De volgende fase van kunstmatige intelligentie: autonome AI-agenten veroveren de digitale wereld-ai-agent versus AI-modellen

🌟 De snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI) heeft geleid tot indrukwekkende vooruitgang op gebieden zoals beeldherkenning, taalverwerking en het genereren van inhoud in de afgelopen jaren. Maar de toekomst van AI gaat veel verder dan geïsoleerde modellen die zijn getraind op specifieke taken. We staan ​​aan het begin van een nieuw tijdperk waarin intelligente systemen onafhankelijk kunnen denken, handelen en omgaan met hun omgeving: het tijdperk van AI -agenten.

🧑‍🍳🏗️ De chef -kok als metafoor voor cognitieve architecturen

Stel je een ervaren chef -kok voor in een drukke restaurantkeuken. Zijn doel is om prachtige gerechten te creëren voor de gasten. Dit proces omvat een complexe volgorde van planning, implementatie en aanpassing. Het neemt informatie op - de bestellingen van de gasten, de beschikbare ingrediënten in de voorraadkast en koelkast. Vervolgens weegt hij welke gerechten hij kan bereiden met de bestaande middelen en zijn kennis. Uiteindelijk stapt hij naar de act, snijdt hij groenten, seizoenen voedsel en bak je vlees. Tijdens het hele proces maakt hij aanpassingen en optimaliseert hij zijn plannen wanneer ingrediënten uitgaan of hij krijgt feedback van gasten. De resultaten van zijn eerdere acties stromen in zijn toekomstige beslissingen. Deze cyclus van informatie -inname, planning, uitvoering en aanpassing beschrijft een unieke cognitieve architectuur die de kok gebruikt om zijn doel te bereiken.

🛠️🤔 Hoe AI -agenten denken en handelen

Net als deze chef kunnen AI -agenten cognitieve architecturen gebruiken om hun doelen te bereiken. U verwerkt informatie, neemt goed op basis van beslissingen en optimaliseert uw volgende stappen op basis van eerdere resultaten. Het hart van deze cognitieve architecturen is een laag die verantwoordelijk is voor het beheer van geheugen, conditie, conclusies en planning. Het maakt gebruik van geavanceerde methoden van snelle technologie en bijbehorende kaders om conclusies en planning te sturen en dus de agent een effectievere interactie met zijn omgeving en de vervulling van complexe taken in staat te stellen.

Geschikt hiervoor:

• GOOLGE WHITEPAPER (PDF) in het Engels: "agenten" -structuur en functionaliteit van AI-agenten

📊⚙️ Verschillen tussen traditionele AI -modellen en AI -agenten

De afbakening tussen eenvoudige AI -modellen en deze geavanceerde agenten is cruciaal. Conventionele modellen zijn beperkt tot de kennis in uw trainingsgegevens. U zult individuele conclusies of voorspellingen trekken op basis van het onmiddellijke verzoek van de gebruiker. Tenzij expliciet geïmplementeerd, beheert u geen sessiegeschiedenis of continue context, zoals een chatgeschiedenis. Ze missen ook de mogelijkheid om te communiceren met externe systemen of om complexe logische processen uit te voeren. Gebruikers kunnen de modellen begeleiden voor meer complexe voorspellingen door vaardigheidsprompt en het gebruik van redeneerkaders (zoals de ketting van het of reag, maar de werkelijke cognitieve architectuur is niet inherent verankerd in het model.

AI-agenten hebben daarentegen een uitgebreid assortiment kennis dat wordt bereikt door verbinding te maken met externe systemen via zogenaamde "tools". Ze beheren de sessiegeschiedenis om conclusies en voorspellingen van meerdere stage mogelijk te maken op basis van gebruikersvragen en beslissingen in de orkestratielaag. Een "trein" of een interactie wordt gedefinieerd als een uitwisseling tussen het op elkaar inwerkende systeem en de agent. De integratie van tools is een integraal onderdeel van de agentarchitectuur en gebruiken native cognitieve architecturen die de redeneerkaders of geprefabriceerde agentkaders gebruiken.

🛠️🌐 Tools: The Bridge to the Real World

Deze tools zijn de sleutel tot interactie -agenten met de buitenwereld. Hoewel conventionele spraakmodellen uitstekend zijn in het verwerken van informatie, missen ze het vermogen om de echte wereld rechtstreeks waar te nemen of te beïnvloeden. Dit beperkt hun nut in situaties die interactie vereisen met externe systemen of gegevens. Je zou kunnen zeggen dat een spraakmodel slechts zo goed is als wat het heeft geleerd van zijn trainingsgegevens. Ongeacht hoeveel gegevens in een model worden ingevoerd, mist hij het basisvermogen om te communiceren met de buitenwereld. Tools sluiten deze kloof en schakel contextgerelateerde interacties in realtime in met externe systemen.

🛠️📡 Extensions: gestandaardiseerde bruggen voor API's

Er zijn verschillende soorten tools die beschikbaar zijn AI -agenten. Uitbreidingen vertegenwoordigen een gestandaardiseerde brug tussen een API en een agent en maakt de naadloze uitvoering van API's mogelijk, ongeacht de onderliggende implementatie. Stel je voor dat je een agent ontwikkelt die gebruikers moet helpen om de vlucht te boeken. U wilt de Google Flights API gebruiken, maar u weet niet zeker hoe de agent om vragen naar dit API -eindpunt moet vragen. Eén aanpak zou de implementatie van aangepaste code zijn die het gebruikersverzoek analyseert en de API oproept. Dit is echter vatbaar voor fouten en moeilijk op te schalen. Een robuustere oplossing is om een ​​extensie te gebruiken. Een extensie biedt de agent op basis van voorbeelden van hoe het API -eindpunt wordt gebruikt en welke argumenten of parameters vereist zijn voor een succesvolle oproep. De agent kan vervolgens beslissen welke extensie het meest geschikt is voor het oplossen van het gebruikersverzoek.

💻📑 Functies: gestructureerde taken en herbruikbaarheid

In hun conceptie zijn functies vergelijkbaar met de functies in softwareontwikkeling. Het zijn zelfstandige codemodules die een bepaalde taak kunnen uitvoeren en kunnen worden hergebruikt indien nodig. In de context van agenten kan een model uit een zin van bekende functies selecteren en beslissen wanneer welke functie moet worden opgeroepen met welke argumenten. In tegenstelling tot extensies doet een model echter geen directe API -aanroep bij het gebruik van functies. De uitvoering vindt plaats aan de clientzijde, waardoor ontwikkelaars meer controle over de gegevensstroom in de toepassing geeft. Dit is met name handig als API -oproepen buiten de stroming van de Direct Agent Architecture moeten worden uitgevoerd, voorkomt dat beveiliging of authenticatiebeperkingen directe weergaven voorkomen of tijdelijke of operationele beperkingen onmogelijk maken in realtime. Functies zijn ook ideaal voor het formuleren van de output van het model in een gestructureerd formaat (zoals JSON), die verdere verwerking door andere systemen vergemakkelijkt.

🧠📚 Het probleem van statische kennis en de oplossing door gegevensopslag

Gegevenswinkels behandelen de beperkingen op de statische kennis van spraakmodellen. Stel je een spraakmodel voor als een enorme bibliotheek met boeken die zijn trainingsgegevens bevat. In tegenstelling tot een echte bibliotheek die constant nieuwe volumes absorbeert, blijft deze kennis statisch.

Gegevenswinkels stellen agenten in staat om toegang te krijgen tot meer dynamische en hogere datuminformatie. Ontwikkelaars kunnen aanvullende gegevens verstrekken in hun oorspronkelijke indeling, wat betekent dat tijdrovende gegevenstransformatie, modeltraining of verfijning. De gegevensopslag converteert de inkomende documenten in vectorbedden dat de agent kan gebruiken om de vereiste informatie te extraheren.

Een typisch voorbeeld van het gebruik van gegevensopslag is de ophalen van augmented generatie (RAG), waarin de agent toegang heeft tot een verscheidenheid aan gegevensformaten, waaronder website -inhoud, gestructureerde gegevens (PDF's, Word -documenten, CSV -bestanden, spreadsheets) en ongestructureerde gegevens (HTML, PDF, TXT). Het proces omvat het genereren van inbedding voor het gebruikersverzoek, het vergelijken van deze uitvoeringsvorm met de inhoud van de Vectord -database, het aanroepen van de relevante inhoud en het doorgeven aan de agenten voor het formuleren van een antwoord of actie.

🎯🛠️ Toolgebruik en leerbenaderingen voor agenten

De kwaliteit van de antwoorden van een agent hangt rechtstreeks af van zijn vermogen om deze verschillende taken te begrijpen en uit te voeren, inclusief de selectie van de juiste tools en hun effectieve gebruik. Om het vermogen van een model te verbeteren om de juiste tool te selecteren, zijn er verschillende benaderingen voor gericht leren:

1. In-context leren

Er werd een algemeen model aangevraagd met een prompt, tools en enkele voorbeelden, wat betekent dat het "on the fly" kan leren hoe en wanneer deze tools worden gebruikt voor een specifieke taak. Het React Framework is een voorbeeld van deze aanpak.

2.. Ophalen gebaseerd in-context leren

Ga nog een stap verder en vult het model-prompt dynamisch met de meest relevante informatie, tools en bijbehorende voorbeelden die toegankelijk zijn vanuit een extern geheugen.

3. Op verfijning gebaseerd leren

Bevat de training van een model met een groter gegevensrecord van specifieke voorbeelden vóór de inferentie. Dit helpt het model om te begrijpen wanneer en hoe bepaalde tools worden gebruikt voordat het zelfs gebruikersvragen ontvangt.

De combinatie van deze leerbenaderingen maakt robuuste en aanpasbare oplossingen mogelijk.

🤖🔧 AI Agent Development en Open Source Solutions

De praktische implementatie van AI -agenten kan aanzienlijk worden vereenvoudigd door bibliotheken zoals Langchain en Langgraph. Deze open source -bibliotheken stellen ontwikkelaars in staat om complexe agenten te maken door reeksen van logica, redeneren en toolgesprekken te "chainen".

Een agent kan bijvoorbeeld met behulp van de SERPAPI (voor Google Search) en de Google Places API om een ​​multi -pody -verzoek van een gebruiker te beantwoorden door eerst informatie over een specifieke gebeurtenis te zoeken en vervolgens het adres van de bijbehorende locatie te bepalen.

🌐⚙️ Productie en platforms voor AI -agenten

Voor de ontwikkeling van productietoepassingen bieden platforms zoals ** Vertex AI van Google ** een volledig beheerde omgeving die alle basiselementen biedt voor het creëren van agenten. Ontwikkelaars kunnen snel kritieke elementen van hun agenten definiëren via een natuurlijke taalinterface, inclusief doelen, taken, tools en voorbeelden.

Het platform biedt ook ontwikkelingstools voor het testen, evalueren, meten van prestaties, foutopsporing en het verbeteren van de algehele kwaliteit van ontwikkelde agenten. Dit stelt ontwikkelaars in staat om zich te concentreren op de structuur en verfijning van hun agenten, terwijl de complexiteit van de infrastructuur, bepaling en onderhoud door het platform wordt aangenomen.

🌌🚀 Toekomst van AI -agenten: Agent Chaining en iteratief leren

De toekomst van AI -agenten herbergt een enorm potentieel. Met de verdere ontwikkeling van tools en de verbetering van de redeneervaardigheden kunnen agenten in staat zijn om steeds complexere problemen op te lossen. Een strategische aanpak die ** "agent ketens" **, waarin gespecialiseerde agenten - elke expert in een bepaald gebied of een specifieke taak - worden gecombineerd, zal steeds belang blijven krijgen en uitstekende resultaten mogelijk maken in verschillende industrieën en probleemgebieden.

Het is belangrijk om te benadrukken dat de ontwikkeling van complexe agentarchitecturen een iteratieve aanpak vereist. Experimenteren en verfijnen zijn de sleutel tot het vinden van oplossingen voor specifieke zakelijke vereisten en organisatorische behoeften.

Hoewel geen twee agenten identiek zijn vanwege de generatieve aard van de onderliggende modellen, kunnen we effectieve toepassingen creëren door de sterke punten van deze basiscomponenten te gebruiken die de vaardigheden van spraakmodellen uitbreiden en echte toegevoegde waarde creëren. De reis van de AI van passieve modellen naar actieve, intelligente agenten is net begonnen en de mogelijkheden lijken onbeperkt te zijn.

Van de bars tot wereldwijde: MKB -bedrijven veroveren de wereldmarkt met een slimme strategie - afbeelding: xpert.Digital

In een tijd waarin de digitale aanwezigheid van een bedrijf beslist over het succes ervan, de uitdaging van hoe deze aanwezigheid authentiek, individueel en uitgebreid kan worden ontworpen. Xpert.Digital biedt een innovatieve oplossing die zichzelf positioneert als een kruising tussen een industriële hub, een blog en een merkambassadeur. Het combineert de voordelen van communicatie- en verkoopkanalen in één platform en maakt publicatie mogelijk in 18 verschillende talen. De samenwerking met partnerportals en de mogelijkheid om bijdragen aan Google News en een persdistributeur te publiceren met ongeveer 8.000 journalisten en lezers maximaliseren het bereik en de zichtbaarheid van de inhoud. Dit is een essentiële factor in externe verkoop en marketing (symbolen).

Meer hierover hier:

• Authentiek. Individueel. Global: de Xpert.Digital -strategie voor uw bedrijf

⚙️ De ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren een opmerkelijke dynamiek meegemaakt. In het bijzonder heeft de conceptie van 'agenten' een nieuw niveau van interactie en probleemoplossing gemaakt. Agenten zijn meer dan alleen modellen; Het zijn autonome systemen die doelen nastreven door te communiceren met de wereld, informatie te verwerken en beslissingen te nemen. In het volgende wordt het concept geanalyseerd door agenten en aangevuld met innovatieve benaderingen om de prestaties te vergroten.

🚀 Wat is een agent?

Een agent kan worden gedefinieerd als een softwaretoepassing die probeert een doel te bereiken door observatie en interactie met uw omgeving. In tegenstelling tot traditionele modellen die alleen op vragen reageren, kunnen agenten proactief handelen en onafhankelijk beslissen over hoe ze hun doel kunnen bereiken.

✨ Kerncomponenten van een agent

• Het model: het centrale element van een agent is het spraakmodel dat fungeert als een beslissingsmaker. Dit model kan algemeen zijn of speciaal zijn afgestemd op bepaalde toepassingen.
• De tools: tools breiden de vaardigheden van het model uit door toegang tot externe gegevensbronnen of functies mogelijk te maken. Voorbeelden zijn API -integraties of databases.
• De orkestratielaag: aangezien de agent informatie verzamelt, bestuurt, verwerkt en voert deze laag acties uit. Het vormt de "hersenen" van de agent, de logica, geheugen en beslissing -het maken van beslissingen.

🧠 Agent versus modellen

Een fundamenteel verschil tussen agenten en eenvoudige modellen ligt in de manier waarop u omgaat met informatie:

• Modellen: Beperk u tot op inferenica gebaseerde antwoorden en gebruik alleen trainingsgegevens.
• Agenten: gebruik hulpmiddelen om toegang te krijgen tot realtime informatie en uitgebreide taken uit te voeren zoals multi-gymnastische interacties.

🔧 Uitgebreide functionaliteiten door tools

🌐 uitbreidingen

Uitbreidingen zijn interfaces tussen API's en agenten. Ze stellen de agent in staat om API -oproepen te voeren zonder complexe, aangepaste codes.

⚙️ functies

In tegenstelling tot extensies worden functies aan de clientzijde uitgevoerd. Deze bieden ontwikkelaars controle over de gegevensstroom en maken de implementatie van specifieke logica mogelijk.

📊 Databases

Door vectorschipbanken te integreren, hebben agenten dynamisch toegang tot gestructureerde en ongestructureerde gegevens om precieze en contextgerelateerde antwoorden te bieden.

📈 Prestatieverhoging door gericht leren

Om de efficiëntie van de agenten te vergroten, zijn er verschillende leermethoden:

1. In-Context Learning: kunnen modellen, tools en voorbeelden worden geleerd en direct worden toegepast tijdens de inferentieperiode.
2. Leer gebaseerd in-context leren: combineert dynamische gegevenstoegang met het model om toegang te krijgen tot contextgerelateerde informatie.
3. Fijnafstemming: via gerichte gegevensadditieven is het model geoptimaliseerd voor specifieke taken.

🔮 toekomstige potentieel van de agenten

De ontwikkeling van agenten gaat veel verder dan de vorige toepassingen. In de toekomst kunnen agenten in de volgende gebieden baanbrekend zijn:

• Gezondheidszorg: agenten kunnen gepersonaliseerde diagnoses en behandelingsplannen maken.
• Onderwijs: Dynamische leerplatforms kunnen worden gerealiseerd door agenten die reageren op de behoeften van elke student.
• Economie: geautomatiseerde processen en besluitvorming kunnen een revolutie teweegbrengen in bedrijven door het gebruik van agenten.

🏁 agenten vertegenwoordigen revolutionaire vooruitgang in de AI

Agenten vertegenwoordigen een revolutionaire vooruitgang in de AI door modellen te combineren met tools, logica en beslissingsvaardigheden. De mogelijkheden die ze bieden, zijn bijna onbeperkt en hun belang zal blijven toenemen in een wereld die steeds meer afhankelijk is van gegevens en automatisering.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus