השלב הבא של בינה מלאכותית: סוכני AI אוטונומיים כובשים את הסוכן הדיגיטלי העולמי-איי לעומת מודלים של AI

🌟 ההתפתחות המהירה של בינה מלאכותית (AI) הביאה להתקדמות מרשימה באזורים כמו זיהוי תמונה, עיבוד שפות ודור תוכן בשנים האחרונות. אך עתידו של AI חורג הרבה מעבר לדגמים מבודדים שהוכשרו במשימות ספציפיות. אנו בתחילת עידן חדש בו מערכות אינטליגנטיות מסוגלות לחשוב באופן עצמאי, לפעול ולקיים אינטראקציה עם סביבתם: עידן סוכני AI.

🧑‍🍳🏗️ השף כמטאפורה לארכיטקטורות קוגניטיביות

דמיין שף מנוסה במטבח מסעדה עסוק. המטרה שלו היא ליצור מנות נהדרות לאורחים. תהליך זה כולל רצף מורכב של תכנון, יישום והתאמה. זה תופס מידע - הזמנות האורחים, המרכיבים הזמינים במזווה ובמקרר. לאחר מכן הוא שוקל אילו מנות הוא יכול להכין עם המשאבים הקיימים והידע שלו. לבסוף הוא צועד למעשה, חותך ירקות, עונות אוכל ומטגן בשר. במהלך כל התהליך הוא מבצע התאמות ומייעל את תוכניותיו כאשר המרכיבים יוצאים או שהוא מקבל משוב מהאורחים. תוצאות פעולותיו הקודמות זורמות להחלטותיו העתידיות. מחזור זה מצריכת מידע, תכנון, ביצוע והתאמה מתאר ארכיטקטורה קוגניטיבית ייחודית בה הטבח משתמש בכדי להשיג את מטרתו.

🛠️🤔 איך סוכני AI חושבים ופועלים

ממש כמו השף הזה, סוכני AI יכולים להשתמש בארכיטקטורות קוגניטיביות כדי להשיג את יעדיהם. אתה מעבד מידע, מקבל החלטות מבוססות היטב ומייעל את הצעדים הבאים שלך על סמך תוצאות קודמות. ליבם של ארכיטקטורות קוגניטיביות אלה הוא שכבה שאחראית לניהול זיכרון, מצב, מסקנות ותכנון. היא משתמשת בשיטות מתקדמות של טכנולוגיה מהירה ומסגרות נלוות בכדי להפנות מסקנות ותכנון ובכך מאפשרת לסוכן אינטראקציה יעילה יותר עם סביבתו ומילוי משימות מורכבות.

מתאים לכך:

• נייר לבן Goolge (PDF) באנגלית: "סוכנים"-מבנה ופונקציונליות של סוכני AI

📊⚙️ הבדלים בין דגמי AI מסורתיים לסוכני AI

התיחום בין דגמי AI פשוטים לסוכנים מתקדמים אלה הוא קריטי. מודלים קונבנציונליים מוגבלים לידע הכלול בנתוני ההדרכה שלך. תגיע למסקנות או תחזיות אינדיבידואליות על סמך בקשתו המיידית של המשתמש. אלא אם כן מיושם במפורש, אינך מנהל היסטוריית מושבים או הקשר רציף, כמו היסטוריית צ'אט. הם גם חסרים את היכולת לקיים אינטראקציה עם מערכות חיצוניות או לבצע תהליכים לוגיים מורכבים. משתמשים יכולים להנחות את הדגמים לתחזיות מורכבות יותר באמצעות הנחיה מיומנת ושימוש במסגרות הנמקה (כגון שרשרת-אם או רייגט, אך הארכיטקטורה הקוגניטיבית בפועל אינה מעוגנת מטבעו במודל.

לעומת זאת, לסוכני AI יש מגוון מורחב של ידע שמושג על ידי חיבור למערכות חיצוניות באמצעות מה שמכונה "כלים". הם מנהלים את היסטוריית ההפעלה כדי לאפשר מסקנות ותחזיות רב -שלביות המבוססות על פניות והחלטות של משתמשים בשכבת התזמור. "רכבת" או אינטראקציה מוגדרת כחילופי דברים בין מערכת האינטראקציה לסוכן. שילוב כלים הוא חלק בלתי נפרד מארכיטקטורת הסוכן, והם משתמשים בארכיטקטורות קוגניטיביות ילידיות המשתמשים במסגרות ההנמקה או במסגרות סוכן טרום -טרום.

🛠️🌐 כלים: הגשר לעולם האמיתי

כלים אלה הם המפתח לאינטראקציה עם חומרים עם העולם החיצון. בעוד שמודלים קוליים קונבנציונליים מצוינים בעיבוד מידע, הם חסרים את היכולת לתפוס או להשפיע ישירות על העולם האמיתי. זה מגביל את התועלת שלהם במצבים הדורשים אינטראקציה עם מערכות או נתונים חיצוניים. אפשר לומר שמודל קולי טוב בדיוק כמו מה שלמד מנתוני האימונים שלו. לא משנה כמה נתונים מוזנים למודל, הוא חסר את היכולת הבסיסית לקיים אינטראקציה עם העולם החיצון. כלים סוגרים פער זה ומאפשרים אינטראקציות הקשורות להקשר בזמן אמת עם מערכות חיצוניות.

Extensions 🛠️📡: גשרים סטנדרטיים לממשקי API

ישנם סוגים שונים של כלים הזמינים סוכני AI. הרחבות מייצגות גשר סטנדרטי בין API לסוכן ומאפשרים ביצוע חלק של ממשקי API ללא קשר ליישומו הבסיסי. דמיין שאתה מפתח סוכן שאמור לעזור למשתמשים להזמין את הטיסה. אתה רוצה להשתמש בממשק ה- API של Google Flights, אך אינך בטוח כיצד על הסוכן לבקש פניות לנקודת הקצה הזו של API. גישה אחת תהיה יישום קוד מותאם אישית המנתח את בקשת המשתמש ומתקשר לממשק ה- API. עם זאת, הדבר מועד לשגיאות וקשה לקנה מידה. פיתרון חזק יותר הוא להשתמש בתוסף. הרחבה מספקת את הסוכן על סמך דוגמאות לאופן השימוש בנקודת הקצה של ה- API ואילו טיעונים או פרמטרים נדרשים לשיחה מוצלחת. לאחר מכן הסוכן יכול להחליט איזו סיומת מתאימה ביותר לפיתרון בקשת המשתמש.

💻📑 פונקציות: משימות מובנות ושימוש חוזר

בתפיסתם, הפונקציות דומות לפונקציות בפיתוח תוכנה. מדובר במודולי קוד עצמאיים שיכולים לבצע משימה מסוימת וניתן להשתמש בהם במידת הצורך. בהקשר של סוכנים, מודל ממשפט של פונקציות ידועות יכול לבחור ולהחליט מתי יש לקרוא לאיזו פונקציה עם אילו טיעונים. עם זאת, בניגוד לתוספים, מודל אינו מבצע שיחת API ישירה בעת שימוש בפונקציות. הביצוע מתרחש בצד הלקוח, המעניק למפתחים שליטה רבה יותר על זרימת הנתונים ביישום. זה שימושי במיוחד אם יש לבצע שיחות API מחוץ לזרימת האדריכלות של הסוכן הישיר, למנוע מגבלות אבטחה או אימות למנוע תצוגות ישירות או להפוך מגבלות זמניות או תפעוליות לבלתי אפשריות בזמן אמת. פונקציות הן אידיאליות גם ליצירת תפוקת המודל בפורמט מובנה (כגון JSON), המאפשר עיבוד נוסף על ידי מערכות אחרות.

🧠📚 בעיית הידע הסטטי והפתרון על ידי חנויות נתונים

חנויות נתונים מטפלות במגבלות על הידע הסטטי של מודלים קוליים. דמיין מודל קולי כספריה ענקית של ספרים המכילה את נתוני האימונים שלו. בניגוד לספריה אמיתית הסופגת ללא הרף נפחים חדשים, ידע זה נשאר סטטי.

חנויות נתונים מאפשרות לסוכנים לגשת למידע דינאמי יותר ומעלה -עד -תאריך. מפתחים יכולים לספק נתונים נוספים בפורמט המקורי שלהם, מה שאומר ששינוי נתונים גוזל זמן, אימוני מודלים או כוונון עדין. חנות הנתונים ממירה את המסמכים הנכנסים למצעים וקטוריים בהם יכול הסוכן להשתמש כדי לחלץ את המידע הנדרש.

דוגמה אופיינית לשימוש בחנויות נתונים היא הדור המוגבר לשליפה (RAG), בו הסוכן יכול לגשת למגוון פורמטים של נתונים, כולל תוכן אתר, נתונים מובנים (PDFS, מסמכי Word, קבצי CSV, גיליונות אלקטרוניים) ונתונים לא מובנים (HTML, PDF, TXT). התהליך כולל יצירת הטמעה לבקשת המשתמש, השוואה בין התגלמות זו לתוכן של מסד הנתונים Vectord, קריאת התוכן הרלוונטי והעברת הסוכנים לצורך ניסוח תשובה או פעולה.

🎯🛠️ גישות שימוש ולמידה לסוכנים

איכות התשובות של סוכן תלויה ישירות ביכולתו להבין ולבצע משימות שונות אלה, כולל בחירת הכלים הנכונים והשימוש היעיל שלהם. על מנת לשפר את יכולתו של מודל לבחור את הכלי הנכון, ישנן גישות שונות ללמידה ממוקדת:

1. למידה בהקשר

ביקש מודל כללי עם הנחיה, כלים וכמה דוגמאות, מה שאומר שהוא יכול ללמוד "תוך כדי תנועה" כיצד ומתי משתמשים בכלים אלה למשימה ספציפית. מסגרת React היא דוגמא לגישה זו.

2. למידה בהקשר מבוסס אחזור

עבור צעד אחד קדימה וממלא באופן דינמי את המודל-פרומפט עם המידע, הכלים הרלוונטיים ביותר והדוגמאות הנלוות אליו ניגשים לזיכרון חיצוני.

3. למידה מבוססת כוונון עדין

מכיל אימונים של מודל עם רשומת נתונים גדולה יותר של דוגמאות ספציפיות לפני ההסקה. זה עוזר למודל להבין מתי ואיך משתמשים בכלים מסוימים לפני שהוא אפילו מקבל פניות משתמשים.

השילוב של גישות למידה אלה מאפשר פתרונות חזקים ומתאימים.

🤖🔧 פיתוח סוכן AI ופתרונות קוד פתוח

ניתן לפשט משמעותית את היישום המעשי של סוכני AI על ידי ספריות כמו לנגצ'יין ולנגגרף. ספריות קוד פתוח אלה מאפשרות למפתחים ליצור סוכנים מורכבים על ידי רצפי "שרשור" של שיחות היגיון, הנמקה וכלים.

לדוגמה, סוכן יכול בעזרת ה- SERPAPI (לחיפוש בגוגל) ול- API של Google מציב את API כדי לענות על בקשה מרובת שלבים ממשתמש על ידי חיפוש תחילה מידע על אירוע ספציפי ואז לקבוע את הכתובת של המיקום המשויך.

🌐⚙️ ייצור ופלטפורמות לסוכני AI

לפיתוח יישומי ייצור, פלטפורמות כמו ** Vertex AI מגוגל ** מציעות סביבה מנוהלת לחלוטין המספקת את כל האלמנטים הבסיסיים ליצירת סוכנים. מפתחים יכולים להגדיר במהירות אלמנטים קריטיים בסוכנים שלהם באמצעות ממשק שפה טבעית, כולל יעדים, משימות, כלים ודוגמאות.

הפלטפורמה מציעה גם כלי פיתוח לבדיקה, הערכה, מדידת ביצועים, ניפוי באגים ושיפור האיכות הכוללת של סוכנים מפותחים. זה מאפשר למפתחים להתרכז במבנה ובעידון של סוכניו, ואילו המורכבות של התשתית, ההפרשה והתחזוקה מאומצת על ידי הפלטפורמה.

🌌🚀 עתיד של סוכני AI: שרשרת סוכן ולמידה איטרטיבית

עתידם של סוכני AI מכיל פוטנציאל עצום. עם התפתחות נוספת של כלים ושיפור מיומנויות ההנמקה, סוכנים יוכלו לפתור בעיות מורכבות יותר ויותר. גישה אסטרטגית ש ** "סוכן שרשור" **, בה משולבים סוכנים מיוחדים - כל מומחה בתחום מסוים או משימה ספציפית - ימשיכו להשיג חשיבות ומאפשרת תוצאות מצטיינות לתעשיות ותחומי בעיות שונים.

חשוב להדגיש כי פיתוח ארכיטקטורות סוכנים מורכבות דורש גישה איטרטיבית. ניסויים ושכלול הם המפתח למציאת פתרונות לדרישות עסקיות ספציפיות וצרכים ארגוניים.

אף על פי ששני סוכנים אינם זהים בגלל האופי הגנרי של המודלים הבסיסיים, אנו יכולים ליצור יישומים אפקטיביים על ידי שימוש בחוזקות של רכיבים בסיסיים אלה המרחיבים את הכישורים של דגמי קולי וליצור ערך מוסף אמיתי. טיול ה- AI של מודלים פסיביים לסוכנים פעילים ואינטליגנטים זה עתה החל, ונראה שהאפשרויות אינן מוגבלות.

בתקופה בה נוכחותה הדיגיטלית של חברה מחליטה על הצלחתה, האתגר של האופן בו ניתן לתכנן נוכחות זו באופן אותנטי, אינדיבידואלי וברחבה. Xpert.Digital מציע פיתרון חדשני שממצב את עצמו כצומת בין רכזת תעשייתית, בלוג ושגריר מותג. זה משלב את היתרונות של ערוצי תקשורת ומכירות בפלטפורמה יחידה ומאפשר פרסום ב -18 שפות שונות. שיתוף הפעולה עם פורטלי שותפים וההזדמנות לפרסם תרומות ל- Google News ומפיץ עיתונאים עם כ -8,000 עיתונאים וקוראים ממקסמים את טווח ההגעה והנראות של התוכן. זה מייצג גורם חיוני במכירות ושיווק חיצוניות (סמלים).

עוד על זה כאן:

• אוֹתֶנְטִי. בנפרד. גלובלי: אסטרטגיית xpert.digital עבור החברה שלך

⚙️ פיתוח הבינה המלאכותית (AI) חווה דינמיקה מדהימה בשנים האחרונות. בפרט, תפיסת "סוכנים" עשתה רמה חדשה של אינטראקציה ופתרון בעיות. סוכנים הם יותר מסתם דגמים; מדובר במערכות אוטונומיות הרודפות יעדים על ידי אינטראקציה עם העולם, עיבוד מידע וקבלת החלטות. להלן, הרעיון מנותח על ידי סוכנים ונוסף לגישות חדשניות להגדלת הביצועים.

🚀 מהו סוכן?

ניתן להגדיר סוכן כאפליקציית תוכנה שמנסה להשיג מטרה באמצעות התבוננות ואינטראקציה עם הסביבה שלך. בניגוד למודלים מסורתיים המגיבים רק לבירורים, סוכנים מסוגלים לפעול באופן יזום ולהחליט באופן עצמאי כיצד להשיג את מטרתם.

✨ רכיבי ליבה של סוכן

• המודל: האלמנט המרכזי של סוכן הוא המודל הקולי המשמש כמתחם -החלטה. מודל זה יכול להיות כללי או מותאם במיוחד ליישומים מסוימים.
• הכלים: כלים מרחיבים את כישורי המודל על ידי הפעלת גישה למקורות או פונקציות נתונים חיצוניים. דוגמאות לכך הן שילובי API או מסדי נתונים.
• שכבת התזמור: כאשר הסוכן אוסף מידע, שכבה זו שולטת, מעבדת ומבצעת פעולות. זה מהווה את "המוח" של הסוכן, ההיגיון, הזיכרון וההחלטה -קבלת.

🧠 סוכן לעומת דגמים

הבדל מהותי בין סוכנים לדגמים פשוטים טמון באופן בו אתה מתמודד עם מידע:

• דגמים: הגבל את עצמך לתשובות מבוססות הפרעה ורק השתמש בנתוני אימונים.
• סוכנים: השתמש בכלים כדי לגשת למידע בזמן אמת ולבצע משימות מורחבות כמו אינטראקציות רב-גמניות.

🔧 פונקציונליות מורחבת על ידי כלים

🌐 הרחבות

הרחבות הן ממשקים בין APIs לסוכנים. הם מאפשרים לסוכן לבצע שיחות API ללא צורך בקודים מורכבים ומותאמים אישית.

פונקציות

בניגוד לתוספים, פונקציות מתבצעות בצד הלקוח. אלה מציעים למפתחים שליטה על זרימת הנתונים ומאפשרים יישום לוגיקה ספציפית.

📊 מסדי נתונים

על ידי שילוב בנקים לקטוריות, סוכנים יכולים לגשת באופן דינמי לנתונים מובנים ולא מובנים על מנת לספק תשובות מדויקות וקשר הקשורות להקשר.

📈 עלייה בביצועים באמצעות למידה ממוקדת

על מנת להגדיל את היעילות של הסוכנים, ישנן שיטות למידה שונות:

1. למידה בהקשר: מאפשרת ללמוד וליישם מודלים, כלים ודוגמאות ישירות במהלך תקופת ההסקה.
2. למידה מבוססת-הקשר מבוסס: משלב גישה לנתונים דינמיים עם המודל על מנת להיות מסוגל לגשת למידע הקשור להקשר.
3. כוונון עדין: באמצעות תוספי נתונים ממוקדים, המודל מותאם למשימות ספציפיות.

🔮 פוטנציאל עתידי של הסוכנים

פיתוח סוכנים חורג הרבה מעבר ליישומים הקודמים. בעתיד, סוכנים באזורים הבאים עשויים להיות פורצי דרך:

• שירותי בריאות: סוכנים יכולים ליצור אבחנות ותוכניות טיפול בהתאמה אישית.
• חינוך: פלטפורמות למידה דינמיות יכולות להתממש על ידי סוכנים המגיבים לצרכים של כל תלמיד.
• כלכלה: ניתן לחולל מהפכה בתהליכים אוטומטיים וקבלת החלטות בחברות באמצעות סוכנים.

🏁 סוכנים מייצגים התקדמות מהפכנית ב- AI

סוכנים מייצגים התקדמות מהפכנית ב- AI על ידי שילוב מודלים עם כלים, לוגיקה וכישורי החלטה. האפשרויות שהם מציעים כמעט בלתי מוגבלות, וחשיבותן תמשיך לגדול בעולם שתלוי יותר ויותר בנתונים ובאוטומציה.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

פיתוח עסקי חלוץ

 

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

 

 

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus