Kolejny poziom sztucznej inteligencji: Autonomiczni agenci AI podbijają cyfrowy świat – agenci AI kontra modele AI

🌟 Szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI) w ostatnich latach doprowadził do imponujących postępów w takich obszarach, jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka i generowanie treści. Jednak przyszłość sztucznej inteligencji wykracza daleko poza izolowane modele szkolone do konkretnych zadań. Jesteśmy na początku nowej ery, w której inteligentne systemy są w stanie samodzielnie myśleć, działać i wchodzić w interakcję ze swoim otoczeniem: era agentów AI.

🧑‍🍳🏗️ Szef kuchni jako metafora architektur kognitywnych

Wyobraź sobie doświadczonego szefa kuchni w ruchliwej kuchni restauracji. Jego celem jest tworzenie wykwintnych dań dla gości. Proces ten obejmuje złożoną sekwencję planowania, realizacji i adaptacji. Rejestruje informacje – zamówienia gości, dostępne składniki w spiżarni i lodówce. Następnie zastanawia się, jakie dania może przygotować, korzystając z dostępnych zasobów i swojej wiedzy. Wreszcie zabiera się do działania, krojąc warzywa, przyprawiając potrawy i smażąc mięso. Wprowadza poprawki w trakcie całego procesu, modyfikując swoje plany, gdy kończą się składniki lub otrzymuje uwagi od gości. Wyniki jego poprzednich działań wpływają na jego przyszłe decyzje. Ten cykl gromadzenia informacji, planowania, realizacji i adaptacji opisuje unikalną architekturę poznawczą, którą szef kuchni stosuje, aby osiągnąć swój cel.

🛠️🤔 Jak myślą i działają agenci AI

Podobnie jak ten szef kuchni, agenci AI mogą wykorzystywać architektury kognitywne, aby osiągnąć swoje cele. Iteracyjnie przetwarzają informacje, podejmują świadome decyzje i optymalizują swoje kolejne kroki w oparciu o wcześniejsze wyniki. W sercu tych architektur poznawczych znajduje się warstwa odpowiedzialna za zarządzanie pamięcią, stanem, rozumowaniem i planowaniem. Wykorzystuje zaawansowane techniki podpowiedzi i powiązane struktury do kierowania rozumowaniem i planowaniem, umożliwiając agentowi skuteczniejszą interakcję ze środowiskiem i realizację złożonych zadań.

Nadaje się do:

• Whitepaper Google (PDF) w języku angielskim: „Agenci” – struktura i funkcjonalność agentów AI

📊⚙️ Różnice między tradycyjnymi modelami AI a agentami AI

Rozróżnienie między prostymi modelami sztucznej inteligencji a tymi zaawansowanymi agentami jest kluczowe. Tradycyjne modele ograniczają się do wiedzy zawartej w danych uczących. Dokonują indywidualnych wniosków lub przewidywań na podstawie bezpośredniego zapytania użytkownika. O ile nie zostały wyraźnie zaimplementowane, nie przechowują historii sesji ani ciągłego kontekstu, takiego jak historia czatów. Brakuje im także możliwości natywnej interakcji z systemami zewnętrznymi czy wykonywania złożonych procesów logicznych. Chociaż użytkownicy mogą kierować modelami w celu tworzenia bardziej złożonych przewidywań za pomocą sprytnych podpowiedzi i stosowania struktur rozumowania (takich jak Chain-of-Thought lub ReAct), faktyczna architektura poznawcza nie jest nieodłącznie zakotwiczona w modelu.

Natomiast agenci AI posiadają rozszerzony zakres wiedzy, który osiągają łącząc się z systemami zewnętrznymi za pomocą tzw. „narzędzi”. Zarządzają historią sesji, aby umożliwić wielopoziomowe wnioskowanie i przewidywanie na podstawie żądań użytkowników i decyzji w warstwie orkiestracji. „Ruch” lub interakcję definiuje się jako wymianę pomiędzy oddziałującym systemem a agentem. Integracja narzędzi stanowi integralną część architektury agenta i wykorzystuje natywne architektury kognitywne, które wykorzystują struktury wnioskowania lub wstępnie zbudowane struktury agentów.

🛠️🌐 Narzędzia: Most do prawdziwego świata

Narzędzia te są kluczem do interakcji agentów ze światem zewnętrznym. Chociaż tradycyjne modele językowe doskonale radzą sobie z przetwarzaniem informacji, brakuje im możliwości bezpośredniego postrzegania prawdziwego świata lub wpływania na niego. Ogranicza to ich przydatność w sytuacjach wymagających interakcji z zewnętrznymi systemami lub danymi. Można powiedzieć, że model językowy jest tak dobry, jak to, czego nauczył się z danych szkoleniowych. Bez względu na to, ile danych zostanie wprowadzonych do modelu, brakuje mu podstawowej możliwości interakcji ze światem zewnętrznym. Narzędzia wypełniają tę lukę i umożliwiają kontekstową interakcję w czasie rzeczywistym z systemami zewnętrznymi.

🛠️📡 Rozszerzenia: ustandaryzowane mosty do interfejsów API

Agenci AI mają do dyspozycji różne rodzaje narzędzi. Rozszerzenia zapewniają ustandaryzowany pomost między interfejsem API a agentem, umożliwiając płynne działanie interfejsów API niezależnie od ich podstawowej implementacji. Wyobraź sobie stworzenie agenta pomagającego użytkownikom w rezerwacji lotów. Chcesz korzystać z interfejsu API Lotów Google, ale nie masz pewności, w jaki sposób agent powinien wysyłać żądania do tego punktu końcowego interfejsu API. Jednym z podejść byłoby zaimplementowanie niestandardowego kodu, który analizuje żądanie użytkownika i wywołuje interfejs API. Jest to jednak podatne na błędy i trudne do skalowania. Bardziej niezawodnym rozwiązaniem jest użycie przedłużenia. Rozszerzenie używa przykładów, aby nauczyć agenta, jak używać punktu końcowego API i jakie argumenty lub parametry są wymagane do pomyślnego wywołania. Agent może następnie zdecydować w czasie wykonywania, które rozszerzenie najlepiej nadaje się do rozwiązania zapytania użytkownika.

💻📑 Funkcje: Ustrukturyzowane zadania i możliwość ponownego wykorzystania

Funkcje mają podobną koncepcję do funkcji stosowanych w tworzeniu oprogramowania. Są to samodzielne moduły kodu, które wykonują określone zadanie i mogą być ponownie użyte w razie potrzeby. W kontekście agentów model może wybierać spośród zestawu znanych funkcji i decydować, kiedy wywołać którą funkcję i z jakimi argumentami. Jednak w przeciwieństwie do rozszerzeń, model nie wykonuje bezpośredniego wywołania API podczas korzystania z funkcji. Wykonanie odbywa się po stronie klienta, dając programistom większą kontrolę nad przepływem danych w aplikacji. Jest to szczególnie przydatne, gdy wywołania API muszą odbywać się poza przepływem architektury bezpośredniego agenta, ograniczenia bezpieczeństwa lub uwierzytelniania uniemożliwiają bezpośrednie wywołania lub ograniczenia czasowe lub operacyjne uniemożliwiają wykonanie w czasie rzeczywistym. Funkcje doskonale nadają się również do formatowania danych wyjściowych modelu w formacie strukturalnym (takim jak JSON), co ułatwia dalsze przetwarzanie go innym systemom.

🧠📚 Problem wiedzy statycznej i rozwiązanie poprzez magazyny danych

Magazyny danych rozwiązują ograniczenia statycznej wiedzy o modelach językowych. Pomyśl o modelu językowym jak o ogromnej bibliotece książek zawierających dane szkoleniowe. W przeciwieństwie do prawdziwej biblioteki, która stale dodaje nowe woluminy, wiedza ta pozostaje statyczna.

Magazyny danych umożliwiają agentom dostęp do bardziej dynamicznych i aktualnych informacji. Programiści mogą dostarczać dodatkowe dane w ich natywnym formacie, eliminując czasochłonne przekształcenia danych, ponowne uczenie modelu lub dostrajanie. Magazyn danych konwertuje przychodzące dokumenty na osadzanie wektorów, których agent może użyć do wyodrębnienia potrzebnych informacji.

Typowym przykładem wykorzystania magazynów danych jest Retrieval Augmented Generation (RAG), w którym agent może uzyskać dostęp do różnych formatów danych, w tym zawartości witryny internetowej, danych ustrukturyzowanych (pliki PDF, dokumenty Word, pliki CSV, arkusze kalkulacyjne) i danych nieustrukturyzowanych (HTML, PDF, TXT). Proces ten polega na generowaniu osadzonych elementów na żądanie użytkownika, porównaniu ich z zawartością wektorowej bazy danych, pobraniu odpowiedniej treści i przekazaniu jej agentowi w celu sformułowania odpowiedzi lub akcji.

🎯🛠️ Wykorzystanie narzędzi i metody uczenia się dla agentów

Jakość reakcji agenta zależy bezpośrednio od jego umiejętności rozumienia i wykonywania różnych zadań, w tym od wyboru odpowiednich narzędzi i skutecznego ich wykorzystania. Aby poprawić zdolność modelu do wyboru odpowiednich narzędzi, istnieją różne podejścia do uczenia się ukierunkowanego:

1. Uczenie się kontekstowe

Zapewnia uogólniony model z podpowiedziami, narzędziami i kilkoma przykładami na etapie wnioskowania, umożliwiając mu naukę na bieżąco, jak i kiedy używać tych narzędzi do określonego zadania. Przykładem takiego podejścia jest framework ReAct.

2. Uczenie się kontekstowe oparte na wyszukiwaniu

Idzie o krok dalej i dynamicznie wypełnia okno modelu najbardziej odpowiednimi informacjami, narzędziami i powiązanymi przykładami pobranymi z pamięci zewnętrznej.

3. Uczenie się oparte na dostrajaniu

Obejmuje szkolenie modelu z większym zestawem danych konkretnych przykładów przed wnioskowaniem. Pomaga to modelowi zrozumieć, kiedy i jak zastosować określone narzędzia, zanim jeszcze otrzyma żądania użytkowników.

Połączenie tych podejść do uczenia się zapewnia solidne i elastyczne rozwiązania.

🤖🔧 Rozwój agentów AI i rozwiązań open source

Praktyczną implementację agentów AI można znacznie uprościć, korzystając z bibliotek takich jak LangChain i LangGraph. Te biblioteki typu open source umożliwiają programistom tworzenie złożonych agentów poprzez „łączenie” sekwencji logiki, rozumowania i wywołań narzędzi.

Na przykład, korzystając z SerpAPI (dla wyszukiwarki Google) i API Miejsc Google, agent może odpowiedzieć na wieloetapowe zapytanie użytkownika, znajdując najpierw informacje o konkretnym wydarzeniu, a następnie znajdując adres powiązanego z nim miejsca.

🌐⚙️ Produkcja i platformy dla agentów AI

Do tworzenia aplikacji produkcyjnych platformy takie jak Google Vertex AI zapewniają w pełni zarządzane środowisko, które zapewnia wszystkie niezbędne elementy do tworzenia agentów. Korzystając z interfejsu w języku naturalnym, programiści mogą szybko definiować krytyczne elementy swoich agentów, w tym cele, instrukcje zadań, narzędzia i przykłady.

Platforma zapewnia także narzędzia programistyczne do testowania, oceny, pomiaru wydajności, debugowania i poprawy ogólnej jakości opracowanych agentów. Dzięki temu programiści mogą skoncentrować się na budowaniu i udoskonalaniu swoich agentów, podczas gdy złożonością infrastruktury, wdrażaniem i konserwacją zajmuje się platforma.

🌌🚀 Przyszłość agentów AI: łączenie agentów i uczenie się iteracyjne

Przyszłość agentów AI kryje w sobie ogromny potencjał. W miarę ewolucji narzędzi i doskonalenia umiejętności rozumowania agenci będą w stanie rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy. Podejście strategiczne **„Agent Chaining”**, łączące wyspecjalizowanych agentów – każdego eksperta w konkretnym obszarze lub zadaniu – będzie zyskiwać na znaczeniu i umożliwiać znakomite wyniki w różnych branżach i obszarach problemowych.

Należy podkreślić, że tworzenie złożonych architektur agentów wymaga podejścia iteracyjnego. Eksperymentowanie i udoskonalanie są kluczem do znalezienia rozwiązań odpowiadających konkretnym wymaganiom biznesowym i potrzebom organizacyjnym.

Chociaż nie ma dwóch identycznych agentów ze względu na generatywny charakter leżących u ich podstaw modeli, wykorzystując mocne strony tych podstawowych komponentów, możemy stworzyć potężne aplikacje, które rozszerzają możliwości modeli językowych i dodają rzeczywistą wartość. Podróż sztucznej inteligencji od modeli pasywnych do aktywnych, inteligentnych agentów dopiero się rozpoczęła, a możliwości wydają się nieograniczone.

Od lokalnego do globalnego: MŚP podbijają rynek globalny dzięki sprytnym strategiom - Zdjęcie: Xpert.Digital

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

⚙️ Rozwój sztucznej inteligencji (AI) przeżywa w ostatnich latach niezwykłą dynamikę. W szczególności koncepcja „agentów” umożliwiła nowy poziom interakcji i rozwiązywania problemów. Agenci to coś więcej niż tylko modele; to autonomiczne systemy, które realizują cele poprzez interakcję ze światem, przetwarzanie informacji i podejmowanie decyzji. Poniżej dokonano analizy koncepcji agentów i uzupełniono ją o innowacyjne podejścia do zwiększania wydajności.

🚀 Kim jest agent?

Agenta można zdefiniować jako aplikację, która próbuje osiągnąć cel poprzez obserwację i interakcję ze swoim otoczeniem. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które po prostu odpowiadają na prośby, agenci mogą działać proaktywnie i samodzielnie decydować, w jaki sposób osiągnąć swój cel.

✨ Podstawowe elementy agenta

• Model: Centralnym elementem agenta jest model językowy, który pełni rolę decydenta. Model ten może mieć charakter ogólny lub być dostosowany specjalnie do konkretnych przypadków użycia.
• Narzędzia: Narzędzia rozszerzają możliwości modelu poprzez zapewnienie dostępu do zewnętrznych źródeł danych lub funkcji. Przykładami są integracje API lub bazy danych.
• Warstwa aranżacji: ta warstwa kontroluje sposób, w jaki agent zbiera informacje, przetwarza je i wykonuje działania. Tworzy „mózg” agenta, integrując logikę, pamięć i podejmowanie decyzji.

🧠 Agenci kontra modele

Podstawowa różnica między agentami a prostymi modelami polega na sposobie, w jaki radzą sobie z informacjami:

• Modele: ograniczone do odpowiedzi opartych na wnioskach i wykorzystują wyłącznie dane szkoleniowe.
• Agenci: Wykorzystaj narzędzia, aby uzyskiwać informacje w czasie rzeczywistym i wykonywać zaawansowane zadania, takie jak interakcje wieloturowe.

🔧 Rozszerzone funkcjonalności poprzez narzędzia

🌐 Rozszerzenia

Rozszerzenia to interfejsy między interfejsami API i agentami. Umożliwiają agentowi wykonywanie wywołań API bez konieczności stosowania złożonego, niestandardowego kodu.

⚙️ Funkcje

W przeciwieństwie do rozszerzeń, funkcje są wykonywane po stronie klienta. Zapewniają one programistom kontrolę nad przepływem danych i umożliwiają implementację określonej logiki.

📊 Bazy danych

Integrując wektorowe bazy danych, agenci mogą dynamicznie uzyskiwać dostęp do ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, aby zapewnić bardziej precyzyjne i kontekstowe odpowiedzi.

📈 Zwiększanie wydajności poprzez ukierunkowane uczenie się

Aby zwiększyć efektywność agentów, stosuje się różne metody uczenia się:

1. Uczenie się kontekstowe: umożliwia modelom uczenie się i stosowanie narzędzi i przykładów bezpośrednio w czasie wnioskowania.
2. Uczenie się kontekstowe oparte na wyszukiwaniu: łączy dynamiczne pobieranie danych z modelem w celu uzyskania dostępu do informacji kontekstowych.
3. Dostrajanie: model jest optymalizowany pod kątem określonych zadań poprzez ukierunkowane dodawanie danych.

🔮 Przyszły potencjał agentów

Rozwój agentów wykracza daleko poza dotychczasowe zastosowania. W przyszłości agenci mogą zmienić zasady gry w następujących obszarach:

• Opieka zdrowotna: Agenci mogą zapewniać spersonalizowane diagnozy i plany leczenia.
• Edukacja: Dynamiczne platformy edukacyjne można realizować za pośrednictwem agentów odpowiadających na potrzeby każdego ucznia.
• Ekonomia: Zautomatyzowane procesy i podejmowanie decyzji można zrewolucjonizować w firmach dzięki wykorzystaniu agentów.

🏁 Agenci reprezentują rewolucyjny postęp w sztucznej inteligencji

Agenci reprezentują rewolucyjny postęp w sztucznej inteligencji, łącząc modele z narzędziami, logiką i możliwościami podejmowania decyzji. Możliwości, jakie oferują, są niemal nieograniczone, a ich znaczenie będzie rosło w świecie coraz bardziej zależnym od danych i automatyzacji.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus