverBee назначает различные задачи разным LLM для достижения оптимальных результатов. Он использует Gemini 1.5 Pro для планирования высокого уровня и синтеза итогового отчета, Gemini 1.5 Flash для анализа хода исследования и принятия решений о следующих шагах и еще один экземпляр Gemini 1.5 Flash для эффективного суммирования веб-контента. Такое разделение труда направлено на повышение качества и целенаправленности результатов на каждом этапе.

• 🌐 Автоматизированный веб-поиск: Использует Playwright для активного просмотра веб-страниц в соответствии с вашей темой исследования. Он ищет релевантную информацию и извлекает необработанный HTML-контент из перспективных страниц.

• 📊 Интеллектуальная обработка контента: Необработанный HTML автоматически очищается и преобразуется в формат Markdown. Этот структурированный текст затем суммируется специализированной LLM, что облегчает агенту планирования его анализ и принятие решений о дальнейших действиях.

• 🖥️ Интерактивный пользовательский интерфейс: Веб-интерфейс, построенный с помощью Chainlit, обеспечивает четкое представление о процессе исследования. Вы можете наблюдать, как CleverBee планирует свой подход, выполняет шаги и видит, какие именно источники он просматривает в режиме реального времени.

• 🔧 Расширяемая интеграция инструментов: Поддерживает Model Context Protocol (MCP), позволяя интегрировать внешние инструменты для специализированного сбора данных, например, для получения расшифровок YouTube или поиска в научных базах данных.

• 📈 Прозрачность затрат и производительности: Имеет встроенную систему отслеживания токенов для мониторинга использования LLM и оценки затрат. Он также использует кэширование на основе SQLite (NormalizingCache) для хранения результатов предыдущих вызовов LLM, что потенциально ускоряет последующие аналогичные запросы и сокращает избыточные расходы на API.

• ⚙️ Настраиваемость и адаптивность: Работает на основе настроек, определенных в файле config.yaml, что позволяет вам адаптировать его поведение. Его модульная конструкция поддерживает различных провайдеров LLM, включая Google Gemini, Anthropic Claude и даже локальные модели GGUF (такие как Llama, Mistral, Deepseek), запускаемые через llama-cpp-python для повышения конфиденциальности или использования в автономном режиме.

• 🌍 Open Source и поддержка сообщества: Находится в свободном доступе на GitHub, вы можете изучить код, предложить улучшения или внести прямой вклад в его разработку.

Как CleverBee подходит к исследованиям: практический пример

Представьте, что вы задали CleverBee глубокий вопрос, например: "В чем смысл жизни?"

Вместо того, чтобы давать единичный, потенциально предвзятый ответ, CleverBee инициирует структурированный план исследования:

1. Планирование: Основная LLM разрабатывает стратегию, определяя потенциальные типы источников (философские тексты, научные статьи, мнения экспертов, обсуждения в сообществах).

2. Выполнение:

• Использует Playwright для поиска и доступа к соответствующим философским ресурсам и авторитетным веб-сайтам.

• Может использовать инструмент MCP для поиска и расшифровки соответствующих экспертных выступлений на YouTube.

• Может изучать форумы, такие как Reddit, для получения различных точек зрения сообщества.

• Другой инструмент MCP может искать в научных базах данных соответствующие психологические или научные исследования.

3. Обработка: Контент из этих источников извлекается, очищается и суммируется.

4. Анализ: LLM "Следующий шаг" просматривает собранные резюме, проверяет прогресс по плану и решает, нужны ли более конкретные поисковые запросы.

5. Синтез: Наконец, основная LLM компилирует результаты, синтезируя информацию из различных источников в сбалансированный отчет.

6. Отчетность: Итоговый результат предоставляет краткое изложение, признает ограничения и, что очень важно, включает ссылки на все используемые источники, что позволяет вам самостоятельно проверить информацию. Интерфейс отображает метрики использования токенов для обеспечения прозрачности.

Важные соображения

CleverBee – это инструмент, предназначенный для помощи в исследованиях, а не для замены критического мышления или глубоких знаний в предметной области. Хотя он и создан для обоснования своих выводов фактическими источниками и минимизации предвзятости, модели ИИ (даже при наличии конкретных инструкций) все равно могут генерировать неверную информацию (галлюцинировать). Всегда проверяйте предоставленные источники и перекрестно сверяйте результаты, особенно при принятии важных решений.