Die volgende vlak van kunsmatige intelligensie: outonome KI-agente verower die digitale wêreld - KI-agente teenoor KI-modelle

🌟 Die vinnige ontwikkeling van kunsmatige intelligensie (KI) die afgelope jare het gelei tot indrukwekkende vooruitgang op gebiede soos beeldherkenning, taalverwerking en inhoudgenerering. Maar die toekoms van KI gaan veel verder as geïsoleerde modelle wat vir spesifieke take opgelei is. Ons staan ​​aan die begin van 'n nuwe era waarin intelligente stelsels onafhanklik kan dink, optree en met hul omgewing kan interaksie: die era van KI-agente.

🧑‍🍳🏗️ Die sjef as 'n metafoor vir kognitiewe argitekture

Stel jou 'n ervare sjef voor in 'n besige restaurantkombuis. Sy doel is om keurige geregte vir gaste te skep. Hierdie proses behels 'n komplekse volgorde van beplanning, uitvoering en aanpassing. Hy teken inligting aan – gaste se bestellings, die beskikbare bestanddele in die spens en yskas. Hy oorweeg dan watter geregte hy met die beskikbare hulpbronne en sy kennis kan voorberei. Uiteindelik kom hy in aksie, sny groente, geur geregte en braai vleis. Hy maak regdeur die proses aanpassings en pas sy planne aan wanneer bestanddele min raak of hy terugvoer van gaste ontvang. Die resultate van sy vorige optrede lig sy toekomstige besluite in. Hierdie siklus van inligting-inname, beplanning, uitvoering en aanpassing beskryf 'n unieke kognitiewe argitektuur wat die sjef toepas om sy doel te bereik.

🛠️🤔 Hoe KI-agente dink en optree

Net soos hierdie sjef, kan KI-agente kognitiewe argitekture gebruik om hul doelwitte te bereik. Hulle verwerk inligting iteratief, neem ingeligte besluite en optimaliseer hul volgende stappe gebaseer op vorige resultate. Die kern van hierdie kognitiewe argitekture is 'n laag wat verantwoordelik is vir die bestuur van geheue, toestand, redenasie en beplanning. Dit gebruik gevorderde aansporingstegnieke en verwante raamwerke om redenasie en beplanning te rig, wat die agent in staat stel om meer effektief met sy omgewing te kommunikeer en komplekse take te voltooi.

Geskik vir:

• Goolge-witskrif (PDF) in Engels: “Agente” -struktuur en funksionaliteit van AI-agente

📊⚙️ Verskille tussen tradisionele KI-modelle en KI-agente

Die onderskeid tussen eenvoudige KI-modelle en hierdie gevorderde agente is deurslaggewend. Tradisionele modelle is beperk tot die kennis vervat in hul opleidingsdata. Hulle maak individuele gevolgtrekkings of voorspellings gebaseer op die gebruiker se onmiddellike navraag. Tensy dit uitdruklik geïmplementeer word, handhaaf hulle nie sessiegeskiedenis of deurlopende konteks, soos kletsgeskiedenis nie. Hulle het ook nie die vermoë om inheems met eksterne stelsels te kommunikeer of komplekse logiese prosesse uit te voer nie. Alhoewel gebruikers die modelle kan lei om meer komplekse voorspellings te maak deur slim aanwysings en die gebruik van redenasieraamwerke (soos Chain-of-Thought of ReAct), is die werklike kognitiewe argitektuur nie inherent in die model geanker nie.

In teenstelling hiermee het AI-middels 'n uitgebreide reeks kennis wat verkry word deur met eksterne stelsels te verbind via sogenaamde “gereedskap”. Hulle bestuur die sessiegeskiedenis om meerfase -gevolgtrekkings en voorspellings moontlik te maak op grond van gebruikersnavrae en besluite in die orkestrasielaag. 'N' Trein 'of 'n interaksie word gedefinieer as 'n uitruil tussen die interaksie -stelsel en die agent. Die integrasie van gereedskap is 'n integrale deel van die agentargitektuur, en hulle gebruik inheemse kognitiewe argitekture wat die redenasie -raamwerke of voorafvervaardigde agentraamwerke gebruik.

🛠️🌐 Gereedskap: Die brug na die regte wêreld

Hierdie instrumente is die sleutel tot hoe agente met die buitewêreld omgaan. Alhoewel tradisionele taalmodelle uitstekend is om inligting te verwerk, het hulle nie die vermoë om die werklike wêreld direk waar te neem of te beïnvloed nie. Dit beperk hul bruikbaarheid in situasies wat interaksie met eksterne stelsels of data vereis. Jy kan sê dat 'n taalmodel net so goed is soos wat dit uit sy opleidingsdata geleer het. Maak nie saak hoeveel data in 'n model ingevoer word nie, dit ontbreek die basiese vermoë om met die buitewêreld te kommunikeer. Gereedskap sluit hierdie gaping en maak intydse, kontekstuele interaksies met eksterne stelsels moontlik.

🛠️📡 Uitbreidings: Gestandaardiseerde brûe na API's

Daar is verskillende soorte gereedskap beskikbaar vir KI-agente. Uitbreidings bied 'n gestandaardiseerde brug tussen 'n API en 'n agent, wat API's toelaat om naatloos te werk, ongeag hul onderliggende implementering. Stel jou voor dat jy 'n agent ontwikkel om gebruikers te help om vlugte te bespreek. Jy wil die Google Flights API gebruik, maar jy is nie seker hoe die agent versoeke na hierdie API-eindpunt moet rig nie. Een benadering sou wees om pasgemaakte kode te implementeer wat die gebruikerversoek ontleed en die API oproep. Dit is egter foutgevoelig en moeilik om te skaal. 'n Meer robuuste oplossing is om 'n uitbreiding te gebruik. 'n Uitbreiding gebruik voorbeelde om die agent te leer hoe om die API-eindpunt te gebruik en watter argumente of parameters benodig word vir 'n suksesvolle oproep. Die agent kan dan tydens looptyd besluit watter uitbreiding die beste geskik is om die gebruikernavraag op te los.

💻📑 Kenmerke: gestruktureerde take en herbruikbaarheid

Funksies is soortgelyk in konsep aan funksies in sagteware-ontwikkeling. Dit is selfstandige kodemodules wat 'n spesifieke taak verrig en hergebruik kan word wanneer nodig. In die konteks van agente kan 'n model kies uit 'n stel bekende funksies en besluit wanneer om watter funksie met watter argumente te roep. Anders as uitbreidings, maak 'n model egter nie 'n direkte API-oproep wanneer funksies gebruik word nie. Uitvoering vind plaas aan die kliëntkant, wat ontwikkelaars meer beheer gee oor datavloei in die toepassing. Dit is veral nuttig wanneer API-oproepe buite die direkte agent-argitektuurvloei moet plaasvind, sekuriteit of verifikasiebeperkings verhoed direkte oproepe, of tyd- of operasionele beperkings maak intydse uitvoering onmoontlik. Funksies is ook ideaal vir die formatering van die uitvoer van die model in 'n gestruktureerde formaat (soos JSON), wat dit makliker maak vir ander stelsels om dit verder te verwerk.

🧠📚 Die probleem van statiese kennis en die oplossing deur datawinkels

Datastore spreek die beperkings van statiese kennis van taalmodelle aan. Dink aan 'n taalmodel as 'n groot biblioteek van boeke wat sy opleidingsdata bevat. In teenstelling met 'n regte biblioteek, wat voortdurend nuwe volumes byvoeg, bly hierdie kennis staties.

Datawinkels laat agente toe om toegang te verkry tot meer dinamiese en tydige inligting. Ontwikkelaars kan addisionele data in sy oorspronklike formaat verskaf, wat tydrowende datatransformasies, modelheropleiding of fyninstelling uitskakel. Die datastoor omskep die inkomende dokumente in vektorinbeddings wat die agent kan gebruik om die inligting te onttrek wat hy benodig.

'n Tipiese voorbeeld van die gebruik van datawinkels is Retrieval Augmented Generation (RAG), waar die agent toegang tot 'n verskeidenheid dataformate kan verkry, insluitend webwerf-inhoud, gestruktureerde data (PDF's, Word-dokumente, CSV-lêers, sigblaaie) en ongestruktureerde data (HTML, PDF, TXT). Die proses behels die generering van inbeddings vir die gebruikerversoek, die vergelyking van hierdie inbeddings met die inhoud van die vektordatabasis, die herwinning van die relevante inhoud en die deurgee aan die agent om 'n reaksie of aksie te formuleer.

🎯🛠️ Gereedskapgebruik en leerbenaderings vir agente

Die kwaliteit van 'n agent se reaksies hang direk af van sy of haar vermoë om hierdie verskillende take te verstaan ​​en uit te voer, insluitend die keuse van die regte gereedskap en die doeltreffende gebruik daarvan. Ten einde 'n model se vermoë om die toepaslike gereedskap te kies te verbeter, bestaan ​​verskeie geteikende leerbenaderings:

1. In-konteks leer

Het 'n algemene model met 'n vinnige, gereedskap en 'n paar voorbeelde gevra, wat beteken dat dit 'op die vlieg' kan leer hoe en wanneer hierdie instrumente vir 'n spesifieke taak gebruik word. Die React -raamwerk is 'n voorbeeld van hierdie benadering.

2. Herwinning-gebaseerde In-Konteks Leer

Gaan 'n stap verder en vul die modelaanvraag dinamies met die mees relevante inligting, gereedskap en verwante voorbeelde wat van eksterne berging verkry is.

3. Fynafstemmingsgebaseerde leer

Behels opleiding van 'n model met 'n groter datastel van spesifieke voorbeelde voor afleiding. Dit help die model om te verstaan ​​wanneer en hoe om sekere gereedskap toe te pas voordat dit selfs gebruikersversoeke ontvang.

Die kombinasie van hierdie leerbenaderings maak robuuste en aanpasbare oplossings moontlik.

🤖🔧 KI-agentontwikkeling en oopbronoplossings

Die praktiese implementering van AI -middels kan aansienlik vereenvoudig word deur biblioteke soos Langchain en Langgraph. Hierdie open source biblioteke stel ontwikkelaars in staat om komplekse middels te skep deur 'n "ketting" -reekse van logika, redenering en werktuigoproepe te "ketting".

Byvoorbeeld, deur die SerpAPI (vir Google Search) en die Google Places API te gebruik, kan 'n agent op 'n gebruiker se multi-stap navraag reageer deur eers inligting oor 'n spesifieke gebeurtenis te vind en dan die adres van die geassosieerde plek te vind.

🌐⚙️ Produksie en platforms vir KI-agente

Vir die ontwikkeling van produksietoepassings bied platforms soos Google se Vertex AI 'n volledig bestuurde omgewing wat al die noodsaaklike elemente vir agentskepping verskaf. Deur 'n natuurlike taalkoppelvlak te gebruik, kan ontwikkelaars vinnig kritieke elemente van hul agente definieer, insluitend doelwitte, taakinstruksies, gereedskap en voorbeelde.

Die platform bied ook ontwikkelingsinstrumente vir die toets, evaluering, meet van werkverrigting, ontfouting en die verbetering van die algehele kwaliteit van ontwikkelde agente. Dit laat ontwikkelaars toe om te fokus op die bou en verfyn van hul agente terwyl die kompleksiteit van infrastruktuur, ontplooiing en instandhouding deur die platform hanteer word.

🌌🚀 Toekoms van KI-agente: agentketting en iteratiewe leer

Die toekoms van AI -agente het 'n geweldige potensiaal. Met die verdere ontwikkeling van gereedskap en die verbetering van die redenasievaardighede, kan agente toenemend ingewikkelde probleme oplos. 'N Strategiese benadering wat **' Agentketting '**, waarin gespesialiseerde agente - elke kundige op 'n sekere gebied of 'n spesifieke taak - gekombineer word, sal steeds belangrik wees en uitstekende resultate in verskillende industrieë en probleemareas moontlik maak.

Dit is belangrik om te beklemtoon dat die ontwikkeling van komplekse agent-argitekture 'n iteratiewe benadering vereis. Eksperimentering en verfyning is die sleutel tot die vind van oplossings vir spesifieke besigheidsvereistes en organisatoriese behoeftes.

Alhoewel geen twee agente identies is nie as gevolg van die generatiewe aard van die onderliggende modelle, kan ons deur die sterkpunte van hierdie fundamentele komponente te benut kragtige toepassings skep wat die vermoëns van taalmodelle uitbrei en werklike waarde toevoeg. KI se reis van passiewe modelle na aktiewe, intelligente agente het pas begin, en die moontlikhede lyk onbeperk.

Van plaaslik tot wêreldwyd: KMO's verower die globale mark met slim strategieë - Beeld: Xpert.Digital

In 'n tyd wanneer 'n maatskappy se digitale teenwoordigheid sy sukses bepaal, is die uitdaging hoe om hierdie teenwoordigheid outentiek, individueel en verreikend te maak. Xpert.Digital bied 'n innoverende oplossing wat homself posisioneer as 'n kruising tussen 'n bedryfsentrum, 'n blog en 'n handelsmerkambassadeur. Dit kombineer die voordele van kommunikasie- en verkoopskanale in 'n enkele platform en maak publikasie in 18 verskillende tale moontlik. Die samewerking met vennootportale en die moontlikheid om artikels op Google Nuus te publiseer en 'n persverspreidingslys met ongeveer 8 000 joernaliste en lesers maksimeer die reikwydte en sigbaarheid van die inhoud. Dit verteenwoordig 'n noodsaaklike faktor in eksterne verkope en bemarking (SMarketing).

Meer daaroor hier:

• Outentieke. Individueel. Globaal: Die Xpert.Digital-strategie vir jou maatskappy

⚙️ Die ontwikkeling van kunsmatige intelligensie (AI) het die afgelope jaar 'n merkwaardige dinamiek ervaar. Die opvatting van “agente” het veral 'n nuwe vlak van interaksie en probleemoplossing gemaak. Agente is meer as net modelle; Dit is outonome stelsels wat doelwitte nastreef deur met die wêreld te kommunikeer, inligting te verwerk en besluite te neem. In die volgende word die konsep deur agente ontleed en aangevul met innoverende benaderings om prestasie te verhoog.

🚀 Wat is 'n agent?

'n Agent kan gedefinieer word as 'n sagtewaretoepassing wat poog om 'n doelwit te bereik deur waarneming en interaksie met sy omgewing. Anders as tradisionele modelle wat bloot op versoeke reageer, is agente in staat om proaktief op te tree en onafhanklik te besluit hoe om hul doel te bereik.

✨ Kernkomponente van 'n agent

• Die model: Die sentrale element van 'n agent is die taalmodel, wat as 'n besluitnemer optree. Hierdie model kan algemeen van aard wees of spesifiek vir spesifieke gebruiksgevalle aangepas word.
• Die gereedskap: Gereedskap brei die vermoëns van die model uit deur toegang tot eksterne databronne of funksies te verskaf. Voorbeelde is API-integrasies of databasisse.
• Die orkestrasielaag: Hierdie laag beheer hoe die agent inligting insamel, inligting verwerk en aksies uitvoer. Dit vorm die agent se "brein", wat logika, geheue en besluitneming integreer.

🧠 Agente teenoor modelle

’n Fundamentele verskil tussen agente en eenvoudige modelle lê in die manier waarop hulle inligting hanteer:

• Modelle: Beperk tot afleidingsgebaseerde antwoorde en gebruik slegs opleidingsdata.
• Agente: Gebruik gereedskap om intydse inligting te bekom en gevorderde take soos multi-draai-interaksies uit te voer.

🔧 Uitgebreide funksionaliteite deur gereedskap

🌐 Uitbreidings

Uitbreidings is koppelvlakke tussen API's en agente. Hulle laat die agent toe om API-oproepe te maak sonder die behoefte aan komplekse pasgemaakte kode.

⚙️ Kenmerke

Anders as uitbreidings, word funksies aan die kliëntkant uitgevoer. Dit bied ontwikkelaars beheer oor datavloei en maak die implementering van spesifieke logika moontlik.

📊 Databasisse

Deur vektordatabasisse te integreer, kan agente dinamies toegang verkry tot gestruktureerde en ongestruktureerde data om meer presiese en kontekstuele antwoorde te verskaf.

📈 Verhoog prestasie deur geteikende leer

Om die doeltreffendheid van agente te verhoog, is daar verskeie leermetodes:

1. In-konteksleer: Stel modelle in staat om gereedskap en voorbeelde direk tydens afleidingstyd te leer en toe te pas.
2. Herwinning-gebaseerde binnekonteksleer: Kombineer dinamiese dataherwinning met die model om toegang tot kontekstuele inligting te verkry.
3. Fynafstelling: Die model is geoptimaliseer vir spesifieke take deur geteikende data-byvoegings.

🔮 Toekomstige potensiaal van agente

Die ontwikkeling van agente gaan veel verder as vorige aansoeke. In die toekoms kan agente spel-wisselaars wees op die volgende gebiede:

• Gesondheidsorg: Agente kan persoonlike diagnoses en behandelingsplanne verskaf.
• Onderwys: Dinamiese leerplatforms kan gerealiseer word deur middel van agente wat op die behoeftes van elke student reageer.
• Ekonomie: Geoutomatiseerde prosesse en besluitneming kan 'n omwenteling in maatskappye kry deur die gebruik van agente.

🏁 Agente verteenwoordig 'n revolusionêre vooruitgang in KI

Agente verteenwoordig 'n revolusionêre vooruitgang in KI deur modelle te kombineer met gereedskap, logika en besluitnemingsvermoëns. Die moontlikhede wat hulle bied is byna onbeperk, en die belangrikheid daarvan sal aanhou groei in 'n wêreld wat toenemend afhanklik is van data en outomatisering.

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Skep of herbelyning van die digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisering van internasionale verkoopsprosesse

☑️ Globale en digitale B2B-handelsplatforms

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus