Tehisintellekti järgmine etapp: autonoomsed AI agendid vallutavad digitaalse maailma-Agent versus AI-mudelid

🌟 Tehisintellekti (AI) kiire areng on põhjustanud muljetavaldavaid edusamme sellistes valdkondades nagu pildituvastus, keele töötlemine ja sisu genereerimine viimastel aastatel. Kuid AI tulevik ulatub kaugemale isoleeritud mudelitest, mis on koolitatud konkreetsetele ülesannetele. Oleme uue ajastu alguses, kus intelligentsed süsteemid suudavad iseseisvalt mõelda, tegutseda ja suhelda oma ümbrusega: AI agentide ajastu.

🧑‍🍳🏗️ Kokk kognitiivsete arhitektuuride metafoorina

Kujutage ette hõivatud koka hõivatud restorani köögis. Tema eesmärk on luua külalistele peen roog. See protsess hõlmab keerukat planeerimise, rakendamise ja kohandamise jada. See võtab teavet - külaliste tellimused, sahvris ja külmkapis olemasolevad koostisosad. Seejärel kaalub ta, milliseid roogasid saab olemasolevate ressursside ja teadmistega ette valmistada. Lõpuks astub ta teo juurde, lõikab köögivilju, aastaaegade toitu ja praadige liha. Kogu protsessi jooksul teeb ta kohandusi ja optimeerib oma plaane, kui koostisosad välja lähevad või saab külalistelt tagasisidet. Tema varasemate toimingute tulemused voolavad tema tulevastesse otsustesse. See tsükkel teabe tarbimisest, planeerimisest, teostamisest ja kohanemisest kirjeldab ainulaadset kognitiivset arhitektuuri, mida kokk oma eesmärgi saavutamiseks kasutab.

🛠️🤔 Kuidas AI esindajad mõtlevad ja tegutsevad

Nii nagu see kokk, saavad AI esindajad oma eesmärkide saavutamiseks kasutada kognitiivseid arhitektuure. Töötlete teavet, teete hästi alustatud otsuseid ja optimeerige oma järgmised sammud eelnevate tulemuste põhjal. Nende kognitiivsete arhitektuuride süda on kiht, mis vastutab mälu, tingimuste, järelduste ja planeerimise haldamise eest. See kasutab täpsustatavate tehnoloogiate ja sellega seotud raamistike täiustatud meetodeid järelduste ja planeerimise juhtimiseks ning võimaldab seega agendil tõhusamat suhtlemist selle ümbruse ja keerukate ülesannete täitmiseks.

Sobib selleks:

• Goolge WhitePaper (PDF) inglise keeles: “agendid”-AI agentide ststruktuur ja funktsionaalsus

📊⚙️ Erinevused traditsiooniliste AI -mudelite ja AI esindajate vahel

Lihtsate AI -mudelite ja nende arenenud ainete piiritlemine on ülioluline. Tavapärased mudelid piirduvad teie koolitusandmetes sisalduvate teadmistega. Te teete individuaalsed järeldused või ennustused, mis põhinevad kasutaja viivitamatul taotlusel. Kui te ei rakendata selgesõnaliselt, ei halda te seansi ajalugu ega pidevat konteksti, näiteks vestlusajalugu. Neil puudub ka võimalus suhelda väliste süsteemidega või viia läbi keerulisi loogilisi protsesse. Kasutajad saavad mudeleid keerukamate prognooside saamiseks oskusliku kiire ja mõttekäikude kasutamise kaudu (näiteks teie ja reagt, kuid tegelik kognitiivne arhitektuur ei ole mudelis olemuselt ankurdatud.

Seevastu AI-agentidel on laiendatud teadmiste valik, mis saavutatakse väliste süsteemidega nn tööriistade kaudu. Nad haldavad seansi ajalugu, et võimaldada mitmeastmelisi järeldusi ja ennustusi, mis põhinevad kasutajaküsimustel ja orkestri kihis otsuste põhjal. „Rong” või interaktsioon on määratletud kui vahetust interakteeruva süsteemi ja agendi vahel. Tööriistade integreerimine on agendi arhitektuuri lahutamatu osa ja nad kasutavad natiivseid kognitiivseid arhitektuure, mis kasutavad mõttekäikude raamistikku või kokkupandavaid agentide raamistikku.

🛠️🌐 Tööriistad: sild pärismaailma

Need tööriistad on võti välismaailmaga suhtlevatele ainetele. Kuigi tavapärased häälemudelid on teabe töötlemisel suurepärased, puudub neil võimalus reaalset maailma otse tajuda või mõjutada. See piirab nende kasulikkust olukordades, mis nõuavad suhtlemist väliste süsteemide või andmetega. Võib öelda, et häälemudel on ainult sama hea kui see, mida ta on oma koolitusandmetest õppinud. Sõltumata sellest, kui palju andmeid mudelisse suunatakse, puudub tal põhiline võime suhelda välismaailmaga. Tööriistad sulgevad selle lünga ja võimaldavad kontekstiga seotud interaktsioone reaalajas väliste süsteemidega.

🛠️📡 Pikendused: API -de standardiseeritud sillad

Seal on erinevat tüüpi tööriistu, mis on saadaval AI agendid. Pikendused tähistavad API ja agendi vahel standardiseeritud silda ning võimaldavad API -de sujuvat teostust sõltumata selle aluseks olevast rakendamisest. Kujutage ette, et arendate agenti, kes peaks aitama kasutajatel lendu broneerida. Soovite kasutada Google'i lendude API -d, kuid te pole kindel, kuidas agent peaks selle API lõpp -punkti päringuid küsima. Üks lähenemisviis oleks kohandatud koodi rakendamine, mis analüüsib kasutaja päringut ja helistab API -le. See on aga vigadele kalduvus ja raskesti skaleeritav. Tugevam lahendus on laienduse kasutamine. Laiend pakub agenti API lõpp -punkti kasutamise näidete põhjal ja milliseid argumente või parameetreid on eduka kõne jaoks vajalikud. Seejärel saab agent otsustada, milline laiend sobib kasutaja päringu lahendamiseks kõige paremini.

💻📑 Funktsioonid: struktureeritud ülesanded ja korduvkasutatavus

Nende kontseptsioonis on funktsioonid sarnased tarkvaraarenduse funktsioonidega. Need on iseseisvad koodimoodulid, mis saavad teatud ülesannet täita ja mida saab vajadusel uuesti kasutada. Agentide kontekstis saab teadaolevate funktsioonide lause mudel valida ja otsustada, millal tuleks funktsiooni kutsuda, millised argumendid. Vastupidiselt pikendustele ei tee mudel funktsioonide kasutamisel otsest API -kõnet. Täitmine toimub kliendi poolel, mis annab arendajatele rohkem kontrolli rakenduse andmevoo üle. See on eriti kasulik, kui API -kõnesid tuleb läbi viia väljaspool otsese agendi arhitektuurivoolu, takistada turva- või autentimispiiranguid takistada otseseid vaateid või muuta reaalajas ajalisi või tööpiiranguid võimatuks. Funktsioonid sobivad ideaalselt ka mudeli väljundi moodustamiseks struktureeritud vormingus (näiteks JSON), mis hõlbustab täiendavat töötlemist muude süsteemide abil.

🧠📚 Staatiliste teadmiste probleem ja lahendus andmepoodide kaupa

Andmekauplused käsitlevad häälemudelite staatiliste teadmiste piiranguid. Kujutage ette häälmudelit kui tohutut raamatukogu, mis sisaldab koolitusandmeid. Vastupidiselt reaalsele raamatukogule, mis imab pidevalt uusi mahtusid, on need teadmised staatilised.

Andmekauplused võimaldavad agentidel juurde pääseda dünaamilisemale ja suuremale teabele. Arendajad saavad oma algses vormis lisaandmeid anda, mis tähendab, et aeganõudvad andmete muundamise, mudeli koolituse või peenhäälestamise. Andmekauplus teisendab sissetulevad dokumendid vektorvoodiks, mida agent saab vajaliku teabe eraldamiseks kasutada.

Andmevarude kasutamise tüüpiline näide on väljavõttega suurendatud genereerimine (RAG), kus agent pääseb juurde mitmesugustele andmevormingutele, sealhulgas veebisaidi sisu, struktureeritud andmed (PDF -id, Word -dokumendid, CSV -failid, arvutustabelid) ja struktureerimata andmed (HTML, PDF, TXT). Protsess hõlmab kasutaja päringu manustamise genereerimist, võrrelda neid teostusi vektordi andmebaasi sisuga, kutsudes kokku vastava sisu ja edastades agentidele vastuse või toimingu sõnastamiseks.

🎯🛠️ tööriistade kasutamine ja õppimise lähenemisviisid agentidele

Agendi vastuste kvaliteet sõltub otseselt tema võimest mõista ja täita neid erinevaid ülesandeid, sealhulgas õigete tööriistade valimist ja nende tõhusat kasutamist. Mudeli võime parandamiseks õige tööriista valimiseks on sihitud õppimisel mitmesuguseid lähenemisviise:

1. Context õppimine

Ajendas üldist mudelit kiire, tööriistade ja mõne näitega, mis tähendab, et see võib õppida lennult, kuidas ja millal neid tööriistu konkreetse ülesande jaoks kasutatakse. Reacti raamistik on selle lähenemisviisi näide.

2. otsingupõhine konteksti õppimine

Minge sammu edasi ja täidab dünaamiliselt mudeli-edendamise kõige asjakohasema teabe, tööriistade ja sellega seotud näidetega, millele pääseb välisest mälust.

3. peenhäälestamisel põhinev õppimine

Sisaldab mudeli koolitust koos suuremate näidete andmeallikaga enne järeldusi. See aitab mudelil aru saada, millal ja kuidas teatud tööriistu kasutatakse enne, kui see isegi kasutaja päringuid saab.

Nende õppimismeetodite kombinatsioon võimaldab kindlaid ja kohandatavaid lahendusi.

🤖🔧 AI agentide arendamine ja avatud lähtekoodiga lahendused

AI agentide praktilist rakendamist saavad sellised raamatukogud nagu Langchain ja Langgraph märkimisväärselt lihtsustada. Need avatud lähtekoodiga teegid võimaldavad arendajatel luua keerulisi aineid, aheldades loogika, põhjenduste ja tööriistakõnede järjestusi.

Näiteks saab agent SERPAPI (Google'i otsingu jaoks) ja Google API abiga, et vastata kasutajalt mitmeastmelisele päringule, otsides kõigepealt teavet konkreetse sündmuse kohta ja määrates seejärel seotud asukoha aadressi.

🌐⚙️ AI agentide tootmine ja platvormid

Tootmisrakenduste väljatöötamiseks pakuvad sellised platvormid nagu ** Vertex AI Google ** täielikult hallatud keskkonda, mis pakub kõiki põhielemente agentide loomiseks. Arendajad saavad oma agentide kriitilisi elemente kiiresti määratleda loomuliku keeleliidese abil, sealhulgas eesmärgid, ülesanded, tööriistad ja näited.

Platvorm pakub ka arendusvahendeid jõudluse testimiseks, hindamiseks, mõõtmiseks, silumiseks ja arenenud ainete üldise kvaliteedi parandamiseks. See võimaldab arendajatel keskenduda oma esindajate struktuurile ja täpsustamisele, samal ajal kui platvorm võtab vastu infrastruktuuri, pakkumise ja hoolduse keerukuse.

🌌🚀 AI agentide tulevik: agentide aheldamine ja iteratiivne õppimine

AI agentide tulevik kannab tohutut potentsiaali. Tööriistade edasise arendamise ja arutluskäikude parandamise tõttu saavad esindajad lahendada üha keerukamad probleemid. Strateegiline lähenemisviis, et ** ”agent aheldamine” **, milles spetsialiseerunud esindajad - iga teatud valdkonna ekspert või konkreetse ülesande ekspert - ühendatakse jätkuvalt olulisuse ja võimaldab silmapaistvaid tulemusi erinevates tööstusharudes ja probleemsetes valdkondades.

Oluline on rõhutada, et keerukate agentide arhitektuuride arendamine nõuab iteratiivset lähenemist. Katsetamine ja rafineerimine on võti konkreetsete ärinõuete ja organisatsiooniliste vajaduste lahenduste leidmisel.

Kuigi kaks ainet pole aluseks olevate mudelite generatiivse olemuse tõttu identsed, saame luua tõhusaid rakendusi, kasutades nende põhikomponentide tugevusi, mis laiendavad häälmudelite oskusi ja loovad reaalse lisandväärtuse. Äsja on alanud passiivsete mudelite AI -reis aktiivsetele, intelligentsetele agentidele ja võimalused tunduvad olevat piiramatud.

Baaridest globaalseteni: VKEd vallutavad maailmaturu nutika strateegiaga - pilt: xpert.digital

Ajal, mil ettevõtte digitaalne kohalolek otsustab oma edu üle, saab selle kohalolu kujundada autentselt, individuaalselt ja laialdaselt. Xpert.digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end ristmikuna tööstusliku sõlmpunkti, ajaveebi ja brändi suursaadiku vahel. See ühendab kommunikatsiooni- ja müügikanalite eelised ühe platvormiga ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ja võimalus avaldada Google Newsile kaastööd ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressi levitajat maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See kujutab endast olulist tegurit välise müügi ja turunduse (sümbolid).

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalselt. Globaalne: xpert.digitaalne strateegia teie ettevõtte jaoks

⚙️ Tehisintellekti (AI) areng on viimastel aastatel kogenud märkimisväärset dünaamikat. Eelkõige on agentide kontseptsioon teinud uue suhtluse ja probleemide lahendamise taseme. Agendid on midagi enamat kui lihtsalt mudelid; Need on autonoomsed süsteemid, mis saavutavad eesmärke, suheldes maailmaga, töötleb teavet ja tehakse otsuseid. Järgnevalt analüüsivad kontseptsiooni agendid ja neid täiendavad tulemuslikkuse suurendamiseks uuenduslikud lähenemisviisid.

🚀 Mis on agent?

Agenti saab määratleda tarkvararakendusena, mis üritab eesmärgi saavutada vaatluse ja suhtlemise kaudu teie keskkonnaga. Vastupidiselt traditsioonilistele mudelitele, mis reageerivad ainult järelepärimistele, saavad esindajad tegutseda ennetavalt ja otsustada iseseisvalt, kuidas oma eesmärki saavutada.

✨ Agendi põhikomponendid

• Mudel: agendi keskne element on häälemudel, mis toimib otsustajana. See mudel võib olla üldine või spetsiaalselt kohandatud teatud rakendustele.
• Tööriistad: tööriistad laiendavad mudeli oskusi, võimaldades juurdepääsu välisetele andmeallikatele või funktsioonidele. Näited on API integratsioonid või andmebaasid.
• Orkestratsioonikiht: kui agent kogub teavet, kontrollib see kiht, töötleb ja teostab toiminguid. See moodustab agendi "aju", loogika, mälu ja otsuste tegemise.

🧠 Agent versus mudelid

Agentide ja lihtsate mudelite põhimõtteline erinevus seisneb teabe käsitlemises:

• Mudelid: piirake end järeldatavate vastustega ja kasutage ainult koolitusandmeid.
• Agendid: kasutage tööriistu reaalajas teabe saamiseks ja laiendatud ülesannete täitmiseks, näiteks multi-gümnastide interaktsioonid.

🔧 Laiendatud funktsioonid tööriistade kaupa

🌐 Laiendused

Pikendused on liidesed API -de ja agentide vahel. Need võimaldavad agendil teha API -kõnesid ilma keerukate, kohandatud koodide vajaduseta.

⚙️ funktsioonid

Vastupidiselt pikendustele toimub funktsioonid kliendi poolel. Need pakuvad arendajatele kontrolli andmete voo üle ja võimaldavad konkreetse loogika rakendamist.

📊 andmebaasid

Vektoripankade integreerimisega saavad agendid dünaamiliselt juurde pääseda struktureeritud ja struktureerimata andmetele, et saada täpseid ja kontekstiga seotud vastuseid.

📈 Tulemuslikkuse suurenemine sihipärase õppimise kaudu

Agentide tõhususe suurendamiseks on erinevad õppemeetodid:

1. Konteksti õppimine: võimaldab mudeleid, tööriistu ja näiteid õppida ja rakendada otse järelduste perioodil.
2. Kontekstiga seotud teabele juurdepääsu saamiseks ühendage dünaamiline andmete juurdepääs mudelile.
3. Peenhäälestamine: sihitud andmelisandite kaudu on mudel konkreetsete ülesannete jaoks optimeeritud.

🔮 Agentide tulevikupotentsiaal

Agentide areng ulatub eelmistest rakendustest kaugemale. Tulevikus võiksid järgmiste piirkondade esindajad olla murrangulised:

• Tervishoiu: esindajad võiksid luua isikupärastatud diagnoose ja raviplaane.
• Haridus: dünaamilised õppeplatvormid võiksid realiseerida agendid, kes reageerivad iga õpilase vajadustele.
• Majandus: Automatiseeritud protsessid ja otsuste tegemine võiks agentide abil ettevõtetes muuta.

🏁 Agendid esindavad revolutsioonilisi edusamme AI -s

Agendid esindavad AI revolutsioonilist edu, ühendades mudelid tööriistade, loogika ja otsustusoskustega. Nende pakutavad võimalused on peaaegu piiramatud ja nende tähtsus kasvab jätkuvalt maailmas, mis sõltub üha enam andmetest ja automatiseerimisest.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus