Tehisintellekti järgmine etapp: autonoomsed tehisintellekti agendid vallutavad digimaailma – tehisintellekti agendid versus tehisintellekti mudelid

🌟 Tehisintellekti (AI) kiire areng on viimastel aastatel toonud kaasa muljetavaldavaid edusamme sellistes valdkondades nagu pildituvastus, kõnetöötlus ja sisu loomine. Kuid tehisintellekti tulevik ulatub kaugemale isoleeritud mudelitest, mis on treenitud konkreetsete ülesannete jaoks. Oleme uue ajastu alguses, kus intelligentsed süsteemid on võimelised iseseisvalt mõtlema, tegutsema ja oma keskkonnaga suhtlema: tehisintellekti agentide ajastul.

🧑‍🍳🏗️ Peakokk kui kognitiivsete arhitektuuride metafoor

Kujutage ette osavat kokka sagivas restoraniköögis. Tema eesmärk on luua külalistele suurepäraseid roogasid. See protsess hõlmab keerukat planeerimise, teostamise ja kohandamise jada. Nad koguvad teavet – külaliste tellimusi, sahvris ja külmkapis saadaolevaid koostisosi. Seejärel kaaluvad nad, milliseid roogasid nad saavad olemasolevate ressursside ja teadmistega valmistada. Lõpuks tegutsevad nad – hakivad köögivilju, maitsestavad toitu ja pruunistavad liha. Protsessi käigus teevad nad kohandusi ja optimeerivad oma plaane, kui koostisosad hakkavad otsa saama või saavad külalistelt tagasisidet. Nende varasemate tegevuste tulemused mõjutavad nende tulevasi otsuseid. See teabe kogumise, planeerimise, teostamise ja kohandamise tsükkel kirjeldab ainulaadset kognitiivset arhitektuuri, mida kokk oma eesmärgi saavutamiseks kasutab.

🛠️🤔 Kuidas tehisintellekti agendid mõtlevad ja tegutsevad

Just nagu see kokk, saavad ka tehisintellekti agendid oma eesmärkide saavutamiseks kasutada kognitiivseid arhitektuure. Nad töötlevad iteratiivselt teavet, teevad teadlikke otsuseid ja optimeerivad oma järgmisi samme varasemate tulemuste põhjal. Nende kognitiivsete arhitektuuride keskmes on kiht, mis vastutab mälu, oleku, arutluskäigu ja planeerimise haldamise eest. See kasutab täiustatud viiptehnikaid ja nendega seotud raamistikke arutluskäigu ja planeerimise juhtimiseks, võimaldades agendil oma keskkonnaga tõhusamalt suhelda ja keerukaid ülesandeid täita.

Sellega seotud:

• Google'i tehisintellekti aruanne (PDF) inglise keeles: „Agendid” – tehisintellekti agentide struktuur ja funktsionaalsus

📊⚙️ Erinevused traditsiooniliste tehisintellekti mudelite ja tehisintellekti agentide vahel

Lihtsate tehisintellekti mudelite ja nende täiustatud agentide eristamine on ülioluline. Traditsioonilised mudelid piirduvad oma treeningandmetes sisalduva teabega. Nad teevad üksikuid järeldusi või ennustusi kasutaja otsese taotluse põhjal. Kui neid pole selgesõnaliselt rakendatud, ei säilita nad seansi ajalugu ega pidevat konteksti, näiteks vestluse ajalugu. Samuti puudub neil võime suhelda väliste süsteemidega või käivitada keerulisi loogilisi protsesse. Kuigi kasutajad saavad mudeleid nutikate küsimuste ja arutlusraamistike (nt mõttekäik või ReAct) abil keerukamate ennustuste poole suunata, ei ole tegelik kognitiivne arhitektuur mudelisse oma olemuselt sisse põimitud.

Seevastu tehisintellekti agentidel on laiendatud teadmistebaas, mis saavutatakse ühenduse loomise kaudu väliste süsteemidega niinimetatud "tööriistade" kaudu. Need tööriistad haldavad seansi ajalugu, et võimaldada mitmeastmelisi järeldusi ja ennustusi, mis põhinevad kasutaja päringutel ja orkestreerimiskihil tehtud otsustel. "Liikumine" või interaktsioon on defineeritud kui suhtlus interakteeruva süsteemi ja agendi vahelist vahetust. Tööriistade integreerimine on agendi arhitektuuri lahutamatu osa ning need kasutavad natiivseid kognitiivseid arhitektuure, mis kasutavad arutlusraamistikke või eelnevalt loodud agendi raamistikke.

🛠️🌐 Tööriistad: Sild pärismaailma

Need tööriistad on võtmetähtsusega agentide suhtlemiseks välismaailmaga. Kuigi traditsioonilised keelemudelid on info töötlemisel suurepärased, puudub neil võime reaalset maailma otseselt tajuda või mõjutada. See piirab nende kasulikkust olukordades, mis nõuavad suhtlemist väliste süsteemide või andmetega. Võib öelda, et keelemudel on sama hea kui see, mida ta on oma treeningandmetest õppinud. Olenemata sellest, kui palju andmeid mudelisse sisestatakse, puudub sellel põhiline võime välismaailmaga suhelda. Tööriistad täidavad selle lõhe, võimaldades reaalajas ja kontekstipõhist suhtlust väliste süsteemidega.

🛠️📡 Laiendused: standardiseeritud sillad API-dele

Tehisintellekti agentidele on saadaval mitmesuguseid tööriistu. Laiendused pakuvad standardiseeritud silda API ja agendi vahel, võimaldades API-de sujuvat käitamist olenemata nende aluseks olevast rakendusest. Kujutage ette, et arendate agenti, mis aitab kasutajatel lende broneerida. Soovite kasutada Google Flightsi API-t, kuid pole kindel, kuidas agent peaks sellele API lõpp-punktile päringuid tegema. Üks lähenemisviis oleks rakendada kohandatud koodi, mis parsib kasutaja päringu ja kutsub API-t. See on aga veaohtlik ja raskesti skaleeritav. Töökindlam lahendus on laienduse kasutamine. Laiendus õpetab agendile näidete abil, kuidas API lõpp-punkti kasutada ja milliseid argumente või parameetreid on edukaks kutse tegemiseks vaja. Seejärel saab agent käitusajal otsustada, milline laiendus sobib kasutaja päringu lahendamiseks kõige paremini.

💻📑 Omadused: Struktureeritud ülesanded ja korduvkasutatavus

Funktsioonid on oma olemuselt sarnased tarkvaraarenduse funktsioonidega. Need on iseseisvad koodimoodulid, mis täidavad kindlat ülesannet ja mida saab vastavalt vajadusele taaskasutada. Agentide kontekstis saab mudel valida teadaolevate funktsioonide hulgast ja otsustada, millal millist funktsiooni milliste argumentidega kutsuda. Erinevalt laiendustest ei tee mudel aga funktsioonide kasutamisel otsest API-kõnet. Täitmine toimub kliendi poolel, andes arendajatele suurema kontrolli rakenduse andmevoo üle. See on eriti kasulik, kui API-kõnesid tuleb teha väljaspool otsest agendi arhitektuuri voogu, kui turva- või autentimispiirangud takistavad otsekõnesid või kui aja- või tegevuspiirangud muudavad reaalajas täitmise võimatuks. Funktsioonid sobivad suurepäraselt ka mudeli väljundi vormindamiseks struktureeritud vormingusse (näiteks JSON), mis hõlbustab edasist töötlemist teiste süsteemide poolt.

🧠📚 Staatiliste teadmiste probleem ja lahendus andmehoidlate kaudu

Andmehoidlad tegelevad keelemudelite staatiliste teadmiste piirangutega. Kujutage ette keelemudelit kui tohutut raamatukogu, mis sisaldab selle treeningandmeid. Erinevalt päris raamatukogust, mis pidevalt uusi köiteid täiendab, jääb see teadmine staatiliseks.

Andmehoidlad võimaldavad agentidel juurde pääseda dünaamilisemale ja ajakohasemale teabele. Arendajad saavad pakkuda lisaandmeid algupärases vormingus, välistades aeganõudvad andmete teisendused, mudeli ümberõppe või peenhäälestamise. Andmehoidla teisendab sissetulevad dokumendid vektorfailideks, mida agent saab kasutada vajaliku teabe eraldamiseks.

Tüüpiline näide andmesalvestuste kasutamisest on otsingu laiendatud genereerimine (RAG), kus agent pääseb juurde mitmesugustele andmevormingutele, sealhulgas veebisaidi sisule, struktureeritud andmetele (PDF-id, Wordi dokumendid, CSV-failid, arvutustabelid) ja struktureerimata andmetele (HTML, PDF, TXT). Protsess hõlmab kasutaja taotluse jaoks manuste genereerimist, nende manuste võrdlemist vektorandmebaasi sisuga, asjakohase sisu hankimist ja selle edastamist agendile vastuse või toimingu formuleerimiseks.

🎯🛠️ Agentidele mõeldud tööriistade kasutamine ja õppimismeetodid

Agendi vastuste kvaliteet sõltub otseselt tema võimest neid erinevaid ülesandeid mõista ja täita, sealhulgas valida õigeid tööriistu ja neid tõhusalt kasutada. Mudeli võime parandamiseks valida sobivaid tööriistu on olemas mitu sihipärast õppemeetodit:

1. Kontekstis õppimine

See pakub üldistatud mudelit järelduse tegemise ajal koos ülesande, tööriistade ja mõne näitega, võimaldades tal "lennult" õppida, kuidas ja millal neid tööriistu antud ülesande jaoks kasutada. ReAct raamistik on selle lähenemisviisi näide.

2. Otsingupõhine kontekstipõhine õpe

Mine sammu võrra edasi ja täida mudeliviiba dünaamiliselt kõige asjakohasema teabe, tööriistade ja seotud näidetega, mis on hangitud välisest salvestusruumist.

3. Peenhäälestuspõhine õpe

See hõlmab mudeli treenimist suurema konkreetsete näidete andmestiku peal enne järelduste tegemist. See aitab mudelil mõista, millal ja kuidas teatud tööriistu rakendatakse, enne kui see isegi kasutajate päringuid saab.

Nende õppemeetodite kombinatsioon võimaldab leida vastupidavaid ja kohandatavaid lahendusi.

🤖🔧 Tehisintellekti agentide arendus ja avatud lähtekoodiga lahendused

Tehisintellekti agentide praktilist rakendamist saab oluliselt lihtsustada selliste teekide nagu LangChain ja LangGraph abil. Need avatud lähtekoodiga teegid võimaldavad arendajatel luua keerukaid agente loogika-, arutlus- ja tööriistakõnede jadade "aheldamise" abil.

Näiteks saab agent kasutada SerpAPI-d (Google'i otsingu jaoks) ja Google Placesi API-t, et vastata kasutaja mitmeastmelisele päringule, otsides esmalt teavet konkreetse sündmuse kohta ja seejärel määrates kindlaks seotud asukoha aadressi.

🌐⚙️ Tehisintellekti agentide tootmine ja platvormid

Tootmisrakenduste arendamiseks pakuvad platvormid nagu Google'i Vertex AI täielikult hallatud keskkonda, mis annab kõik vajalikud elemendid agentide loomiseks. Looduskeele liidese kaudu saavad arendajad kiiresti määratleda oma agentide olulised elemendid, sealhulgas eesmärgid, ülesannete juhised, tööriistad ja näited.

Platvorm pakub ka arendustööriistu arendatud agentide testimiseks, hindamiseks, jõudluse mõõtmiseks, veaotsinguks ja üldise kvaliteedi parandamiseks. See võimaldab arendajatel keskenduda oma agentide loomisele ja täiustamisele, samal ajal kui platvorm hoolitseb infrastruktuuri, juurutamise ja hoolduse keerukuse eest.

🌌🚀 Tehisintellekti agentide tulevik: agentide aheldamine ja iteratiivne õppimine

Tehisintellekti agentide tulevik on tohutu potentsiaaliga. Tööriistade edasiarendamisega ja arutlusvõime paranemisega suudavad agendid lahendada üha keerukamaid probleeme. Strateegiline lähenemisviis nimega **agentide aheldamine**, kus spetsialiseerunud agendid – igaüks neist on konkreetse valdkonna või ülesande ekspert – on jätkuvalt oluliseks muutumas ja võimaldab silmapaistvaid tulemusi erinevates tööstusharudes ja probleemsetes valdkondades.

Oluline on rõhutada, et keerukate agentide arhitektuuride arendamine nõuab iteratiivset lähenemist. Eksperimenteerimine ja täiustamine on võtmetähtsusega lahenduste leidmisel konkreetsetele ärinõuetele ja organisatsioonilistele vajadustele.

Kuigi kaks agenti ei ole kunagi täpselt identsed alusmudelite generatiivse olemuse tõttu, saame nende põhikomponentide tugevusi ära kasutades luua võimsaid rakendusi, mis laiendavad keelemudelite võimalusi ja pakuvad reaalset lisaväärtust. Tehisintellekti teekond passiivsetest mudelitest aktiivsete ja intelligentsete agentideni on alles alanud ja võimalused tunduvad piiramatud.

Ajastul, mil ettevõtte digitaalne kohalolek määrab selle edu, seisneb väljakutse autentse, isikupärastatud ja laiaulatusliku kohaloleku loomises. Xpert.Digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end tööstuskeskuse, ajaveebi ja brändisaadiku ristumiskohana. See ühendab suhtlus- ja müügikanalite eelised ühel platvormil ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ning võimalus avaldada artikleid Google Newsis ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressiteadete levitamisnimekirjas maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See on välise müügi ja turunduse (SMarketing) oluline tegur.

Lisateavet leiate siit:

• Autentne. Individuaalne. Globaalne: teie ettevõtte Xpert.Digital strateegia

⚙️ Tehisintellekti (AI) areng on viimastel aastatel märkimisväärselt hoogustunud. Eelkõige on „agentide” kontseptsioon võimaldanud uut taset interaktsioonis ja probleemide lahendamises. Agendid on enamat kui lihtsalt mudelid; need on autonoomsed süsteemid, mis taotlevad eesmärke maailmaga suheldes, teavet töödeldes ja otsuseid langetades. Järgmises osas analüüsitakse agentide kontseptsiooni ja täiendatakse seda uuenduslike lähenemisviisidega jõudluse parandamiseks.

🚀 Mis on agent?

Agenti võib defineerida kui tarkvararakendust, mis püüab saavutada eesmärki oma keskkonda jälgides ja sellega suheldes. Erinevalt traditsioonilistest mudelitest, mis lihtsalt reageerivad päringutele, on agendid võimelised tegutsema ennetavalt ja iseseisvalt otsustades, kuidas oma eesmärki saavutada.

✨ Agendi põhikomponendid

• Mudel: Agendi keskne element on keelemudel, mis toimib otsuste langetajana. See mudel võib olla üldise iseloomuga või spetsiaalselt teatud kasutusjuhtudele kohandatud.
• Tööriistad: Tööriistad laiendavad mudeli võimalusi, võimaldades juurdepääsu välistele andmeallikatele või funktsioonidele. Näideteks on API integratsioonid või andmebaasid.
• Orkestreerimiskiht: see kiht kontrollib, kuidas agent kogub ja töötleb teavet ning teostab toiminguid. See moodustab agendi "aju", integreerides loogika, mälu ja otsuste langetamise.

🧠 Agendid versus modellid

Agentide ja lihtsate mudelite peamine erinevus seisneb selles, kuidas nad infot töötlevad:

• Mudelid: need piirduvad järelduspõhiste vastustega ja kasutavad ainult treeningandmeid.
• Agendid: Kasutage tööriistu reaalajas teabe hankimiseks ja keerukamate ülesannete, näiteks mitme pöördega interaktsioonide, täitmiseks.

🔧 Täiustatud funktsionaalsus tööriistade abil

🌐 Laiendused

Laiendused on liidesed API-de ja agentide vahel. Need võimaldavad agendil teha API-kõnesid ilma keeruka kohandatud koodita.

⚙️ Omadused

Erinevalt laiendustest täidetakse funktsioone kliendi poolel. Need annavad arendajatele kontrolli andmevoo üle ja võimaldavad rakendada konkreetset loogikat.

📊 Andmebaasid

Vektorandmebaaside integreerimise abil saavad agendid dünaamiliselt juurde pääseda struktureeritud ja struktureerimata andmetele, et pakkuda täpsemaid ja kontekstipõhisemaid vastuseid.

📈 Tulemuste parandamine sihipärase õppimise kaudu

Agentide efektiivsuse suurendamiseks on olemas mitmesuguseid õppemeetodeid:

1. Kontekstis õppimine: võimaldab mudelite, tööriistade ja näidete õppimist ja rakendamist otse järelduste tegemise ajal.
2. Otsingupõhine kontekstipõhine õpe: ühendab dünaamilised andmeotsingud mudeliga, et pääseda juurde kontekstiga seotud teabele.
3. Peenhäälestamine: Sihipäraste andmete lisamisega optimeeritakse mudel konkreetsete ülesannete jaoks.

🔮 Agentide tulevikupotentsiaal

Agentide arendus ulatub praegustest rakendustest palju kaugemale. Tulevikus võivad agendid olla murrangulised järgmistes valdkondades:

• Tervishoid: Agendid saavad luua isikupärastatud diagnoose ja raviplaane.
• Haridus: Dünaamilisi õppeplatvorme saaks rakendada agentide kaudu, mis vastavad iga õpilase vajadustele.
• Äri: Agentide kasutamine võiks ettevõtete automatiseeritud protsesse ja otsuste langetamist revolutsiooniliselt muuta.

🏁 Agendid esindavad tehisintellekti revolutsioonilist edasiminekut.

Agendid esindavad tehisintellekti revolutsioonilist edasiminekut, ühendades mudeleid tööriistade, loogika ja otsustusvõimega. Nende pakutavad võimalused on praktiliselt piiramatud ja nende tähtsus kasvab jätkuvalt maailmas, mis üha enam andmetest ja automatiseerimisest sõltub.

☑️ VKEde tugi strateegia, konsultatsioonide, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ Digitaalse strateegia loomine või ümberkorraldamine ja digitaliseerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ Pioneer Äriarendus

 

Mul oleks hea meel olla teie isiklik nõustaja.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistades mulle numbril +49 7348 4088 965 .

Ootan põnevusega meie ühist projekti.

 

 

Xpert.Digital on tööstuskeskus, mis keskendub digitaliseerimisele, masinaehitusele, logistikale/siselogistikale ja fotogalvaanikale.

Meie 360° äriarenduslahendusega toetame tuntud ettevõtteid alates uutest klientidest kuni järelmüügini.

Turu-uuring, s-turundus, turunduse automatiseerimine, sisu loomine, suhtekorraldus, meilikampaaniad, personaalne sotsiaalmeedia ja müügivihjete haldamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

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