A mesterséges intelligencia következő szakasza: Az autonóm MI-ágensek meghódítják a digitális világot – MI-ágensek kontra MI-modellek

🌟 A mesterséges intelligencia (MI) gyors fejlődése lenyűgöző eredményeket hozott az elmúlt években olyan területeken, mint a képfelismerés, a beszédfeldolgozás és a tartalomgenerálás. De a MI jövője messze túlmutat a konkrét feladatokra betanított elszigetelt modelleken. Egy új korszak kezdetén vagyunk, amelyben az intelligens rendszerek képesek önállóan gondolkodni, cselekedni és interakcióba lépni a környezetükkel: a MI-ágensek korszakában.

🧑‍🍳🏗️ A szakács, mint a kognitív architektúrák metaforája

Képzelj el egy képzett szakácsot egy nyüzsgő étterem konyhájában. Célja, hogy kitűnő ételeket készítsen a vendégeknek. Ez a folyamat a tervezés, a végrehajtás és az adaptáció összetett sorozatát foglalja magában. Információkat gyűjtenek – vendégek rendeléseit, a kamrában és a hűtőszekrényben elérhető hozzávalókat. Ezután mérlegelik, hogy mely ételeket tudják elkészíteni a rendelkezésre álló erőforrásokkal és tudásukkal. Végül cselekszenek: zöldségeket aprítanak, fűszerezik az ételeket és megpirítják a húst. A folyamat során módosításokat hajtanak végre, optimalizálják a terveiket, ahogy az hozzávalók fogynak, vagy visszajelzést kapnak a vendégektől. Korábbi cselekedeteik eredményei befolyásolják jövőbeli döntéseiket. Az információgyűjtés, a tervezés, a végrehajtás és az adaptáció ezen ciklusa egy egyedi kognitív architektúrát ír le, amelyet a szakács a célja elérése érdekében alkalmaz.

🛠️🤔 Hogyan gondolkodnak és cselekszenek a mesterséges intelligencia ágensei

Csakúgy, mint ez a szakács, az MI-ügynökök is képesek kognitív architektúrákra támaszkodni céljaik elérése érdekében. Iteratívan feldolgozzák az információkat, megalapozott döntéseket hoznak, és a múltbeli eredmények alapján optimalizálják a következő lépéseiket. Ezen kognitív architektúrák középpontjában egy olyan réteg áll, amely az emlékezet, az állapot, az érvelés és a tervezés kezeléséért felelős. Fejlett prompt technikákat és kapcsolódó keretrendszereket használ az érvelés és a tervezés irányításához, lehetővé téve az ágens számára, hogy hatékonyabban interakcióba lépjen a környezetével, és összetett feladatokat hajtson végre.

Ehhez kapcsolódóan:

• Google tanulmány (PDF) angolul: „Ágensek” – MI-ágensek felépítése és működése

📊⚙️ Különbségek a hagyományos MI-modellek és a MI-ügynökök között

Az egyszerű MI-modellek és ezek a fejlett ágensek közötti különbségtétel kulcsfontosságú. A hagyományos modellek a betanítási adataikban található tudásra korlátozódnak. Egyszeres következtetéseket vagy predikciókat tesznek a felhasználó közvetlen kérésére. Hacsak explicit módon nincsenek implementálva, nem tartják fenn a munkamenet-előzményeket vagy a folyamatos kontextust, például a csevegési előzményeket. Emellett hiányzik belőlük a külső rendszerekkel való natív interakció vagy az összetett logikai folyamatok végrehajtásának képessége. Míg a felhasználók okos promptokkal és érvelési keretek (például a Chain of Thought vagy a ReAct) használatával irányíthatják a modelleket az összetettebb predikciók felé, a tényleges kognitív architektúra nincs eredendően beágyazva a modellbe.

Ezzel szemben a mesterséges intelligencia ágensei kibővített tudásbázissal rendelkeznek, amelyet a külső rendszerekkel való kapcsolaton keresztül, úgynevezett „eszközökön” keresztül érnek el. Ezek az eszközök kezelik a munkamenet-előzményeket, hogy többlépcsős következtetéseket és előrejelzéseket tegyenek lehetővé a felhasználói kérések és a vezénylési rétegen hozott döntések alapján. A „lépés” vagy interakció az interakcióba lépő rendszer és az ágens közötti cserét jelenti. Az eszközök integrációja az ágensarchitektúra szerves részét képezi, és natív kognitív architektúrákat használnak, amelyek érvelési keretrendszereket vagy előre elkészített ágenskeretrendszereket alkalmaznak.

🛠️🌐 Eszközök: Híd a való világba

Ezek az eszközök kulcsfontosságúak az ágensek külvilággal való interakciójához. Míg a hagyományos nyelvi modellek kiválóan alkalmasak az információk feldolgozására, hiányzik belőlük a képesség a valós világ közvetlen érzékelésére vagy befolyásolására. Ez korlátozza hasznosságukat olyan helyzetekben, amelyek külső rendszerekkel vagy adatokkal való interakciót igényelnek. Azt mondhatnánk, hogy egy nyelvi modell csak annyira jó, mint amennyire jó, amit a betanítási adataiból tanult. Nem számít, mennyi adatot táplálnak be egy modellbe, hiányzik belőle a külvilággal való interakció alapvető képessége. Az eszközök áthidalják ezt a szakadékot, lehetővé téve a valós idejű, kontextus-tudatos interakciókat a külső rendszerekkel.

🛠️📡 Bővítmények: Szabványosított hidak az API-khoz

Különböző típusú eszközök állnak rendelkezésre a mesterséges intelligencia ágensek számára. A bővítmények szabványosított hidat képeznek egy API és egy ügynök között, lehetővé téve az API-k zökkenőmentes végrehajtását, függetlenül azok mögöttes implementációjától. Képzelje el, hogy egy ügynököt fejleszt, amely segít a felhasználóknak repülőjegyek foglalásában. Szeretné használni a Google Flights API-t, de nem biztos benne, hogyan kellene az ügynöknek kéréseket küldenie ehhez az API végponthoz. Az egyik megközelítés az egyéni kód megvalósítása lenne, amely elemzi a felhasználói kérést és meghívja az API-t. Ez azonban hibalehetőségekkel jár és nehezen skálázható. Egy robusztusabb megoldás egy bővítmény használata. A bővítmény példákon keresztül megtanítja az ügynököt, hogyan használja az API végpontot, és milyen argumentumok vagy paraméterek szükségesek a sikeres híváshoz. Az ügynök ezután futásidőben eldöntheti, hogy melyik bővítmény a legalkalmasabb a felhasználói kérés megoldására.

💻📑 Jellemzők: Strukturált feladatok és újrafelhasználhatóság

A függvények koncepciójukban hasonlóak a szoftverfejlesztési függvényekhez. Önálló kódmodulok, amelyek egy adott feladatot hajtanak végre, és szükség szerint újra felhasználhatók. Az ágensek kontextusában egy modell választhat egy ismert függvényhalmazból, és eldöntheti, hogy mikor melyik függvényt hívja meg, milyen argumentumokkal. A kiterjesztésekkel ellentétben azonban a függvények használatakor a modell nem kezdeményez közvetlen API-hívást. A végrehajtás a kliens oldalon történik, így a fejlesztők nagyobb kontrollt kapnak az alkalmazáson belüli adatfolyam felett. Ez különösen hasznos, ha az API-hívásokat a közvetlen ágensarchitektúra folyamatán kívül kell végrehajtani, ha a biztonsági vagy hitelesítési korlátozások megakadályozzák a közvetlen hívásokat, vagy ha az időbeli vagy működési korlátok lehetetlenné teszik a valós idejű végrehajtást. A függvények kiválóan alkalmasak a modell kimenetének strukturált formátumba (például JSON) formázására is, ami megkönnyíti a további feldolgozást más rendszerek számára.

🧠📚 A statikus tudás problémája és a megoldás adattárak segítségével

Az adattárak a nyelvi modellek statikus tudásának korlátait kezelik. Képzeljünk el egy nyelvi modellt egy hatalmas könyvtárként, amely a tanulóadatait tartalmazza. Egy valódi könyvtárral ellentétben, amely folyamatosan új kötetekkel bővül, ez a tudás statikus marad.

Az adattárak lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy dinamikusabb és naprakészebb információkhoz férjenek hozzá. A fejlesztők további adatokat biztosíthatnak eredeti formátumukban, kiküszöbölve az időigényes adattranszformációkat, a modell újratanítását vagy finomhangolását. Az adattár a bejövő dokumentumokat vektoros beágyazásokká alakítja, amelyeket az ügynök felhasználhat a szükséges információk kinyerésére.

Az adattárak használatának tipikus példája a Retrieval Augmented Generation (RAG), ahol az ágens különféle adatformátumokhoz férhet hozzá, beleértve a weboldal 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, ezen beágyazások összehasonlítását a vektoros adatbázis tartalmával, a releváns tartalom lekérését és továbbítását az ágensnek a válasz vagy művelet megfogalmazása érdekében.

🎯🛠️ Eszközhasználati és tanulási módszerek ügynökök számára

Egy ágens válaszainak minősége közvetlenül függ attól, hogy mennyire képes megérteni és végrehajtani ezeket a különféle feladatokat, beleértve a megfelelő eszközök kiválasztását és hatékony használatát. A modell megfelelő eszközök kiválasztásának képességének javítása érdekében számos célzott tanulási megközelítés létezik:

1. Kontextuson belüli tanulás

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

2. Előhíváson alapuló, kontextuson belüli tanulás

Lépjen még egy lépéssel tovább, és dinamikusan töltse fel a modell promptját a külső tárolóból kinyert legfontosabb információkkal, eszközökkel és kapcsolódó példákkal.

3. Finomhangoláson alapuló tanulás

Ez magában foglalja a modell betanítását egy nagyobb, konkrét példákból álló adathalmazon a következtetések levonása előtt. Ez segít a modellnek megérteni, hogy mikor és hogyan alkalmazzák bizonyos eszközöket, mielőtt egyáltalán felhasználói kéréseket kapna.

Ezen tanulási módszerek kombinációja robusztus és adaptálható megoldásokat tesz lehetővé.

🤖🔧 AI ágensfejlesztés és nyílt forráskódú megoldások

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

Például egy ügynök a SerpAPI (Google Kereséshez) és a Google Places API segítségével válaszolhat egy felhasználó többlépcsős kérésére úgy, hogy először információkat keres egy adott eseményről, majd meghatározza a hozzá tartozó helyszín címét.

🌐⚙️ Termelés és platformok mesterséges intelligencia ágensek számára

Éles alkalmazások fejlesztéséhez az olyan platformok, mint a Google Vertex AI, teljes mértékben felügyelt környezetet kínálnak, amely az ügynökök létrehozásához szükséges összes alapvető elemet biztosítja. Egy természetes nyelvi felületen keresztül a fejlesztők gyorsan meghatározhatják ügynökeik kritikus elemeit, beleértve a célokat, a feladatutasításokat, az eszközöket és a példákat.

A platform fejlesztőeszközöket is kínál a fejlesztett ágensek teszteléséhez, értékeléséhez, teljesítményméréséhez, hibakereséséhez és általános minőségének javításához. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy az ágenseik építésére és finomítására összpontosítsanak, miközben a platform kezeli az infrastruktúra, a telepítés és a karbantartás összetettségét.

🌌🚀 A mesterséges intelligencia ágenseinek jövője: ágensláncolás és iteratív tanulás

A mesterséges intelligencia által fejlesztett ágensek jövője hatalmas lehetőségeket rejt magában. Az eszközök további fejlesztésével és az érvelési képességek javulásával az ágensek egyre összetettebb problémák megoldására lesznek képesek. Az **ágensláncolás** nevű stratégiai megközelítés, amelyben a specializált ágensek – mindegyikük egy adott terület vagy feladat szakértője – kombinálódnak, egyre nagyobb jelentőségre tesz szert, és kiemelkedő eredményeket tesz lehetővé a különböző iparágakban és problématerületeken.

Fontos hangsúlyozni, hogy az összetett ágensarchitektúrák fejlesztése iteratív megközelítést igényel. A kísérletezés és a finomítás kulcsfontosságú a konkrét üzleti követelményekre és szervezeti igényekre vonatkozó megoldások megtalálásához.

Bár az alapul szolgáló modellek generatív természete miatt nincs két egyforma ágens, ezen alapvető komponensek erősségeinek kihasználásával hatékony alkalmazásokat hozhatunk létre, amelyek kiterjesztik a nyelvi modellek képességeit és valódi hozzáadott értéket képviselnek. A mesterséges intelligencia útja a passzív modellektől az aktív, intelligens ágensekig még csak most kezdődött, és a lehetőségek korlátlannak tűnnek.

Egy olyan korban, amikor egy vállalat digitális jelenléte határozza meg a sikerét, a kihívás a hiteles, személyre szabott és széleskörű jelenlét megteremtésében rejlik. Az Xpert.Digital egy innovatív megoldást kínál, amely egy iparági központ, egy blog és egy márkanagykövet metszéspontjaként pozicionálja magát. Egyetlen platformon ötvözi a kommunikációs és értékesítési csatornák előnyeit, és 18 különböző nyelven teszi lehetővé a publikálást. A partnerportálokkal való együttműködés, valamint a cikkek Google Hírekben és egy körülbelül 8000 újságírót és olvasót tartalmazó sajtóterjesztési listán való közzétételének lehetősége maximalizálja a tartalom elérését és láthatóságát. Ez kulcsfontosságú tényező a külső értékesítésben és marketingben (SMarketing).

További információ itt:

• Autentikus. Egyéni. Globális: Az Xpert.Digital stratégia vállalata számára

⚙️ A mesterséges intelligencia (MI) fejlődése az elmúlt években figyelemre méltó lendületet vett. Különösen az „ágensek” koncepciója tette lehetővé az interakció és a problémamegoldás új szintjét. Az ágensek több mint modellek; autonóm rendszerek, amelyek a világgal való interakció, az információk feldolgozása és a döntések meghozatala révén törekszenek céljaik elérésére. A következő szakasz elemzi az ágensek koncepcióját, és kiegészíti azt innovatív megközelítésekkel a teljesítmény javítása érdekében.

🚀 Mi az az ügynök?

Az ágens egy olyan szoftveralkalmazásként definiálható, amely a környezetének megfigyelésével és azzal való interakcióval próbál elérni egy célt. A hagyományos modellekkel ellentétben, amelyek csupán a kérésekre reagálnak, az ágensek képesek proaktívan cselekedni és függetlenül eldönteni, hogyan érik el a céljukat.

✨ Egy ügynök alapvető összetevői

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

🧠 Ügynökök kontra modellek

Az ágensek és az egyszerű modellek közötti alapvető különbség az információkezelési módjukban rejlik:

• Modellek: Ezek következtetésen alapuló válaszokra korlátozódnak, és csak betanítási adatokat használnak.
• Ügynökök: Eszközök használatával valós idejű információkat kérhetnek le, és speciális feladatokat, például többfordulós interakciókat hajthatnak végre.

🔧 Továbbfejlesztett funkciók eszközökön keresztül

🌐 Bővítmények

A kiterjesztések API-k és ügynökök közötti interfészek. Lehetővé teszik az ügynök számára, hogy API-hívásokat kezdeményezzen komplex, egyéni kód használata nélkül.

⚙️ Jellemzők

A kiterjesztésekkel ellentétben a függvények a kliens oldalon futnak. Ezek a fejlesztők számára kontrollt biztosítanak az adatfolyam felett, és lehetővé teszik adott logika megvalósítását.

📊 Adatbázisok

A vektoradatbázisok integrálásával az ügynökök dinamikusan hozzáférhetnek strukturált és strukturálatlan adatokhoz, hogy pontosabb és kontextus-tudatos válaszokat adjanak.

📈 Teljesítménynövelés célzott tanulással

Az ügynökök hatékonyságának növelése érdekében különféle tanulási módszerek léteznek:

1. Kontextuson belüli tanulás: Lehetővé teszi modellek, eszközök és példák közvetlen tanulását és alkalmazását a következtetési idő alatt.
2. Visszakeresésen alapuló kontextuson belüli tanulás: A dinamikus adatvisszakeresést a modellel kombinálja a kontextushoz kapcsolódó információk eléréséhez.
3. Finomhangolás: Célzott adatok hozzáadásával a modell optimalizálható adott feladatokhoz.

🔮 Az ügynökök jövőbeli potenciálja

Az ágensek fejlesztése messze túlmutat a jelenlegi alkalmazásokon. A jövőben az ágensek úttörő szerepet játszhatnak a következő területeken:

• Egészségügy: Az ügynökök személyre szabott diagnózisokat és kezelési terveket készíthetnek.
• Oktatás: A dinamikus tanulási platformok olyan ágenseken keresztül valósíthatók meg, amelyek minden diák igényeire reagálnak.
• Üzlet: Az ügynökök használata forradalmasíthatja a vállalatok automatizált folyamatait és döntéshozatalát.

🏁 Az ügynökök forradalmi előrelépést jelentenek a mesterséges intelligenciában

Az ágensek forradalmi előrelépést jelentenek a mesterséges intelligencia területén azáltal, hogy modelleket kombinálnak eszközökkel, logikával és döntéshozatali képességekkel. Az általuk kínált lehetőségek gyakorlatilag korlátlanok, és jelentőségük továbbra is növekedni fog egy olyan világban, amely egyre inkább az adatokra és az automatizálásra támaszkodik.

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia létrehozása vagy átalakítása és digitalizáció

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése és optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés

 

Örömmel lennék az Ön személyes tanácsadója.

Kapcsolatba léphet velem az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 7348 4088 965 .

Alig várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy iparági központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikus elemekre összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal elismert vállalatokat támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni szolgáltatásokig.

Piackutatás, smarketing, marketingautomatizálás, tartalomfejlesztés, PR, levelezési kampányok, személyre szabott közösségi média és érdeklődőgondozás digitális eszközeink részét képezik.

További információkat a következő weboldalakon talál: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus