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 de afgelopen jaren geleid tot indrukwekkende vooruitgang op gebieden zoals beeldherkenning, spraakverwerking en contentgeneratie. Maar de toekomst van AI reikt veel verder dan geïsoleerde modellen die getraind zijn voor specifieke taken. We staan ​​aan het begin van een nieuw tijdperk waarin intelligente systemen in staat zijn om zelfstandig te denken, te handelen en te interageren met hun omgeving: het tijdperk van AI-agenten.

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

Stel je een bekwame chef-kok voor in een drukke restaurantkeuken. Zijn of haar doel is om voortreffelijke gerechten voor de gasten te creëren. Dit proces omvat een complexe reeks van planning, uitvoering en aanpassing. De chef verzamelt informatie – bestellingen van gasten, beschikbare ingrediënten in de voorraadkast en koelkast. Vervolgens bekijkt hij of zij welke gerechten hij of zij kan bereiden met de beschikbare middelen en kennis. Ten slotte gaat de chef aan de slag: groenten snijden, kruiden en vlees aanbraden. Gedurende het hele proces past de chef de plannen aan en optimaliseert deze wanneer ingrediënten opraken of wanneer er feedback van gasten binnenkomt. De resultaten van eerdere acties vormen de basis voor toekomstige beslissingen. Deze cyclus van informatieverzameling, planning, uitvoering en aanpassing beschrijft een unieke cognitieve architectuur die de chef-kok gebruikt om zijn of haar doel te bereiken.

🛠️🤔 Hoe AI-agenten denken en handelen

Net als deze chef-kok kunnen AI-agenten cognitieve architecturen benutten om hun doelen te bereiken. Ze verwerken informatie iteratief, nemen weloverwogen beslissingen en optimaliseren hun volgende stappen op basis van eerdere resultaten. De kern van deze cognitieve architecturen wordt gevormd door een laag die verantwoordelijk is voor het beheren van geheugen, toestand, redenering en planning. Deze laag maakt gebruik van geavanceerde prompttechnieken en gerelateerde frameworks om redenering en planning te sturen, waardoor de agent effectiever met zijn omgeving kan interageren en complexe taken kan uitvoeren.

Geschikt hiervoor:

• Google Whitepaper (PDF) in het Engels: “Agents” – Structuur en functionaliteit van AI-agenten

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

Het onderscheid tussen eenvoudige AI-modellen en deze geavanceerde agenten is cruciaal. Traditionele modellen zijn beperkt tot de kennis in hun trainingsdata. Ze maken enkelvoudige gevolgtrekkingen of voorspellingen op basis van het directe verzoek van de gebruiker. Tenzij expliciet geïmplementeerd, bewaren ze geen sessiegeschiedenis of doorlopende context, zoals een chatgeschiedenis. Ze missen ook het vermogen om op een natuurlijke manier te interageren met externe systemen of complexe logische processen uit te voeren. Hoewel gebruikers de modellen kunnen sturen naar complexere voorspellingen door middel van slimme aanwijzingen en het gebruik van redeneerkaders (zoals Chain of Thought of ReAct), is de daadwerkelijke cognitieve architectuur niet inherent in het model ingebed.

Daarentegen beschikken AI-agenten over een uitgebreidere kennisbasis, die wordt verkregen door verbinding met externe systemen via zogenaamde "tools". Deze tools beheren de sessiegeschiedenis om gevolgtrekkingen en voorspellingen in meerdere stappen mogelijk te maken op basis van gebruikersverzoeken en beslissingen die op de orchestratielaag worden genomen. Een "beweging" of interactie wordt gedefinieerd als een uitwisseling tussen het interagerende systeem en de agent. De integratie van tools is een integraal onderdeel van de agentarchitectuur en maakt gebruik van eigen cognitieve architecturen die redeneerkaders of vooraf gebouwde agentkaders toepassen.

🛠️🌐 Gereedschap: De brug naar de echte wereld

Deze tools zijn essentieel voor agenten die met de buitenwereld interageren. Hoewel traditionele taalmodellen uitblinken in het verwerken van informatie, missen ze het vermogen om de echte wereld direct waar te nemen of te beïnvloeden. Dit beperkt hun bruikbaarheid in situaties die interactie met externe systemen of data vereisen. Je zou kunnen zeggen dat een taalmodel slechts zo goed is als wat het heeft geleerd van zijn trainingsdata. Hoeveel data er ook in een model wordt gestopt, het mist het fundamentele vermogen om met de buitenwereld te interageren. Tools overbruggen deze kloof en maken realtime, contextbewuste interacties met externe systemen mogelijk.

🛠️📡 Extensies: Gestandaardiseerde koppelingen naar API's

Er zijn verschillende soorten tools beschikbaar voor AI-agenten. Extensies bieden een gestandaardiseerde brug tussen een API en een agent, waardoor API's naadloos kunnen worden uitgevoerd, ongeacht de onderliggende implementatie. Stel je voor dat je een agent ontwikkelt om gebruikers te helpen bij het boeken van vluchten. Je wilt de Google Flights API gebruiken, maar weet niet zeker hoe de agent verzoeken naar dit API-eindpunt moet sturen. Een mogelijke aanpak is het implementeren van aangepaste code die het gebruikersverzoek parseert en de API aanroept. Dit is echter foutgevoelig en moeilijk schaalbaar. Een robuustere oplossing is het gebruik van een extensie. Een extensie leert de agent, aan de hand van voorbeelden, hoe het API-eindpunt te gebruiken en welke argumenten of parameters nodig zijn voor een succesvolle aanroep. De agent kan vervolgens tijdens de uitvoering bepalen welke extensie het meest geschikt is om het gebruikersverzoek af te handelen.

💻📑 Kenmerken: Gestructureerde taken en herbruikbaarheid

Functies zijn qua concept vergelijkbaar met functies in softwareontwikkeling. Het zijn op zichzelf staande codemodules die een specifieke taak uitvoeren en naar behoefte hergebruikt kunnen worden. In de context van agents kan een model kiezen uit een set bekende functies en bepalen wanneer welke functie met welke argumenten moet worden aangeroepen. In tegenstelling tot extensies, maakt een model bij gebruik van functies echter geen directe API-aanroep. De uitvoering vindt plaats aan de clientzijde, waardoor ontwikkelaars meer controle hebben over de gegevensstroom binnen de applicatie. Dit is met name handig wanneer API-aanroepen buiten de directe agentarchitectuur moeten worden gedaan, wanneer beveiligings- of authenticatiebeperkingen directe aanroepen verhinderen, of wanneer tijd- of operationele beperkingen realtime-uitvoering onmogelijk maken. Functies zijn ook uitstekend geschikt om de uitvoer van het model in een gestructureerd formaat (zoals JSON) te formatteren, wat verdere verwerking door andere systemen vergemakkelijkt.

🧠📚 Het probleem van statische kennis en de oplossing via dataopslag

Datastores bieden een oplossing voor de beperkingen van de statische kennis van taalmodellen. Stel je een taalmodel voor als een enorme bibliotheek met boeken die de trainingsgegevens bevatten. In tegenstelling tot een echte bibliotheek, die constant wordt aangevuld met nieuwe boeken, blijft deze kennis statisch.

Datastores stellen agents in staat om toegang te krijgen tot dynamischere en actuelere informatie. Ontwikkelaars kunnen extra data in het oorspronkelijke formaat aanleveren, waardoor tijdrovende datatransformaties, het opnieuw trainen van modellen of finetuning overbodig worden. De datastore converteert binnenkomende documenten naar vector-embeds die de agent kan gebruiken om de benodigde informatie te extraheren.

Een typisch voorbeeld van het gebruik van datastores is Retrieval Augmented Generation (RAG), waarbij de agent toegang heeft tot verschillende dataformaten, waaronder websitecontent, gestructureerde data (pdf's, Word-documenten, CSV-bestanden, spreadsheets) en ongestructureerde data (HTML, pdf, TXT). Het proces omvat het genereren van embeds voor het gebruikersverzoek, het vergelijken van deze embeds met de content van de vectordatabase, het ophalen van de relevante content en het doorgeven ervan aan de agent om een ​​reactie of actie te formuleren.

🎯🛠️ Gebruik van tools en leermethoden voor agenten

De kwaliteit van de reacties van een agent hangt direct af van zijn vermogen om deze verschillende taken te begrijpen en uit te voeren, waaronder het selecteren van de juiste tools en het effectief gebruiken ervan. Om het vermogen van een model om geschikte tools te selecteren te verbeteren, bestaan ​​er verschillende gerichte leerbenaderingen:

1. Contextueel leren

Het biedt een gegeneraliseerd model tijdens de inferentiefase met een prompt, tools en een paar voorbeelden, waardoor het "al doende" kan leren hoe en wanneer deze tools voor een bepaalde taak moeten worden gebruikt. Het ReAct-framework is een voorbeeld van deze aanpak.

2. Op retrieval gebaseerd contextueel leren

Ga nog een stap verder en vul de modelprompt dynamisch met de meest relevante informatie, tools en gerelateerde voorbeelden die uit externe opslag worden opgehaald.

3. Op finetuning gebaseerd leren

Dit houdt in dat een model wordt getraind op een grotere dataset met specifieke voorbeelden voordat er conclusies worden getrokken. Dit helpt het model te begrijpen wanneer en hoe bepaalde tools worden toegepast, nog voordat het gebruikersverzoeken ontvangt.

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

🤖🔧 Ontwikkeling van AI-agenten en open-source oplossingen

De praktische implementatie van AI-agenten kan aanzienlijk worden vereenvoudigd door bibliotheken zoals LangChain en LangGraph. Deze open-sourcebibliotheken stellen ontwikkelaars in staat complexe agenten te creëren door reeksen logica, redeneringen en toolaanroepen aan elkaar te koppelen.

Een agent kan bijvoorbeeld de SerpAPI (voor Google Search) en de Google Places API gebruiken om een ​​meerstapsverzoek van een gebruiker te beantwoorden, door eerst te zoeken naar informatie over een specifiek evenement en vervolgens het adres van de bijbehorende locatie te bepalen.

🌐⚙️ Productie en platforms voor AI-agenten

Voor de ontwikkeling van productieapplicaties bieden platforms zoals Google Vertex AI een volledig beheerde omgeving met alle essentiële elementen voor het creëren van agents. Via een interface voor natuurlijke taal kunnen ontwikkelaars snel cruciale elementen van hun agents definiëren, waaronder doelen, taakinstructies, tools en voorbeelden.

Het platform biedt ook ontwikkeltools voor het testen, evalueren, meten van prestaties, debuggen en verbeteren van de algehele kwaliteit van ontwikkelde agents. Hierdoor kunnen ontwikkelaars zich concentreren op het bouwen en verfijnen van hun agents, terwijl het platform de complexiteit van infrastructuur, implementatie en onderhoud voor zijn rekening neemt.

🌌🚀 De toekomst van AI-agenten: Agent chaining en iteratief leren

De toekomst van AI-agenten biedt een enorm potentieel. Met de verdere ontwikkeling van tools en de verbetering van redeneervermogen zullen agenten steeds complexere problemen kunnen oplossen. Een strategische aanpak genaamd **agent chaining**, waarbij gespecialiseerde agenten – elk een expert op een specifiek gebied of voor een specifieke taak – worden gecombineerd, zal steeds belangrijker worden en uitstekende resultaten mogelijk maken in diverse sectoren en probleemgebieden.

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

Hoewel geen twee agenten identiek zijn vanwege het generatieve karakter van de onderliggende modellen, kunnen we door de sterke punten van deze fundamentele componenten te benutten krachtige toepassingen creëren die de mogelijkheden van taalmodellen uitbreiden en echte toegevoegde waarde leveren. De reis van AI van passieve modellen naar actieve, intelligente agenten is nog maar net begonnen en de mogelijkheden lijken eindeloos.

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 vlucht genomen. Met name het concept van 'agenten' heeft een nieuw niveau van interactie en probleemoplossing mogelijk gemaakt. Agenten zijn meer dan alleen modellen; het zijn autonome systemen die doelen nastreven door te interageren met de wereld, informatie te verwerken en beslissingen te nemen. In het volgende gedeelte wordt het concept van agenten geanalyseerd en aangevuld met innovatieve benaderingen om de prestaties te verbeteren.

🚀 Wat is een agent?

Een agent kan worden gedefinieerd als een softwaretoepassing die een doel probeert te bereiken door zijn omgeving te observeren en ermee te interageren. In tegenstelling tot traditionele modellen die louter reageren op verzoeken, zijn agenten in staat proactief te handelen en zelfstandig te beslissen hoe ze hun doel bereiken.

✨ Kerncomponenten van een agent

• Het model: Het centrale element van een agent is het taalmodel, dat als besluitvormer fungeert. Dit model kan algemeen van aard zijn of specifiek afgestemd op bepaalde gebruikssituaties.
• De tools: Tools breiden de mogelijkheden van het model uit door toegang te bieden tot externe gegevensbronnen of functies. Voorbeelden hiervan zijn API-integraties of databases.
• De orchestratielaag: Deze laag bepaalt hoe de agent informatie verzamelt en verwerkt en acties uitvoert. Het vormt het 'brein' van de agent en integreert logica, geheugen en besluitvorming.

🧠 Makelaars versus modellen

Een fundamenteel verschil tussen agenten en eenvoudige modellen ligt in de manier waarop ze informatie verwerken:

• Modellen: Deze zijn beperkt tot op inferentie gebaseerde reacties en gebruiken alleen trainingsgegevens.
• Agenten: Gebruiken tools om realtime informatie op te halen en geavanceerde taken uit te voeren, zoals interacties die meerdere beurten omvatten.

🔧 Verbeterde functionaliteiten dankzij tools

🌐 Extensions

Extensies zijn interfaces tussen API's en agents. Ze stellen de agent in staat API-aanroepen te doen zonder dat daarvoor complexe, aangepaste code nodig is.

⚙️ Kenmerken

In tegenstelling tot extensies worden functies aan de clientzijde uitgevoerd. Dit geeft ontwikkelaars controle over de gegevensstroom en maakt de implementatie van specifieke logica mogelijk.

📊 Databases

Door vectordatabases te integreren, kunnen agenten dynamisch toegang krijgen tot gestructureerde en ongestructureerde data om nauwkeurigere en contextbewuste antwoorden te leveren.

📈 Prestatieverbetering door middel van doelgericht leren

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

1. In-context leren: Maakt het mogelijk om modellen, tools en voorbeelden direct tijdens het inferentieproces te leren en toe te passen.
2. Op retrieval gebaseerd contextueel leren: combineert dynamische data-retrievals met het model om contextgerelateerde informatie te verkrijgen.
3. Fijnafstemming: Door gerichte gegevens toe te voegen, wordt het model geoptimaliseerd voor specifieke taken.

🔮 Toekomstpotentieel van agenten

Agentontwikkeling reikt veel verder dan de huidige toepassingen. In de toekomst zouden agents baanbrekend kunnen zijn op de volgende gebieden:

• Gezondheidszorg: Agenten zouden gepersonaliseerde diagnoses en behandelplannen kunnen opstellen.
• Onderwijs: Dynamische leerplatformen zouden kunnen worden geïmplementeerd via agents die inspelen op de behoeften van elke student.
• Zakelijk: Geautomatiseerde processen en besluitvorming binnen bedrijven kunnen radicaal veranderd worden door het gebruik van agents.

🏁 Agenten vertegenwoordigen een revolutionaire vooruitgang in AI.

Agenten vertegenwoordigen een revolutionaire vooruitgang in AI door modellen te combineren met tools, logica en besluitvormingsvermogen. De mogelijkheden die ze bieden zijn vrijwel onbegrensd en hun belang zal blijven groeien in een wereld die steeds meer afhankelijk is van data 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

 

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