Следващият етап на изкуствения интелект: Автономните ИИ агенти завладяват дигиталния свят – ИИ агенти срещу ИИ модели

🌟 Бързото развитие на изкуствения интелект (ИИ) доведе до впечатляващ напредък през последните години в области като разпознаване на изображения, обработка на реч и генериране на съдържание. Но бъдещето на ИИ се простира далеч отвъд изолираните модели, обучени за специфични задачи. Ние сме в началото на нова ера, в която интелигентните системи са способни да мислят, действат и взаимодействат със средата си независимо: ерата на ИИ агентите.

🧑‍🍳🏗️ Готвачът като метафора за когнитивни архитектури

Представете си умел готвач в оживена кухня на ресторант. Целта му е да създава изискани ястия за гостите. Този процес включва сложна последователност от планиране, изпълнение и адаптация. Той събира информация – поръчки на гостите, налични съставки в килера и хладилника. След това обмисля кои ястия може да приготви с наличните ресурси и знания. Накрая предприема действия, като нарязва зеленчуци, подправя храната и запича месото. По време на целия процес той прави корекции, оптимизирайки плановете си, когато съставките изчезнат или получи обратна връзка от гостите. Резултатите от предишните му действия информират бъдещите му решения. Този цикъл от събиране на информация, планиране, изпълнение и адаптация описва уникална когнитивна архитектура, която готвачът използва, за да постигне целта си.

🛠️🤔 Как мислят и действат агентите с изкуствен интелект

Точно както този готвач, агентите с изкуствен интелект могат да използват когнитивни архитектури, за да постигнат целите си. Те итеративно обработват информация, вземат информирани решения и оптимизират следващите си стъпки въз основа на минали резултати. В основата на тези когнитивни архитектури е слой, отговорен за управлението на паметта, състоянието, разсъжденията и планирането. Той използва усъвършенствани техники за подсказване и свързани рамки, за да насочва разсъжденията и планирането, позволявайки на агента да взаимодейства по-ефективно със средата си и да изпълнява сложни задачи.

Свързано с това:

• Google Whitepaper (PDF) на английски: „Агенти“ – Структура и функционалност на AI агенти

📊⚙️ Разлики между традиционните модели с изкуствен интелект и агентите с изкуствен интелект

Разграничението между прости модели с изкуствен интелект и тези усъвършенствани агенти е от решаващо значение. Традиционните модели са ограничени до знанията, съдържащи се в техните данни за обучение. Те правят единични изводи или прогнози въз основа на непосредствената заявка на потребителя. Освен ако не са изрично имплементирани, те не поддържат история на сесиите или непрекъснат контекст, като например история на чата. Също така им липсва способността да взаимодействат директно с външни системи или да изпълняват сложни логически процеси. Докато потребителите могат да насочват моделите към по-сложни прогнози чрез интелигентни подкани и използването на рамки за разсъждение (като Chain of Thought или ReAct), действителната когнитивна архитектура не е присъщо вградена в модела.

За разлика от това, агентите с изкуствен интелект притежават разширена база от знания, постигната чрез връзка с външни системи чрез така наречените „инструменти“. Тези инструменти управляват историята на сесиите, за да позволят многоетапни изводи и прогнози, базирани на потребителски заявки и решения, взети на ниво оркестрация. „Ход“ или взаимодействие се определя като обмен между взаимодействащата система и агента. Интеграцията на инструменти е неразделна част от архитектурата на агента и те използват нативни когнитивни архитектури, които използват рамки за разсъждение или предварително изградени рамки за агенти.

🛠️🌐 Инструменти: Мостът към реалния свят

Тези инструменти са ключови за взаимодействието на агентите с външния свят. Макар традиционните езикови модели да са отлични в обработката на информация, те нямат способността директно да възприемат или влияят на реалния свят. Това ограничава тяхната полезност в ситуации, изискващи взаимодействие с външни системи или данни. Може да се каже, че един езиков модел е толкова добър, колкото е научил от своите обучителни данни. Без значение колко данни се въвеждат в модела, той няма фундаменталната способност да взаимодейства с външния свят. Инструментите преодоляват тази празнина, като позволяват взаимодействия в реално време с външни системи, съобразени с контекста.

🛠️📡 Разширения: Стандартизирани мостове към API

На разположение на AI агентите са различни видове инструменти. Разширенията осигуряват стандартизиран мост между API и агент, позволявайки безпроблемното изпълнение на API, независимо от тяхната основна имплементация. Представете си, че разработвате агент, който да помага на потребителите да резервират полети. Искате да използвате Google Flights API, но не сте сигурни как агентът трябва да прави заявки към тази крайна точка на API. Един подход би бил да се внедри персонализиран код, който анализира потребителската заявка и извиква API. Това обаче е податливо на грешки и е трудно за мащабиране. По-надеждно решение е да се използва разширение. Разширението обучава агента, чрез примери, как да използва крайната точка на API и какви аргументи или параметри са необходими за успешно извикване. След това агентът може да реши по време на изпълнение кое разширение е най-подходящо за разрешаване на потребителската заявка.

💻📑 Характеристики: Структурирани задачи и възможност за многократна употреба

Функциите са подобни по концепция на функциите в разработката на софтуер. Те са самостоятелни кодови модули, които изпълняват специфична задача и могат да се използват повторно, когато е необходимо. В контекста на агентите, моделът може да избира от набор от известни функции и да решава кога да извика коя функция с кои аргументи. За разлика от разширенията обаче, когато използва функции, моделът не извършва директно API повикване. Изпълнението се извършва от страна на клиента, което дава на разработчиците по-голям контрол върху потока от данни в приложението. Това е особено полезно, когато API повикванията трябва да се извършват извън директния поток на архитектурата на агента, когато ограниченията за сигурност или удостоверяване предотвратяват директните повиквания или когато времевите или оперативните ограничения правят изпълнението в реално време невъзможно. Функциите са отлични и за форматиране на изхода на модела в структуриран формат (като JSON), което улеснява по-нататъшната обработка от други системи.

🧠📚 Проблемът със статичните знания и решението му чрез хранилища за данни

Хранителите на данни се справят с ограниченията на статичното знание за езиковите модели. Представете си езиков модел като огромна библиотека от книги, съдържаща неговите данни за обучение. За разлика от истинска библиотека, която постоянно добавя нови томове, това знание остава статично.

Хранителите за данни позволяват на агентите да имат достъп до по-динамична и актуална информация. Разработчиците могат да предоставят допълнителни данни в оригиналния им формат, елиминирайки отнемащите време трансформации на данни, преобучение на модели или фина настройка. Хранилището за данни преобразува входящите документи във векторни вградени файлове, които агентът може да използва, за да извлече необходимата му информация.

Типичен пример за използване на хранилища за данни е Retrieval Augmented Generation (RAG), където агентът може да осъществява достъп до различни формати на данни, включително съдържание на уебсайтове, структурирани данни (PDF, Word документи, CSV файлове, електронни таблици) и неструктурирани данни (HTML, PDF, TXT). Процесът включва генериране на вграждания за потребителската заявка, сравняване на тези вграждания със съдържанието на векторната база данни, извличане на съответното съдържание и предаването му на агента за формулиране на отговор или действие.

🎯🛠️ Използване на инструменти и подходи за обучение за агенти

Качеството на отговорите на агента зависи пряко от способността му да разбира и изпълнява тези различни задачи, включително избора на правилните инструменти и ефективното им използване. За да се подобри способността на модела да избира подходящи инструменти, съществуват няколко целенасочени подхода за обучение:

1. Контекстуално обучение

Той предоставя обобщен модел по време на извод с подкана, инструменти и няколко примера, което му позволява да се учи „в движение“ как и кога да използва тези инструменти за дадена задача. Рамката ReAct е пример за този подход.

2. Контекстно обучение, базирано на извличане на информация

Направете още една стъпка и динамично попълнете подканата за модел с най-подходящата информация, инструменти и свързани примери, извлечени от външно хранилище.

3. Обучение, базирано на фина настройка

Това включва обучение на модел върху по-голям набор от данни от конкретни примери преди извършване на изводи. Това помага на модела да разбере кога и как се прилагат определени инструменти, преди дори да получи потребителски заявки.

Комбинацията от тези подходи за обучение позволява надеждни и адаптивни решения.

🤖🔧 Разработване на AI агенти и решения с отворен код

Практическото внедряване на AI агенти може да бъде значително опростено от библиотеки като LangChain и LangGraph. Тези библиотеки с отворен код позволяват на разработчиците да създават сложни агенти чрез „верижно свързване“ на последователности от логика, разсъждения и извиквания на инструменти.

Например, агент може да използва SerpAPI (за търсене в Google) и Google Places API, за да отговори на многоетапна заявка от потребител, като първо потърси информация за конкретно събитие и след това определи адреса на свързаното местоположение.

🌐⚙️ Производство и платформи за AI агенти

За разработване на производствени приложения, платформи като Vertex AI на Google предлагат напълно управлявана среда, която предоставя всички основни елементи за създаване на агенти. Чрез интерфейс на естествен език, разработчиците могат бързо да дефинират критични елементи на своите агенти, включително цели, инструкции за задачи, инструменти и примери.

Платформата предлага и инструменти за разработка за тестване, оценка, измерване на производителността, отстраняване на грешки и подобряване на цялостното качество на разработените агенти. Това позволява на разработчиците да се съсредоточат върху изграждането и усъвършенстването на своите агенти, докато платформата се справя със сложността на инфраструктурата, внедряването и поддръжката.

🌌🚀 Бъдещето на AI агентите: Верижно свързване на агенти и итеративно обучение

Бъдещето на агентите с изкуствен интелект крие огромен потенциал. С по-нататъшното развитие на инструментите и подобряването на способностите за разсъждение, агентите ще могат да решават все по-сложни проблеми. Стратегическият подход, наречен **верижно свързване на агенти**, при който се комбинират специализирани агенти – всеки от които е експерт в определена област или задача, ще продължи да придобива значение и ще позволи постигане на изключителни резултати в различни индустрии и проблемни области.

Важно е да се подчертае, че разработването на сложни агентни архитектури изисква итеративен подход. Експериментирането и усъвършенстването са ключови за намирането на решения за специфични бизнес изисквания и организационни нужди.

Въпреки че няма два идентични агента поради генеративния характер на основните модели, чрез използване на силните страни на тези фундаментални компоненти можем да създадем мощни приложения, които разширяват възможностите на езиковите модели и предоставят реална добавена стойност. Пътят на ИИ от пасивни модели към активни, интелигентни агенти едва сега започва и възможностите изглеждат безгранични.

От локално към глобално: Малките и средни предприятия завладяват световния пазар с умна стратегия - Изображение: Xpert.Digital

В епоха, в която дигиталното присъствие на една компания определя нейния успех, предизвикателството се крие в създаването на автентично, персонализирано и широкообхватно присъствие. Xpert.Digital предлага иновативно решение, което се позиционира като пресечна точка на индустриален център, блог и посланик на марката. То съчетава предимствата на комуникационните и продажбените канали в една платформа и позволява публикуване на 18 различни езика. Сътрудничеството с партньорски портали и възможността за публикуване на статии в Google News и списък за разпространение на пресата с приблизително 8000 журналисти и читатели увеличават максимално обхвата и видимостта на съдържанието. Това представлява ключов фактор във външните продажби и маркетинг (SMarketing).

Повече информация тук:

• Автентично. Индивидуално. Глобално: Стратегията на Xpert.Digital за вашата компания

⚙️ Развитието на изкуствения интелект (ИИ) преживя забележителен импулс през последните години. По-специално, концепцията за „агенти“ позволи ново ниво на взаимодействие и решаване на проблеми. Агентите са повече от просто модели; те са автономни системи, които преследват цели, като взаимодействат със света, обработват информация и вземат решения. Следващият раздел анализира концепцията за агентите и я допълва с иновативни подходи за подобряване на производителността.

🚀 Какво е агент?

Агентът може да бъде дефиниран като софтуерно приложение, което се опитва да постигне цел чрез наблюдение и взаимодействие със средата си. За разлика от традиционните модели, които просто реагират на заявки, агентите са способни да действат проактивно и самостоятелно, като решават как да постигнат целта си.

✨ Основни компоненти на агента

• Моделът: Централният елемент на агента е езиковият модел, който действа като вземащ решения. Този модел може да бъде с общ характер или специално пригоден за определени случаи на употреба.
• Инструментите: Инструментите разширяват възможностите на модела, като позволяват достъп до външни източници на данни или функции. Примерите включват API интеграции или бази данни.
• Оркестрационен слой: Този слой контролира как агентът събира и обработва информация и извършва действия. Той формира „мозъка“ на агента, интегрирайки логика, памет и вземане на решения.

🧠 Агенти срещу модели

Фундаментална разлика между агентите и простите модели се крие в начина, по който те боравят с информацията:

• Модели: Те са ограничени до отговори, базирани на изводи, и използват само данни за обучение.
• Агенти: Използвайте инструменти за извличане на информация в реално време и извършване на разширени задачи, като например многократни взаимодействия.

🔧 Подобрени функционалности чрез инструменти

🌐 Разширения

Разширенията са интерфейси между API и агенти. Те позволяват на агента да извършва API повиквания, без да е необходим сложен, персонализиран код.

⚙️ Характеристики

За разлика от разширенията, функциите се изпълняват от страна на клиента. Те дават на разработчиците контрол върху потока от данни и позволяват имплементирането на специфична логика.

📊 Бази данни

Чрез интегриране на векторни бази данни, агентите могат динамично да осъществяват достъп до структурирани и неструктурирани данни, за да предоставят по-точни и контекстно-съобразени отговори.

📈 Подобряване на производителността чрез целенасочено обучение

За да се повиши ефективността на агентите, съществуват различни методи за обучение:

1. Контекстно обучение: Позволява изучаване и прилагане на модели, инструменти и примери директно по време на извод.
2. Обучение в контекст, базирано на извличане на данни: Комбинира динамично извличане на данни с модела за достъп до информация, свързана с контекста.
3. Фина настройка: Чрез добавяне на целеви данни, моделът се оптимизира за специфични задачи.

🔮 Бъдещ потенциал на агентите

Разработването на агенти далеч надхвърля настоящите приложения. В бъдеще агентите биха могли да бъдат новаторски в следните области:

• Здравеопазване: Агентите могат да създават персонализирани диагнози и планове за лечение.
• Образование: Динамичните платформи за обучение могат да бъдат внедрени чрез агенти, които отговарят на нуждите на всеки ученик.
• Бизнес: Автоматизираните процеси и вземането на решения в компаниите биха могли да бъдат революционизирани чрез използването на агенти.

🏁 Агентите представляват революционен напредък в изкуствения интелект

Агентите представляват революционен напредък в областта на изкуствения интелект, като комбинират модели с инструменти, логика и възможности за вземане на решения. Възможностите, които предлагат, са практически неограничени и значението им ще продължи да расте в свят, който все повече зависи от данни и автоматизация.

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на дигиталната стратегия и дигитализация

☑️ Разширяване и оптимизиране на международните процеси на продажби

☑️ Глобални и дигитални B2B търговски платформи

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

С удоволствие бих служел като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт по-долу или просто ми се обадите на +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

Xpert.Digital е индустриален център, фокусиран върху дигитализацията, машиностроенето, логистиката/интралогистиката и фотоволтаиката.

С нашето 360° решение за бизнес развитие, ние подкрепяме известни компании от нов бизнес до следпродажбено обслужване.

Пазарно разузнаване, маркетинг, маркетингова автоматизация, разработване на съдържание, PR, имейл кампании, персонализирани социални медии и подхранване на лийдове са част от нашите дигитални инструменти.

Можете да намерите повече информация на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus