A mesterséges intelligencia következő szintje: Az autonóm AI-ügynökök meghódítják a digitális világot – AI-ügynökök kontra AI-modellek

🌟 A mesterséges intelligencia (AI) gyors fejlődése az elmúlt években lenyűgöző előrelépésekhez vezetett olyan területeken, mint a képfelismerés, a nyelvi feldolgozás és a tartalomgenerálás. Az AI jövője azonban messze túlmutat a meghatározott feladatokra kiképzett elszigetelt modelleken. Egy új korszak elején járunk, amelyben az intelligens rendszerek képesek önállóan gondolkodni, cselekedni és kölcsönhatásba lépni környezetükkel: ez az AI-ügynökök korszaka.

🧑‍🍳🏗️ A séf, mint a kognitív architektúrák metaforája

Képzeljen el egy tapasztalt szakácsot egy forgalmas étterem konyhájában. Célja, hogy finom ételeket készítsen a vendégek számára. Ez a folyamat a tervezés, a végrehajtás és az alkalmazkodás összetett sorozatát foglalja magában. Rögzíti az információkat - a vendégek rendeléseit, a kamrában és a hűtőben elérhető alapanyagokat. Ezután mérlegeli, hogy a rendelkezésre álló erőforrásokkal és tudásával milyen ételeket tud elkészíteni. Végül akcióba lendül, zöldségeket vág, ételeket fűszerez és húst süt. Az egész folyamat során módosítja a terveit, ha kifogynak az összetevők, vagy visszajelzést kap a vendégektől. Korábbi cselekedeteinek eredményei határozzák meg jövőbeli döntéseit. Ez az információfelvétel, tervezés, végrehajtás és adaptáció ciklusa egy egyedi kognitív architektúrát ír le, amelyet a séf alkalmaz céljainak elérése érdekében.

🛠️🤔 Hogyan gondolkodnak és cselekszenek az AI-ügynökök

Csakúgy, mint ez a szakács, az AI-ügynökök is használhatják a kognitív architektúrákat céljaik eléréséhez. Iteratív módon dolgozzák fel az információkat, megalapozott döntéseket hoznak, és a korábbi eredmények alapján optimalizálják a következő lépéseiket. E kognitív architektúrák középpontjában a memória, az állapot, az érvelés és a tervezés kezeléséért felelős réteg áll. Fejlett felszólító technikákat és kapcsolódó keretrendszereket használ az érvelés és a tervezés irányítására, lehetővé téve az ügynök számára, hogy hatékonyabban kommunikáljon környezetével és végezzen összetett feladatokat.

Alkalmas:

• Google fehér könyv (PDF) angolul: „Agents” – az AI-ügynökök szerkezete és funkciói

📊⚙️ A hagyományos AI-modellek és az AI-ügynökök közötti különbségek

Az egyszerű AI-modellek és ezek a fejlett ügynökök közötti különbségtétel alapvető fontosságú. A hagyományos modellek a képzési adatokban foglalt ismeretekre korlátozódnak. Egyéni következtetéseket vagy előrejelzéseket tesznek a felhasználó azonnali lekérdezése alapján. Hacsak nincs kifejezetten implementálva, nem tartanak fenn munkamenet-előzményeket vagy folyamatos kontextust, például csevegési előzményeket. Nem képesek natív módon kommunikálni külső rendszerekkel vagy bonyolult logikai folyamatokat végrehajtani. Bár a felhasználók okos felszólítások és érvelési keretrendszerek (például Chain-of-Thought vagy ReAct) segítségével összetettebb előrejelzések készítésére is irányíthatják a modelleket, a tényleges kognitív architektúra nem gyökerezik a modellben.

Ezzel szemben az AI-ügynökök kibővített ismeretekkel rendelkeznek, amit úgy érnek el, hogy úgynevezett „eszközökön” keresztül csatlakoznak külső rendszerekhez. Kezelik a munkamenet-előzményeket, hogy többszintű következtetéseket és előrejelzéseket tegyenek lehetővé a hangszerelési réteg felhasználói kérései és döntései alapján. A „mozgás” vagy interakció a kölcsönhatásban lévő rendszer és az ügynök közötti csereként definiálható. Az eszközök integrációja az ügynök-architektúra szerves részét képezi, és olyan natív kognitív architektúrákat alkalmaznak, amelyek érvelési keretrendszereket vagy előre felépített ügynök-keretrendszereket alkalmaznak.

🛠️🌐 Eszközök: híd a való világhoz

Ezek az eszközök kulcsfontosságúak abban, hogy az ügynökök hogyan lépnek kapcsolatba a külvilággal. Míg a hagyományos nyelvi modellek kiválóak az információfeldolgozásban, hiányzik belőlük a valós világ közvetlen észlelésének vagy befolyásolásának képessége. Ez korlátozza hasznosságukat olyan helyzetekben, amelyek külső rendszerekkel vagy adatokkal való interakciót igényelnek. Mondhatnánk, hogy egy nyelvi modell csak annyira jó, amennyit a képzési adataiból megtanult. Nem számít, mennyi adat van betáplálva egy modellbe, hiányzik belőle az alapvető képesség, hogy kölcsönhatásba lépjen a külvilággal. Az eszközök bezárják ezt a rést, és valós idejű, kontextuális interakciókat tesznek lehetővé külső rendszerekkel.

🛠️📡 Bővítmények: szabványosított hidak az API-khoz

Különféle típusú eszközök állnak az AI-ügynökök rendelkezésére. A bővítmények szabványos hidat biztosítanak az API és az ügynök között, lehetővé téve az API-k zökkenőmentes futtatását, függetlenül a mögöttes megvalósítástól. Képzeljen el egy ügynök kifejlesztését, amely segíti a felhasználókat repülőjegy-foglalásban. Használni szeretné a Google Flights API-t, de nem biztos benne, hogy az ügynök hogyan küldjön kéréseket ehhez az API-végponthoz. Az egyik megoldás az egyéni kód megvalósítása, amely elemzi a felhasználói kérelmet, és meghívja az API-t. Ez azonban hibás és nehezen méretezhető. Robusztusabb megoldás a bővítmény használata. Egy kiterjesztés példák segítségével tanítja meg az ügynököt az API-végpont használatára, és hogy milyen argumentumokra vagy paraméterekre van szükség a sikeres híváshoz. Az ügynök ezután futás közben eldöntheti, hogy melyik bővítmény a legalkalmasabb a felhasználói lekérdezés megoldására.

💻📑 Jellemzők: Strukturált feladatok és újrafelhasználhatóság

A funkciók koncepciójukban hasonlóak a szoftverfejlesztési funkciókhoz. Ezek önálló kódmodulok, amelyek egy adott feladatot hajtanak végre, és szükség esetén újra felhasználhatók. Az ügynökök kontextusában a modell választhat az ismert függvények halmazából, és eldöntheti, hogy mikor melyik függvényt milyen argumentumokkal hívja meg. A kiterjesztésekkel ellentétben azonban a modell nem kezdeményez közvetlen API-hívást függvények használatakor. A végrehajtás a kliens oldalon történik, így a fejlesztők jobban irányíthatják az alkalmazáson belüli adatáramlást. Ez különösen akkor hasznos, ha az API-hívásoknak a közvetlen ügynök architektúra folyamatán kívül kell történniük, a biztonsági vagy hitelesítési korlátozások megakadályozzák a közvetlen hívásokat, vagy az időbeli vagy működési korlátok lehetetlenné teszik a valós idejű végrehajtást. A függvények kiválóan alkalmasak a modell kimenetének strukturált formátumban történő formázására is (például JSON), ami megkönnyíti a többi rendszer számára a további feldolgozást.

🧠📚 A statikus tudás problémája és a megoldás az adattárolókon keresztül

Az adattárak kezelik a nyelvi modellek statikus ismeretének korlátait. Képzelje el a nyelvi modellt úgy, mint egy hatalmas könyvtárat, amely a képzési adatokat tartalmazza. Ellentétben egy valódi könyvtárral, amely folyamatosan új kötetekkel bővül, ez a tudás statikus marad.

Az adattárak lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy dinamikusabb és időszerűbb információkhoz férhessenek hozzá. A fejlesztők további adatokat adhatnak natív formátumukban, kiküszöbölve az időigényes adatátalakításokat, a modell átképzését vagy a finomhangolást. Az adattár a bejövő dokumentumokat vektoros beágyazásokká alakítja, amelyek segítségével az ügynök kivonhatja a számára szükséges információkat.

Az adattárak használatának tipikus példája a Retrieval Augmented Generation (RAG), ahol az ügynök számos adatformátumhoz férhet hozzá, beleértve a webhely tartalmát, strukturált adatokat (PDF-ek, Word-dokumentumok, CSV-fájlok, táblázatok) és strukturálatlan adatokat (HTML, PDF, TXT). A folyamat magában foglalja a beágyazások létrehozását a felhasználói kéréshez, összehasonlítja ezeket a beágyazásokat a vektoradatbázis tartalmával, lekéri a releváns tartalmat, és átadja azt az ügynöknek, hogy megfogalmazza a választ vagy a műveletet.

🎯🛠️ Eszközhasználat és tanulási megközelítések ügynökök számára

Az ügynök válaszainak minősége közvetlenül függ attól, hogy képes-e megérteni és végrehajtani ezeket a különféle feladatokat, beleértve a megfelelő eszközök kiválasztását és azok hatékony használatát. A modell azon képességének javítása érdekében, hogy kiválaszthassa a megfelelő eszközöket, különféle célzott tanulási megközelítések léteznek:

1. Kontextuson belüli tanulás

Egy általánosított modellt biztosít prompttal, eszközökkel és néhány példával a következtetés idején, lehetővé téve, hogy menet közben megtanulja, hogyan és mikor használja ezeket az eszközöket egy adott feladathoz. A ReAct keretrendszer egy példa erre a megközelítésre.

2. Retrieval-Based In-Context Learning

Egy lépéssel tovább megy, és dinamikusan feltölti a modell promptot a legrelevánsabb információkkal, eszközökkel és kapcsolódó példákkal, amelyeket a külső tárhelyről lekértek.

3. Finomhangoláson alapuló tanulás

Magában foglalja a modell betanítását konkrét példák nagyobb adathalmazával a következtetés előtt. Ez segít a modellnek megérteni, hogy mikor és hogyan kell alkalmazni bizonyos eszközöket, még mielőtt felhasználói kéréseket kapna.

Ezen tanulási megközelítések kombinációja robusztus és alkalmazkodó megoldásokat tesz lehetővé.

🤖🔧 AI ügynökfejlesztés és nyílt forráskódú megoldások

Az AI-ügynökök gyakorlati megvalósítása jelentősen leegyszerűsíthető olyan könyvtárak használatával, mint a LangChain és a LangGraph. Ezek a nyílt forráskódú könyvtárak lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy összetett ügynököket hozzanak létre logikai, érvelési és eszközhívási sorozatok „láncolásával”.

Például a SerpAPI (a Google kereséshez) és a Google Helyek API használatával egy ügynök válaszolhat a felhasználó többlépcsős lekérdezésére úgy, hogy először információt talál egy adott eseményről, majd megkeresi a társított hely címét.

🌐⚙️ Gyártás és platformok AI-ügynökök számára

Az éles alkalmazások fejlesztéséhez az olyan platformok, mint a Google Vertex AI, teljesen felügyelt környezetet biztosítanak, amely az ügynökök létrehozásához szükséges összes lényeges elemet biztosítja. A természetes nyelvű felület használatával a fejlesztők gyorsan meghatározhatják ügynökeik kritikus elemeit, beleértve a célokat, a feladat utasításait, az eszközöket és a példákat.

A platform fejlesztői eszközöket is biztosít a kifejlesztett ügynökök teszteléséhez, értékeléséhez, teljesítményméréséhez, hibakereséshez és általános minőségének javításához. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy ügynökeik építésére és finomítására összpontosítsanak, miközben az infrastruktúra, a telepítés és a karbantartás összetettségét a platform kezeli.

🌌🚀 Az AI-ügynökök jövője: ügynökláncolás és iteratív tanulás

Az AI-ügynökök jövője óriási lehetőségeket rejt magában. Ahogy az eszközök fejlődnek és az érvelési készségek javulnak, az ügynökök képesek lesznek megoldani az egyre összetettebb problémákat. A stratégiai megközelítés, az **„Agent Chaining”**, amely egyesíti a szakosodott ügynököket – minden szakértő egy adott területen vagy feladatban –, jelentősége tovább nő, és kiemelkedő eredményeket tesz lehetővé a különböző iparágakban és problémás területeken.

Fontos hangsúlyozni, hogy az összetett ügynökarchitektúrák fejlesztése iteratív megközelítést igényel. A kísérletezés és a finomítás kulcsfontosságú a konkrét üzleti követelmények és szervezeti igények megoldásához.

Bár az alapul szolgáló modellek generatív jellege miatt nincs két egyforma ágens, ezen alapvető összetevők erősségeit kihasználva olyan hatékony alkalmazásokat hozhatunk létre, amelyek kiterjesztik a nyelvi modellek képességeit és valódi értéket adnak hozzá. Az AI útja a passzív modellektől az aktív, intelligens ügynökökig most kezdődött, és a lehetőségek korlátlannak tűnnek.

Lokálistól globálisig: a kkv-k ügyes stratégiákkal hódítják meg a globális piacot - Kép: Xpert.Digital

Abban az időben, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg sikerét, a kihívás az, hogyan tehetjük ezt a jelenlétet hitelessé, egyénivé és nagy horderejűvé. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozícionálja magát. A kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit egyetlen platformon egyesíti, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, a Google Hírekben való cikkek közzétételének lehetősége, valamint a mintegy 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési lista maximalizálja a tartalom elérhetőségét és láthatóságát. Ez alapvető tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).

Bővebben itt:

• Hiteles. Egyénileg. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

⚙️ A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése figyelemre méltó dinamikán ment keresztül az elmúlt években. Különösen az „ügynökök” fogalma tette lehetővé az interakció és a problémamegoldás új szintjét. Az ügynökök nemcsak modellek; autonóm rendszerek, amelyek a világgal való interakcióval, információk feldolgozásával és döntések meghozatalával követik a célokat. A következőkben az ágensek fogalmát elemezzük és egészítjük ki a teljesítménynövelés innovatív megközelítéseivel.

🚀 Mi az az ügynök?

Az ügynök olyan szoftveralkalmazásként definiálható, amely megfigyeléssel és környezetével való interakcióval kísérel meg egy célt elérni. Ellentétben a hagyományos modellekkel, amelyek egyszerűen válaszolnak a kérésekre, az ügynökök képesek proaktívan cselekedni, és önállóan dönteni, hogyan érik el céljukat.

✨ Egy ügynök fő összetevői

• A modell: Az ügynök központi eleme a nyelvi modell, amely döntéshozóként működik. Ez a modell lehet általános jellegű, vagy kifejezetten konkrét felhasználási esetekre szabott.
• Az eszközök: Az eszközök kiterjesztik a modell képességeit azáltal, hogy hozzáférést biztosítanak külső adatforrásokhoz vagy funkciókhoz. Ilyenek például az API-integrációk vagy adatbázisok.
• A hangszerelési réteg: Ez a réteg szabályozza, hogy az ügynök hogyan gyűjti az információkat, hogyan dolgozza fel az információkat és hogyan hajt végre műveleteket. Ez alkotja az ügynök „agyát”, integrálva a logikát, a memóriát és a döntéshozatalt.

🧠 Ügynökök versus modellek

Az ügynökök és az egyszerű modellek közötti alapvető különbség az információkezelés módjában rejlik:

• Modellek: Következtetés alapú válaszokra korlátozódik, és csak edzési adatokat használnak.
• Ügynökök: Használjon eszközöket valós idejű információk megszerzéséhez és speciális feladatok végrehajtásához, mint például a többfordulós interakciók.

🔧 Kibővített funkciók az eszközökön keresztül

🌐 Kiterjesztések

A bővítmények interfészek az API-k és az ügynökök között. Lehetővé teszik az ügynök számára, hogy API-hívásokat bonyolítson le anélkül, hogy bonyolult egyéni kódra lenne szüksége.

⚙️ Jellemzők

A kiterjesztésekkel ellentétben a funkciókat a kliens oldalon hajtják végre. Ezek lehetővé teszik a fejlesztők számára az adatáramlás szabályozását, és lehetővé teszik az adott logika megvalósítását.

📊 Adatbázisok

A vektoradatbázisok integrálásával az ügynökök dinamikusan hozzáférhetnek a strukturált és strukturálatlan adatokhoz, hogy pontosabb és kontextuális válaszokat adjanak.

📈 A teljesítmény növelése célzott tanulással

Az ügynökök hatékonyságának növelésére különféle tanulási módszerek állnak rendelkezésre:

1. Kontextuson belüli tanulás: Lehetővé teszi a modellek számára, hogy közvetlenül tanuljanak és alkalmazzanak eszközöket és példákat a következtetési idő alatt.
2. Visszakeresés alapú kontextuson belüli tanulás: A dinamikus adatlekérdezést kombinálja a modellel a kontextuális információk eléréséhez.
3. Finomhangolás: A modellt konkrét feladatokra optimalizálták célzott adatkiegészítésekkel.

🔮 Az ügynökök jövőbeli lehetőségei

Az ágensek fejlesztése messze túlmutat a korábbi alkalmazásokon. A jövőben az ügynökök a következő területeken lehetnek játékmódváltók:

• Egészségügyi ellátás: Az ügynökök személyre szabott diagnózisokat és kezelési terveket készíthetnek.
• Oktatás: Dinamikus tanulási platformok valósíthatók meg olyan ügynökökön keresztül, amelyek megfelelnek az egyes tanulók igényeinek.
• Gazdaság: Az automatizált folyamatok és a döntéshozatal forradalmasíthatók a vállalatoknál ügynökök használatával.

🏁 Az ügynökök forradalmi előrelépést jelentenek az AI-ban

Az ügynökök forradalmi előrelépést jelentenek az AI-ban azáltal, hogy a modelleket eszközökkel, logikával és döntéshozatali képességekkel kombinálják. Az általuk kínált lehetőségek szinte korlátlanok, és jelentőségük tovább fog növekedni egy egyre inkább az adatoktól és automatizálástól függő világban.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus