Další úroveň umělé inteligence: Autonomní agenti AI dobývají digitální svět – agenti AI versus modely AI

🌟 Rychlý rozvoj umělé inteligence (AI) v posledních letech vedl k působivým pokrokům v oblastech, jako je rozpoznávání obrazu, zpracování jazyka a generování obsahu. Budoucnost umělé inteligence však daleko přesahuje izolované modely trénované pro konkrétní úkoly. Jsme na začátku nové éry, ve které jsou inteligentní systémy schopny myslet, jednat a interagovat se svým prostředím nezávisle: éra agentů AI.

🧑‍🍳🏗️ Šéfkuchař jako metafora pro kognitivní architektury

Představte si zkušeného kuchaře v rušné kuchyni restaurace. Jeho cílem je vytvářet vynikající pokrmy pro hosty. Tento proces zahrnuje složitou sekvenci plánování, provádění a přizpůsobování. Zaznamenává informace – objednávky hostů, dostupné suroviny ve spíži a lednici. Následně zvažuje, která jídla dokáže připravit s dostupnými zdroji a svými znalostmi. Konečně se pustí do akce, krájí zeleninu, koření pokrmy a smaží maso. Během procesu provádí úpravy a vylepšuje své plány, když docházejí přísady nebo když dostává zpětnou vazbu od hostů. Výsledky jeho předchozích činů ovlivňují jeho budoucí rozhodnutí. Tento cyklus příjmu informací, plánování, provádění a adaptace popisuje jedinečnou kognitivní architekturu, kterou kuchař používá k dosažení svého cíle.

🛠️🤔 Jak agenti AI myslí a jednají

Stejně jako tento šéfkuchař mohou agenti umělé inteligence používat k dosažení svých cílů kognitivní architektury. Iterativně zpracovávají informace, činí informovaná rozhodnutí a optimalizují své další kroky na základě předchozích výsledků. V srdci těchto kognitivních architektur je vrstva zodpovědná za správu paměti, stavu, uvažování a plánování. Využívá pokročilé techniky pobízení a související rámce k vedení úvah a plánování, což agentovi umožňuje efektivněji interagovat s prostředím a dokončit složité úkoly.

Vhodné pro:

• Bílá kniha Google (PDF) v angličtině: „Agents“ – struktura a funkčnost agentů AI

📊⚙️ Rozdíly mezi tradičními modely AI a agenty AI

Rozdíl mezi jednoduchými modely umělé inteligence a těmito pokročilými agenty je zásadní. Tradiční modely jsou omezeny na znalosti obsažené v jejich trénovacích datech. Dělají individuální závěry nebo předpovědi na základě okamžitého dotazu uživatele. Pokud nejsou výslovně implementovány, neuchovávají historii relace ani nepřetržitý kontext, jako je historie chatu. Chybí jim také schopnost nativní interakce s externími systémy nebo provádění složitých logických procesů. Ačkoli uživatelé mohou vést modely k vytváření složitějších předpovědí pomocí chytrých výzev a použití uvažovacích rámců (jako je Chain-of-Thought nebo ReAct), skutečná kognitivní architektura není v modelu neodmyslitelně zakotvena.

Naproti tomu agenti umělé inteligence mají rozšířenou škálu znalostí, kterých je dosaženo připojením k externím systémům prostřednictvím takzvaných „nástrojů“. Spravují historii relací, aby umožnily víceúrovňové odvození a předpovědi na základě požadavků a rozhodnutí uživatelů ve vrstvě orchestrace. „Pohyb“ nebo interakce je definována jako výměna mezi interagujícím systémem a agentem. Integrace nástrojů je nedílnou součástí architektury agentů a využívají nativní kognitivní architektury, které využívají rámce pro uvažování nebo předem vytvořené rámce agentů.

🛠️🌐 Nástroje: Most do skutečného světa

Tyto nástroje jsou klíčem k tomu, jak agenti interagují s vnějším světem. Zatímco tradiční jazykové modely jsou vynikající ve zpracování informací, chybí jim schopnost přímo vnímat nebo ovlivňovat skutečný svět. To omezuje jejich použitelnost v situacích, které vyžadují interakci s externími systémy nebo daty. Dalo by se říci, že jazykový model je jen tak dobrý, jak dobrý je to, co se naučil ze svých tréninkových dat. Bez ohledu na to, kolik dat je do modelu vloženo, postrádá základní schopnost interakce s vnějším světem. Nástroje tuto mezeru uzavírají a umožňují kontextové interakce s externími systémy v reálném čase.

🛠️📡 Rozšíření: Standardizované mosty k API

Agenti AI mají k dispozici různé typy nástrojů. Rozšíření poskytují standardizovaný most mezi rozhraním API a agentem, což umožňuje bezproblémové fungování rozhraní API bez ohledu na jejich základní implementaci. Představte si vývoj agenta, který uživatelům pomůže s rezervací letů. Chcete použít Google Flights API, ale nejste si jisti, jak by měl agent zadávat požadavky na tento koncový bod API. Jedním přístupem by bylo implementovat vlastní kód, který analyzuje požadavek uživatele a volá rozhraní API. To je však náchylné k chybám a obtížně se měří. Robustnějším řešením je použití rozšíření. Rozšíření pomocí příkladů učí agenta, jak používat koncový bod API a jaké argumenty nebo parametry jsou vyžadovány pro úspěšné volání. Agent se pak může za běhu rozhodnout, které rozšíření se nejlépe hodí k řešení uživatelského dotazu.

💻📑 Funkce: Strukturované úkoly a opětovné použití

Funkce jsou svou koncepcí podobné funkcím při vývoji softwaru. Jsou to samostatné moduly kódu, které provádějí konkrétní úkol a lze je v případě potřeby znovu použít. V kontextu agentů si model může vybrat ze sady známých funkcí a rozhodnout, kdy zavolat kterou funkci s jakými argumenty. Na rozdíl od rozšíření však model při používání funkcí neprovádí přímé volání API. Spouštění probíhá na straně klienta, což dává vývojářům větší kontrolu nad datovým tokem v aplikaci. To je zvláště užitečné, když volání API musí probíhat mimo tok architektury přímého agenta, bezpečnostní nebo autentizační omezení brání přímým voláním nebo časová nebo provozní omezení znemožňují provádění v reálném čase. Funkce jsou také skvělé pro formátování výstupu modelu do strukturovaného formátu (jako JSON), což usnadňuje dalším systémům jeho další zpracování.

🧠📚 Problém statických znalostí a řešení prostřednictvím datových úložišť

Datová úložiště řeší omezení statické znalosti jazykových modelů. Představte si jazykový model jako obrovskou knihovnu knih obsahující jeho tréninková data. Na rozdíl od skutečné knihovny, která neustále přidává nové svazky, zůstává tato znalost statická.

Úložiště dat umožňují agentům přístup k dynamičtějším a včasnějším informacím. Vývojáři mohou poskytnout další data v jejich nativním formátu, čímž se eliminují časově náročné transformace dat, přeškolování modelů nebo jemné ladění. Úložiště dat převádí příchozí dokumenty na vektorová vložení, která může agent použít k extrahování informací, které potřebuje.

Typickým příkladem využití datových úložišť je Retrieval Augmented Generation (RAG), kde má agent přístup k různým datovým formátům včetně obsahu webových stránek, strukturovaných dat (PDF, dokumenty Word, soubory CSV, tabulky) a nestrukturovaných dat (HTML, PDF, TXT). Proces zahrnuje generování vložení pro požadavek uživatele, porovnání těchto vložení s obsahem vektorové databáze, načtení příslušného obsahu a jeho předání agentovi, aby formuloval odpověď nebo akci.

🎯🛠️ Použití nástrojů a přístupy k učení pro agenty

Kvalita odpovědí agenta přímo závisí na jeho schopnosti porozumět a provádět tyto různé úkoly, včetně výběru správných nástrojů a jejich efektivního používání. Aby se zlepšila schopnost modelu vybrat vhodné nástroje, existují různé přístupy cíleného učení:

1. Kontextové učení

Poskytuje zobecněný model s výzvou, nástroji a několika příklady v době odvození, což mu umožňuje učit se za běhu, jak a kdy tyto nástroje používat pro konkrétní úlohu. Rámec ReAct je příkladem tohoto přístupu.

2. Kontextové učení založené na vyhledávání

Jde o krok dále a dynamicky naplňuje výzvu modelu nejdůležitějšími informacemi, nástroji a souvisejícími příklady získanými z externího úložiště.

3. Učení založené na jemném ladění

Zahrnuje trénování modelu s větším souborem dat konkrétních příkladů před dedukcí. To modelu pomáhá pochopit, kdy a jak použít určité nástroje ještě předtím, než vůbec obdrží požadavky uživatelů.

Kombinace těchto vzdělávacích přístupů umožňuje robustní a adaptabilní řešení.

🤖🔧 Vývoj agentů AI a open source řešení

Praktickou implementaci AI agentů lze výrazně zjednodušit pomocí knihoven jako LangChain a LangGraph. Tyto open source knihovny umožňují vývojářům vytvářet komplexní agenty „řetězením“ sekvencí logiky, uvažování a volání nástrojů.

Například pomocí SerpAPI (pro Google Search) a Google Places API může agent reagovat na vícekrokový dotaz uživatele tak, že nejprve najde informace o konkrétní události a poté najde adresu přidruženého místa.

🌐⚙️ Výroba a platformy pro agenty AI

Pro vývoj produkčních aplikací poskytují platformy jako Vertex AI společnosti Google plně spravované prostředí, které poskytuje všechny základní prvky pro vytváření agentů. Pomocí rozhraní přirozeného jazyka mohou vývojáři rychle definovat kritické prvky svých agentů, včetně cílů, pokynů k úkolům, nástrojů a příkladů.

Platforma také poskytuje vývojové nástroje pro testování, hodnocení, měření výkonu, ladění a zlepšování celkové kvality vyvíjených agentů. To umožňuje vývojářům soustředit se na budování a vylepšování svých agentů, zatímco složitost infrastruktury, nasazení a údržby je řešena platformou.

🌌🚀 Budoucnost agentů AI: řetězení agentů a iterativní učení

Budoucnost agentů AI skrývá obrovský potenciál. Jak se vyvíjejí nástroje a zlepšují se schopnosti uvažování, budou agenti schopni řešit stále složitější problémy. Strategický přístup, **“Agent Chaining”**, kombinující specializované agenty – každého odborníka na určitou oblast nebo úkol – bude i nadále nabývat na významu a umožní vynikající výsledky v různých průmyslových odvětvích a problémových oblastech.

Je důležité zdůraznit, že vývoj komplexních architektur agentů vyžaduje iterativní přístup. Experimentování a zdokonalování jsou klíčem k nalezení řešení specifických obchodních požadavků a organizačních potřeb.

Ačkoli žádní dva agenti nejsou identičtí kvůli generativní povaze základních modelů, využitím silných stránek těchto základních komponent můžeme vytvářet výkonné aplikace, které rozšiřují možnosti jazykových modelů a přidávají skutečnou hodnotu. Cesta umělé inteligence od pasivních modelů k aktivním inteligentním agentům právě začala a možnosti se zdají být neomezené.

Od lokálního po globální: Malé a střední podniky dobývají globální trh chytrými strategiemi - Obrázek: Xpert.Digital

V době, kdy digitální přítomnost společnosti určuje její úspěch, je výzvou, jak tuto přítomnost učinit autentickou, individuální a dalekosáhlou. Xpert.Digital nabízí inovativní řešení, které se staví jako průsečík mezi průmyslovým centrem, blogem a ambasadorem značky. Spojuje výhody komunikačních a prodejních kanálů v jediné platformě a umožňuje publikaci v 18 různých jazycích. Spolupráce s partnerskými portály a možnost publikování článků na Google News a tiskový distribuční seznam s cca 8 000 novináři a čtenáři maximalizují dosah a viditelnost obsahu. To představuje základní faktor v externím prodeji a marketingu (SMarketing).

Více o tom zde:

• Autentický. Jednotlivě. Globální: Strategie Xpert.Digital pro vaši společnost

⚙️ Vývoj umělé inteligence (AI) zažívá v posledních letech pozoruhodnou dynamiku. Zejména koncept „agentů“ umožnil novou úroveň interakce a řešení problémů. Agenti jsou více než jen modely; jsou to autonomní systémy, které sledují cíle interakcí se světem, zpracováváním informací a rozhodováním. Dále je koncept agentů analyzován a doplněn o inovativní přístupy ke zvyšování výkonnosti.

🚀 Co je to agent?

Agenta lze definovat jako softwarovou aplikaci, která se pokouší dosáhnout cíle prostřednictvím pozorování a interakce se svým prostředím. Na rozdíl od tradičních modelů, které jednoduše reagují na požadavky, jsou agenti schopni jednat proaktivně a nezávisle se rozhodovat, jak dosáhnout svého cíle.

✨ Základní složky agenta

• Model: Ústředním prvkem agenta je jazykový model, který působí jako rozhodovatel. Tento model může mít obecný charakter nebo může být přizpůsobený konkrétním případům použití.
• Nástroje: Nástroje rozšiřují možnosti modelu poskytováním přístupu k externím datovým zdrojům nebo funkcím. Příkladem jsou integrace API nebo databáze.
• Vrstva orchestrace: Tato vrstva řídí, jak agent shromažďuje informace, zpracovává informace a provádí akce. Tvoří agentův „mozek“, integruje logiku, paměť a rozhodování.

🧠 Agenti versus modelky

Zásadní rozdíl mezi agenty a jednoduchými modely spočívá ve způsobu, jakým zacházejí s informacemi:

• Modely: Omezeno na odpovědi založené na odvození a používají pouze trénovací data.
• Agenti: Využijte nástroje k získávání informací v reálném čase a provádění pokročilých úkolů, jako jsou víceotáčkové interakce.

🔧 Rozšířené funkce prostřednictvím nástrojů

🌐 Rozšíření

Rozšíření jsou rozhraní mezi API a agenty. Umožňují agentovi provádět volání API bez potřeby složitého vlastního kódu.

⚙️ Vlastnosti

Na rozdíl od rozšíření jsou funkce prováděny na straně klienta. Ty poskytují vývojářům kontrolu nad datovým tokem a umožňují implementaci specifické logiky.

📊 Databáze

Díky integraci vektorových databází mohou agenti dynamicky přistupovat ke strukturovaným a nestrukturovaným datům a poskytovat přesnější a kontextové odpovědi.

📈 Zvyšování výkonu pomocí cíleného učení

Pro zvýšení efektivity agentů existují různé metody učení:

1. Učení v kontextu: Umožňuje modelům učit se a používat nástroje a příklady přímo během doby vyvozování.
2. Kontextové učení založené na vyhledávání: Kombinuje dynamické vyhledávání dat s modelem pro přístup ke kontextovým informacím.
3. Jemné ladění: Model je optimalizován pro konkrétní úkoly prostřednictvím cíleného přidávání dat.

🔮 Budoucí potenciál agentů

Vývoj agentů daleko přesahuje předchozí aplikace. V budoucnu by agenti mohli změnit hru v následujících oblastech:

• Zdravotní péče: Agenti mohou poskytovat personalizované diagnózy a léčebné plány.
• Vzdělávání: Dynamické vzdělávací platformy by mohly být realizovány prostřednictvím agentů, kteří reagují na potřeby každého studenta.
• Ekonomika: Automatizované procesy a rozhodování by mohly ve společnostech způsobit revoluci díky použití agentů.

🏁 Agenti představují revoluční pokrok v AI

Agenti představují revoluční pokrok v umělé inteligenci, protože kombinují modely s nástroji, logikou a možnostmi rozhodování. Možnosti, které nabízejí, jsou téměř neomezené a jejich význam bude ve světě stále více závislém na datech a automatizaci nadále růst.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus