Kolejny etap sztucznej inteligencji: autonomiczni agenci AI podbijają świat cyfrowy – agenci AI kontra modele AI

🌟 Szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI) doprowadził w ostatnich latach do imponujących postępów w takich dziedzinach jak rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie mowy i generowanie treści. Jednak przyszłość AI wykracza daleko poza izolowane modele wytrenowane do konkretnych zadań. Stoimy u progu nowej ery, w której inteligentne systemy są zdolne do samodzielnego myślenia, działania i interakcji z otoczeniem: ery agentów AI.

🧑‍🍳🏗️ Szef kuchni jako metafora architektur poznawczych

Wyobraź sobie utalentowanego szefa kuchni w tętniącej życiem kuchni restauracji. Jego celem jest stworzenie wykwintnych dań dla gości. Proces ten obejmuje złożoną sekwencję planowania, realizacji i adaptacji. Zbiera informacje – zamówienia gości, dostępne składniki w spiżarni i lodówce. Następnie zastanawia się, które dania może przygotować, wykorzystując dostępne zasoby i swoją wiedzę. Na koniec podejmuje działanie, siekając warzywa, doprawiając jedzenie i obsmażając mięso. W trakcie procesu wprowadza korekty, optymalizując swoje plany w miarę jak kończą się składniki lub gdy otrzymuje informacje zwrotne 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 wykorzystuje, aby osiągnąć swój cel.

🛠️🤔 Jak myślą i działają agenci AI

Podobnie jak szef kuchni, agenci AI mogą wykorzystywać architektury kognitywne do osiągania swoich celów. Iteracyjne przetwarzanie informacji, podejmowanie świadomych decyzji i optymalizacja kolejnych kroków w oparciu o wyniki z przeszłości. Sercem tych architektur kognitywnych jest warstwa odpowiedzialna za zarządzanie pamięcią, stanem, rozumowaniem i planowaniem. Wykorzystuje ona zaawansowane techniki podpowiedzi i powiązane z nimi struktury, aby kierować rozumowaniem i planowaniem, umożliwiając agentowi skuteczniejszą interakcję z otoczeniem i realizację złożonych zadań.

W związku z tym:

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

📊⚙️ Różnice między tradycyjnymi modelami sztucznej inteligencji a agentami sztucznej inteligencji

Rozróżnienie między prostymi modelami sztucznej inteligencji (AI) a tymi zaawansowanymi agentami jest kluczowe. Tradycyjne modele ograniczają się do wiedzy zawartej w danych treningowych. Dokonują pojedynczych wniosków lub prognoz na podstawie natychmiastowego żądania użytkownika. O ile nie są one jawnie zaimplementowane, nie przechowują historii sesji ani ciągłego kontekstu, takiego jak historia czatu. Brakuje im również możliwości natywnej interakcji z systemami zewnętrznymi ani wykonywania złożonych procesów logicznych. Chociaż użytkownicy mogą kierować modelami w stronę bardziej złożonych prognoz za pomocą inteligentnych podpowiedzi i wykorzystania frameworków wnioskowania (takich jak Chain of Thought czy ReAct), rzeczywista architektura poznawcza nie jest z natury osadzona w modelu.

Natomiast agenci AI posiadają rozszerzoną bazę wiedzy, uzyskiwaną poprzez połączenie z systemami zewnętrznymi za pośrednictwem tzw. „narzędzi”. Narzędzia te zarządzają historią sesji, umożliwiając wieloetapowe wnioskowanie i prognozowanie w oparciu o żądania użytkowników i decyzje podejmowane na poziomie orkiestracji. „Ruch” lub interakcja jest definiowana jako wymiana między systemem wchodzącym w interakcję a agentem. Integracja narzędzi stanowi integralną część architektury agenta i wykorzystuje natywne architektury kognitywne, które wykorzystują frameworki wnioskowania lub predefiniowane frameworki agentów.

🛠️🌐 Narzędzia: Most do prawdziwego świata

Narzędzia te są kluczowe dla interakcji agentów ze światem zewnętrznym. Chociaż tradycyjne modele językowe doskonale radzą sobie z przetwarzaniem informacji, brakuje im zdolności do bezpośredniego postrzegania lub wpływania na świat rzeczywisty. To ogranicza ich użyteczność w sytuacjach wymagających interakcji z systemami zewnętrznymi lub danymi. Można powiedzieć, że model językowy jest tak dobry, jak to, czego nauczył się z danych treningowych. Niezależnie od ilości danych wprowadzonych do modelu, brakuje mu fundamentalnej zdolności do interakcji ze światem zewnętrznym. Narzędzia wypełniają tę lukę, umożliwiając interakcje z systemami zewnętrznymi w czasie rzeczywistym i z uwzględnieniem kontekstu.

🛠️📡 Rozszerzenia: Standaryzowane mosty do interfejsów API

Agentom AI dostępne są różne rodzaje narzędzi. Rozszerzenia zapewniają ustandaryzowany most między API a agentem, umożliwiając bezproblemowe wykonywanie interfejsów API niezależnie od ich implementacji. Wyobraź sobie, że tworzysz agenta, który pomaga użytkownikom rezerwować loty. Chcesz korzystać z interfejsu API Google Flights, ale nie masz pewności, w jaki sposób agent powinien wysyłać żądania do tego punktu końcowego API. Jednym z rozwiązań 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 rozszerzenia. Rozszerzenie uczy agenta, za pomocą przykładów, jak korzystać z punktu końcowego API oraz jakie argumenty lub parametry są wymagane do pomyślnego wywołania. Agent może następnie w czasie wykonywania zdecydować, które rozszerzenie najlepiej nadaje się do realizacji żądania użytkownika.

💻📑 Funkcje: Ustrukturyzowane zadania i możliwość ponownego wykorzystania

Funkcje są koncepcyjnie podobne do funkcji w rozwoju oprogramowania. Są to samodzielne moduły kodu, które wykonują określone zadanie i mogą być ponownie wykorzystywane w razie potrzeby. W kontekście agentów model może wybierać spośród zestawu znanych funkcji i decydować, kiedy wywołać daną funkcję z jakimi argumentami. Jednak w przeciwieństwie do rozszerzeń, podczas korzystania z funkcji model nie wykonuje bezpośredniego wywołania API. Wykonywanie odbywa się po stronie klienta, dając programistom większą kontrolę nad przepływem danych w aplikacji. Jest to szczególnie przydatne, gdy wywołania API muszą być wykonywane poza bezpośrednim przepływem architektury agenta, gdy ograniczenia bezpieczeństwa lub uwierzytelniania uniemożliwiają bezpośrednie wywołania lub gdy ograniczenia czasowe lub operacyjne uniemożliwiają wykonywanie w czasie rzeczywistym. Funkcje doskonale nadają się również do formatowania wyników modelu do formatu ustrukturyzowanego (takiego jak JSON), co ułatwia dalsze przetwarzanie przez inne systemy.

🧠📚 Problem wiedzy statycznej i rozwiązanie za pomocą magazynów danych

Magazyny danych rozwiązują ograniczenia statycznej wiedzy modeli językowych. Wyobraź sobie model językowy jako ogromną bibliotekę książek zawierających dane treningowe. 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. Deweloperzy mogą dostarczać dodatkowe dane w ich oryginalnym formacie, eliminując czasochłonne transformacje danych, ponowne trenowanie modelu czy dostrajanie. Magazyn danych konwertuje przychodzące dokumenty na osadzone wektory, z których agent może korzystać w celu wyodrębnienia potrzebnych informacji.

Typowym przykładem wykorzystania magazynów danych jest generowanie rozszerzonego pobierania (RAG), w którym agent może uzyskać dostęp do różnych formatów danych, w tym do treści stron internetowych, danych ustrukturyzowanych (pliki PDF, dokumenty Word, pliki CSV, arkusze kalkulacyjne) oraz danych nieustrukturyzowanych (HTML, PDF, TXT). Proces ten obejmuje generowanie elementów osadzonych dla żądania użytkownika, porównywanie ich z zawartością bazy danych wektorów, pobieranie odpowiednich treści i przekazywanie ich agentowi w celu sformułowania odpowiedzi lub działania.

🎯🛠️ Wykorzystanie narzędzi i podejścia do nauki dla agentów

Jakość odpowiedzi agenta zależy bezpośrednio od jego zdolności do zrozumienia i wykonania tych różnorodnych zadań, w tym doboru odpowiednich narzędzi i efektywnego ich wykorzystania. Aby poprawić zdolność modelu do doboru odpowiednich narzędzi, istnieje kilka ukierunkowanych podejść do uczenia się:

1. Uczenie się w kontekście

Dostarcza uogólniony model w momencie wnioskowania, wraz z podpowiedzią, narzędziami i kilkoma przykładami, pozwalając mu uczyć się „w locie”, jak i kiedy używać tych narzędzi do danego zadania. Przykładem takiego podejścia jest framework ReAct.

2. Uczenie się kontekstowe oparte na wyszukiwaniu

Możesz pójść o krok dalej i dynamicznie wypełnić monit modelu najbardziej istotnymi informacjami, narzędziami i powiązanymi przykładami pobranymi z pamięci zewnętrznej.

3. Nauka oparta na dostrajaniu

Polega ona na trenowaniu modelu na większym zbiorze danych zawierającym konkretne przykłady przed wnioskowaniem. Pomaga to modelowi zrozumieć, kiedy i jak stosowane są określone narzędzia, zanim jeszcze otrzyma żądania użytkowników.

Połączenie tych podejść edukacyjnych pozwala na tworzenie solidnych i elastycznych rozwiązań.

🤖🔧 Rozwój agentów AI i rozwiązań typu open source

Praktyczną implementację agentów AI można znacznie uprościć dzięki bibliotekom takim jak LangChain i LangGraph. Te biblioteki open source pozwalają programistom tworzyć złożone agenty poprzez „łączenie” sekwencji logiki, rozumowania i wywołań narzędzi.

Na przykład agent może użyć SerpAPI (dla wyszukiwarki Google) i API Google Places, aby odpowiedzieć na wieloetapowe żądanie użytkownika, najpierw wyszukując informacje o konkretnym wydarzeniu, a następnie ustalając adres powiązanej lokalizacji.

🌐⚙️ Produkcja i platformy dla agentów AI

Platformy takie jak Google Vertex AI oferują w pełni zarządzane środowisko do tworzenia aplikacji produkcyjnych, które zapewnia wszystkie niezbędne elementy do tworzenia agentów. Dzięki interfejsowi języka naturalnego programiści mogą szybko definiować kluczowe elementy swoich agentów, w tym cele, instrukcje dotyczące zadań, narzędzia i przykłady.

Platforma oferuje również narzędzia programistyczne do testowania, oceny, pomiaru wydajności, debugowania i poprawy ogólnej jakości tworzonych agentów. Dzięki temu programiści mogą skupić się na tworzeniu i udoskonalaniu swoich agentów, podczas gdy platforma zajmuje się złożonością infrastruktury, wdrażania i konserwacji.

🌌🚀 Przyszłość agentów AI: łączenie agentów i uczenie iteracyjne

Przyszłość agentów AI ma ogromny potencjał. Dzięki dalszemu rozwojowi narzędzi i udoskonalaniu zdolności rozumowania, agenci będą w stanie rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy. Strategiczne podejście zwane **łańcuchowaniem agentów**, w którym wyspecjalizowani agenci – każdy ekspert w określonej dziedzinie lub zadaniu – są łączeni, będzie zyskiwać na znaczeniu i umożliwi osiąganie znakomitych rezultatów 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 organizacji.

Chociaż nie ma dwóch identycznych agentów ze względu na generatywny charakter bazowych modeli, wykorzystując mocne strony tych fundamentalnych komponentów, możemy tworzyć potężne aplikacje, które rozszerzają możliwości modeli językowych i zapewniają rzeczywistą wartość dodaną. Podróż sztucznej inteligencji od modeli pasywnych do aktywnych, inteligentnych agentów dopiero się rozpoczęła, a możliwości wydają się nieograniczone.

W czasach, gdy cyfrowa obecność firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest stworzenie autentycznej, spersonalizowanej i dalekosiężnej obecności. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które łączy w sobie funkcje centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży na jednej platformie, umożliwiając publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News i lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8000 dziennikarzy i czytelników maksymalizują zasięg i widoczność treści. Stanowi to kluczowy czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMarketing).

Więcej informacji tutaj:

• Autentyczny. Indywidualny. Globalny: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

⚙️ Rozwój sztucznej inteligencji (AI) nabrał w ostatnich latach niezwykłego tempa. 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. W poniższym rozdziale analizujemy koncepcję agentów i uzupełniamy ją o innowacyjne podejścia do poprawy wydajności.

🚀 Czym jest agent?

Agenta można zdefiniować jako aplikację, która dąży do osiągnięcia celu poprzez obserwację i interakcję z otoczeniem. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które jedynie reagują na żądania, agenci potrafią działać proaktywnie i samodzielnie decydować o sposobie osiągnięcia celu.

✨ Podstawowe elementy agenta

• Model: Centralnym elementem agenta jest model językowy, który podejmuje decyzje. Model ten może mieć charakter ogólny lub być dostosowany do konkretnych przypadków użycia.
• Narzędzia: Narzędzia rozszerzają możliwości modelu, umożliwiając dostęp do zewnętrznych źródeł danych lub funkcji. Przykładami są integracje API lub bazy danych.
• Warstwa orkiestracji: Ta warstwa kontroluje sposób, w jaki agent gromadzi i przetwarza informacje oraz wykonuje działania. Tworzy „mózg” agenta, integrując logikę, pamięć i podejmowanie decyzji.

🧠 Agenci kontra modele

Podstawowa różnica między agentami a prostymi modelami leży w sposobie, w jaki przetwarzają informacje:

• Modele: Ograniczają się do odpowiedzi opartych na wnioskowaniu i wykorzystują wyłącznie dane treningowe.
• Agenci: korzystają z narzędzi umożliwiających pobieranie informacji w czasie rzeczywistym i wykonywanie zaawansowanych zadań, takich jak interakcje wieloetapowe.

🔧 Ulepszone funkcjonalności dzięki narzędziom

🌐 Przedłużanie włosów

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

⚙️ Funkcje

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

📊 Bazy danych

Dzięki integracji baz danych wektorowych agenci mogą dynamicznie uzyskiwać dostęp do danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, co pozwala im udzielać bardziej precyzyjnych i uwzględniających kontekst odpowiedzi.

📈 Poprawa wydajności poprzez ukierunkowaną naukę

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

1. Uczenie się w kontekście: umożliwia naukę i stosowanie modeli, narzędzi i przykładów bezpośrednio w trakcie wnioskowania.
2. Uczenie się kontekstowe oparte na wyszukiwaniu: łączy dynamiczne wyszukiwanie danych z modelem w celu uzyskania dostępu do informacji powiązanych z kontekstem.
3. Dostrajanie: Poprzez dodanie danych docelowych model jest optymalizowany pod kątem konkretnych zadań.

🔮 Przyszły potencjał agentów

Rozwój agentów wykracza daleko poza obecne zastosowania. W przyszłości agenci mogą być przełomowi w następujących obszarach:

• Opieka zdrowotna: Agenci mogą tworzyć spersonalizowane diagnozy i plany leczenia.
• Edukacja: Dynamiczne platformy edukacyjne można wdrażać za pośrednictwem agentów reagujących na potrzeby każdego ucznia.
• Biznes: Zautomatyzowane procesy i podejmowanie decyzji w firmach mogą zostać zrewolucjonizowane dzięki wykorzystaniu agentów.

🏁 Agenci reprezentują rewolucyjny postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji

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

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

☑️ Tworzenie lub reorganizacja strategii cyfrowej i digitalizacji

☑️ Rozszerzenie i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Rozwój pionierskiego biznesu

 

Chętnie będę pełnić rolę Twojego osobistego doradcy.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy poniżej lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965 .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

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

Dzięki naszemu rozwiązaniu 360° Business Development wspieramy renomowane firmy od pozyskiwania nowych klientów po obsługę posprzedażową.

Nasze narzędzia cyfrowe obejmują analizę rynku, smarketing, automatyzację marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie mailingowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnowanie potencjalnych klientów.

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