Den næste fase af kunstig intelligens: Autonome AI-agenter erobrer den digitale verden – AI-agenter versus AI-modeller

🌟 Den hurtige udvikling af kunstig intelligens (AI) har ført til imponerende fremskridt i de senere år inden for områder som billedgenkendelse, talebehandling og indholdsgenerering. Men fremtiden for AI rækker langt ud over isolerede modeller, der er trænet til specifikke opgaver. Vi er i begyndelsen af ​​en ny æra, hvor intelligente systemer er i stand til at tænke, handle og interagere med deres omgivelser uafhængigt: AI-agenternes æra.

🧑‍🍳🏗️ Kokken som metafor for kognitive arkitekturer

Forestil dig en dygtig kok i et travlt restaurantkøkken. Deres mål er at skabe udsøgte retter til gæsterne. Denne proces involverer en kompleks rækkefølge af planlægning, udførelse og tilpasning. De indsamler information – gæsternes bestillinger, tilgængelige ingredienser i spisekammeret og køleskabet. Dernæst overvejer de, hvilke retter de kan tilberede med de tilgængelige ressourcer og deres viden. Endelig handler de, hakker grøntsager, krydrer maden og steger kødet. Gennem hele processen foretager de justeringer og optimerer deres planer, efterhånden som ingredienserne er lave, eller de modtager feedback fra gæsterne. Resultaterne af deres tidligere handlinger informerer deres fremtidige beslutninger. Denne cyklus af informationsindsamling, planlægning, udførelse og tilpasning beskriver en unik kognitiv arkitektur, som kokken bruger til at nå sit mål.

🛠️🤔 Hvordan AI-agenter tænker og handler

Ligesom denne kok kan AI-agenter udnytte kognitive arkitekturer til at nå deres mål. De behandler iterativt information, træffer informerede beslutninger og optimerer deres næste skridt baseret på tidligere resultater. Kernen i disse kognitive arkitekturer er et lag, der er ansvarligt for at styre hukommelse, tilstand, ræsonnement og planlægning. Det bruger avancerede promptteknikker og relaterede rammer til at guide ræsonnement og planlægning, hvilket gør det muligt for agenten at interagere mere effektivt med sine omgivelser og udføre komplekse opgaver.

Relateret til dette:

• Google Whitepaper (PDF) på engelsk: “Agenter” – Struktur og funktionalitet af AI-agenter

📊⚙️ Forskelle mellem traditionelle AI-modeller og AI-agenter

Sondringen mellem simple AI-modeller og disse avancerede agenter er afgørende. Traditionelle modeller er begrænset til den viden, der er indeholdt i deres træningsdata. De foretager enkelte slutninger eller forudsigelser baseret på brugerens umiddelbare anmodning. Medmindre de er eksplicit implementeret, vedligeholder de ikke sessionshistorik eller kontinuerlig kontekst, såsom en chathistorik. De mangler også evnen til at interagere med eksterne systemer eller udføre komplekse logiske processer. Selvom brugerne kan guide modellerne mod mere komplekse forudsigelser gennem smarte prompts og brug af ræsonnementsrammer (såsom Chain of Thought eller ReAct), er den faktiske kognitive arkitektur ikke iboende indlejret i modellen.

I modsætning hertil besidder AI-agenter en udvidet vidensbase, der opnås gennem forbindelse til eksterne systemer via såkaldte "værktøjer". Disse værktøjer administrerer sessionshistorik for at muliggøre flertrins-inferencer og forudsigelser baseret på brugeranmodninger og beslutninger truffet på orkestreringslaget. En "bevægelse" eller interaktion defineres som en udveksling mellem det interagerende system og agenten. Integrationen af ​​værktøjer er en integreret del af agentarkitekturen, og de anvender native kognitive arkitekturer, der anvender ræsonnementsrammer eller præbyggede agentrammer.

🛠️🌐 Værktøjer: Broen til den virkelige verden

Disse værktøjer er nøglen til, at agenter interagerer med omverdenen. Mens traditionelle sprogmodeller udmærker sig ved at behandle information, mangler de evnen til direkte at opfatte eller påvirke den virkelige verden. Dette begrænser deres anvendelighed i situationer, der kræver interaktion med eksterne systemer eller data. Man kan sige, at en sprogmodel kun er så god, som det, den har lært af sine træningsdata. Uanset hvor meget data der føres ind i en model, mangler den den grundlæggende evne til at interagere med omverdenen. Værktøjer bygger bro over dette hul og muliggør kontekstbevidste interaktioner med eksterne systemer i realtid.

🛠️📡 Udvidelser: Standardiserede broer til API'er

Der findes forskellige typer værktøjer tilgængelige for AI-agenter. Udvidelser fungerer som en standardiseret bro mellem en API og en agent, hvilket muliggør problemfri udførelse af API'er uanset deres underliggende implementering. Forestil dig, at du udvikler en agent, der kan hjælpe brugere med at booke flyrejser. Du vil bruge Google Flights API, men er usikker på, hvordan agenten skal sende anmodninger til dette API-slutpunkt. Én tilgang ville være at implementere brugerdefineret kode, der analyserer brugeranmodningen og kalder API'en. Dette er dog fejlbehæftet og vanskeligt at skalere. En mere robust løsning er at bruge en udvidelse. En udvidelse lærer agenten gennem eksempler, hvordan man bruger API-slutpunktet, og hvilke argumenter eller parametre der kræves for et vellykket kald. Agenten kan derefter under kørsel beslutte, hvilken udvidelse der er bedst egnet til at løse brugeranmodningen.

💻📑 Funktioner: Strukturerede opgaver og genbrugelighed

Funktioner minder i koncept om funktioner i softwareudvikling. De er selvstændige kodemoduler, der udfører en specifik opgave og kan genbruges efter behov. I forbindelse med agenter kan en model vælge fra et sæt kendte funktioner og bestemme, hvornår den skal kalde hvilken funktion med hvilke argumenter. I modsætning til udvidelser foretager en model dog ikke et direkte API-kald, når der bruges funktioner. Udførelsen sker på klientsiden, hvilket giver udviklere mere kontrol over dataflowet i applikationen. Dette er især nyttigt, når API-kald skal foretages uden for det direkte agentarkitekturflow, når sikkerheds- eller godkendelsesrestriktioner forhindrer direkte kald, eller når tids- eller driftsmæssige begrænsninger gør realtidsudførelse umulig. Funktioner er også fremragende til at formatere modellens output til et struktureret format (f.eks. JSON), hvilket letter yderligere behandling af andre systemer.

🧠📚 Problemet med statisk viden og løsningen gennem datalagre

Datalagre adresserer begrænsningerne ved den statiske viden om sprogmodeller. Forestil dig en sprogmodel som et enormt bibliotek af bøger, der indeholder dens træningsdata. I modsætning til et rigtigt bibliotek, som konstant tilføjer nye mængder, forbliver denne viden statisk.

Datalagre giver agenter adgang til mere dynamisk og opdateret information. Udviklere kan levere yderligere data i det oprindelige format, hvilket eliminerer tidskrævende datatransformationer, modelgenoptræning eller finjustering. Datalagret konverterer indgående dokumenter til vektorindlejringer, som agenten kan bruge til at udtrække de nødvendige oplysninger.

Et typisk eksempel på brugen af ​​datalagre er Retrieval Augmented Generation (RAG), hvor agenten kan tilgå en række forskellige dataformater, herunder hjemmesideindhold, strukturerede data (PDF'er, Word-dokumenter, CSV-filer, regneark) og ustrukturerede data (HTML, PDF, TXT). Processen involverer generering af indlejringer til brugeranmodningen, sammenligning af disse indlejringer med indholdet af vektordatabasen, hentning af det relevante indhold og videregivelse af det til agenten for at formulere et svar eller en handling.

🎯🛠️ Værktøjsbrug og læringsmetoder for agenter

Kvaliteten af ​​en agents svar afhænger direkte af dens evne til at forstå og udføre disse forskellige opgaver, herunder at vælge de rigtige værktøjer og bruge dem effektivt. For at forbedre en models evne til at vælge passende værktøjer findes der flere målrettede læringsmetoder:

1. Kontekstuel læring

Den leverer en generaliseret model på inferenstidspunktet med en prompt, værktøjer og et par eksempler, hvilket gør det muligt at lære "on the fart", hvordan og hvornår disse værktøjer skal bruges til en given opgave. ReAct-frameworket er et eksempel på denne tilgang.

2. Hentningsbaseret kontekstbaseret læring

Gå et skridt videre, og udfyld dynamisk modelprompten med de mest relevante oplysninger, værktøjer og relaterede eksempler hentet fra ekstern lagring.

3. Finjusteringsbaseret læring

Dette involverer træning af en model på et større datasæt af specifikke eksempler før inferens. Dette hjælper modellen med at forstå, hvornår og hvordan bestemte værktøjer anvendes, før den overhovedet modtager brugeranmodninger.

Kombinationen af ​​disse læringsmetoder muliggør robuste og fleksible løsninger.

🤖🔧 Udvikling af AI-agenter og open source-løsninger

Den praktiske implementering af AI-agenter kan forenkles betydeligt med biblioteker som LangChain og LangGraph. Disse open source-biblioteker giver udviklere mulighed for at oprette komplekse agenter ved at "kæde" sekvenser af logik, ræsonnement og værktøjskald sammen.

For eksempel kan en agent bruge SerpAPI (til Google Search) og Google Places API til at besvare en flertrinsforespørgsel fra en bruger ved først at søge efter oplysninger om en specifik begivenhed og derefter bestemme adressen på den tilknyttede placering.

🌐⚙️ Produktion og platforme til AI-agenter

Til udvikling af produktionsapplikationer tilbyder platforme som Googles Vertex AI et fuldt administreret miljø, der indeholder alle de væsentlige elementer til at oprette agenter. Gennem en naturlig sproggrænseflade kan udviklere hurtigt definere kritiske elementer i deres agenter, herunder mål, opgaveinstruktioner, værktøjer og eksempler.

Platformen tilbyder også udviklingsværktøjer til testning, evaluering, måling af ydeevne, fejlfinding og forbedring af den samlede kvalitet af udviklede agenter. Dette giver udviklere mulighed for at fokusere på at bygge og forfine deres agenter, mens platformen håndterer kompleksiteten af ​​infrastruktur, implementering og vedligeholdelse.

🌌🚀 Fremtiden for AI-agenter: Agentkæde og iterativ læring

Fremtiden for AI-agenter rummer et enormt potentiale. Med den videre udvikling af værktøjer og forbedringen af ​​ræsonnementsevner vil agenter være i stand til at løse stadig mere komplekse problemer. En strategisk tilgang kaldet **agentkæde**, hvor specialiserede agenter – hver især eksperter inden for et specifikt område eller en specifik opgave – kombineres, vil fortsat få betydning og muliggøre fremragende resultater på tværs af forskellige brancher og problemområder.

Det er vigtigt at understrege, at udvikling af komplekse agentarkitekturer kræver en iterativ tilgang. Eksperimentering og forfining er nøglen til at finde løsninger til specifikke forretningskrav og organisatoriske behov.

Selvom ingen to agenter er identiske på grund af den generative natur af de underliggende modeller, kan vi ved at udnytte styrkerne ved disse grundlæggende komponenter skabe kraftfulde applikationer, der udvider sprogmodellernes muligheder og leverer reel merværdi. AI's rejse fra passive modeller til aktive, intelligente agenter er kun lige begyndt, og mulighederne synes ubegrænsede.

Fra lokalt til globalt: SMV'er erobrer verdensmarkedet med en smart strategi - Billede: Xpert.Digital

I en tid, hvor en virksomheds digitale tilstedeværelse bestemmer dens succes, ligger udfordringen i at skabe en autentisk, personlig og vidtrækkende tilstedeværelse. Xpert.Digital tilbyder en innovativ løsning, der positionerer sig som krydsfeltet mellem et branchecenter, en blog og en brandambassadør. Den kombinerer fordelene ved kommunikations- og salgskanaler i en enkelt platform og muliggør publicering på 18 forskellige sprog. Samarbejde med partnerportaler og muligheden for at udgive artikler på Google News og en pressedistributionsliste med cirka 8.000 journalister og læsere maksimerer indholdets rækkevidde og synlighed. Dette repræsenterer en afgørende faktor i eksternt salg og marketing (SMarketing).

Mere information her:

• Autentisk. Individuel. Global: Xpert.Digital-strategien for din virksomhed

⚙️ Udviklingen af ​​kunstig intelligens (AI) har oplevet en bemærkelsesværdig fart i de senere år. Især konceptet "agenter" har muliggjort et nyt niveau af interaktion og problemløsning. Agenter er mere end blot modeller; de er autonome systemer, der forfølger mål ved at interagere med verden, bearbejde information og træffe beslutninger. Det følgende afsnit analyserer agentbegrebet og supplerer det med innovative tilgange til at forbedre ydeevnen.

🚀 Hvad er en agent?

En agent kan defineres som en softwareapplikation, der forsøger at opnå et mål ved at observere og interagere med sine omgivelser. I modsætning til traditionelle modeller, der blot reagerer på anmodninger, er agenter i stand til at handle proaktivt og uafhængigt og beslutte, hvordan de skal nå deres mål.

✨ Kernekomponenter i en agent

• Modellen: Det centrale element i en agent er sprogmodellen, der fungerer som beslutningstager. Denne model kan være generel eller specifikt skræddersyet til bestemte anvendelsesscenarier.
• Værktøjerne: Værktøjer udvider modellens muligheder ved at give adgang til eksterne datakilder eller funktioner. Eksempler omfatter API-integrationer eller databaser.
• Orkestreringslaget: Dette lag styrer, hvordan agenten indsamler og behandler information og udfører handlinger. Det danner agentens "hjerne", der integrerer logik, hukommelse og beslutningstagning.

🧠 Agenter versus modeller

En fundamental forskel mellem agenter og simple modeller ligger i den måde, de håndterer information på:

• Modeller: Disse er begrænset til inferensbaserede svar og bruger kun træningsdata.
• Agenter: Brug værktøjer til at hente information i realtid og udføre avancerede opgaver såsom interaktioner på tværs af flere omgange.

🔧 Forbedrede funktioner gennem værktøjer

🌐 Hårforlængelser

Udvidelser er grænseflader mellem API'er og agenter. De giver agenten mulighed for at foretage API-kald uden at kræve kompleks, brugerdefineret kode.

⚙️ Funktioner

I modsætning til udvidelser udføres funktioner på klientsiden. Disse giver udviklere kontrol over dataflowet og tillader implementering af specifik logik.

📊 Databaser

Ved at integrere vektordatabaser kan agenter dynamisk tilgå strukturerede og ustrukturerede data for at levere mere præcise og kontekstbevidste svar.

📈 Forbedring af præstationer gennem målrettet læring

For at øge agenternes effektivitet findes der forskellige læringsmetoder:

1. Kontekstuel læring: Muliggør læring og anvendelse af modeller, værktøjer og eksempler direkte under inferensproces.
2. Hentningsbaseret in-context læring: Kombinerer dynamiske datahentninger med modellen for at få adgang til kontekstrelateret information.
3. Finjustering: Ved at tilføje målrettede data optimeres modellen til specifikke opgaver.

🔮 Agenters fremtidige potentiale

Agentudvikling rækker langt ud over nuværende anvendelser. I fremtiden kan agenter være banebrydende inden for følgende områder:

• Sundhedspleje: Agenter kan oprette personlige diagnoser og behandlingsplaner.
• Uddannelse: Dynamiske læringsplatforme kan implementeres gennem agenter, der imødekommer den enkelte elevs behov.
• Erhverv: Automatiserede processer og beslutningstagning i virksomheder kan revolutioneres gennem brugen af ​​agenter.

🏁 Agenter repræsenterer et revolutionerende fremskridt inden for AI

Agenter repræsenterer et revolutionerende fremskridt inden for AI ved at kombinere modeller med værktøjer, logik og beslutningstagningsevner. De muligheder, de tilbyder, er praktisk talt ubegrænsede, og deres betydning vil fortsætte med at vokse i en verden, der i stigende grad er afhængig af data og automatisering.

☑️ SMV-support inden for strategi, rådgivning, planlægning og implementering

☑️ Oprettelse eller omlægning af den digitale strategi og digitalisering

☑️ Udvidelse og optimering af internationale salgsprocesser

☑️ Globale og digitale B2B-handelsplatforme

☑️ Pioner inden for forretningsudvikling

Konrad Wolfenstein

Jeg vil med glæde fungere som din personlige rådgiver.

Du kan kontakte mig ved at udfylde kontaktformularen nedenfor eller blot ringe til mig på +49 89 89 674 804 (München) .

Jeg glæder mig til vores fælles projekt.

Xpert.Digital er et knudepunkt for industrien med fokus på digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik og solceller.

Med vores 360° forretningsudviklingsløsning understøtter vi anerkendte virksomheder fra nye forretninger til eftersalg.

Markedsinformation, smarketing, marketingautomatisering, indholdsudvikling, PR, postkampagner, personlige sociale medier og lead nurturing er en del af vores digitale værktøjer.

Du kan finde mere information på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus