Новый уровень искусственного интеллекта: автономные агенты ИИ завоевывают цифровой мир – агенты ИИ против моделей ИИ

🌟 Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы привело к впечатляющим достижениям в таких областях, как распознавание изображений, языковая обработка и генерация контента. Но будущее ИИ выходит далеко за рамки изолированных моделей, обученных для решения конкретных задач. Мы находимся в начале новой эры, в которой интеллектуальные системы способны независимо думать, действовать и взаимодействовать с окружающей средой: эры агентов ИИ.

🧑‍🍳🏗️ Шеф-повар как метафора когнитивной архитектуры

Представьте себе опытного шеф-повара на оживленной кухне ресторана. Его цель – создавать изысканные блюда для гостей. Этот процесс включает в себя сложную последовательность планирования, исполнения и адаптации. Он фиксирует информацию – заказы гостей, наличие ингредиентов в кладовке и холодильнике. Затем он обдумывает, какие блюда он может приготовить, используя имеющиеся ресурсы и свои знания. Наконец он приступает к делу: режет овощи, приправляет блюда и жарит мясо. Он вносит коррективы на протяжении всего процесса, корректируя свои планы, когда заканчиваются ингредиенты или когда он получает отзывы от гостей. Результаты его предыдущих действий определяют его будущие решения. Этот цикл поступления информации, планирования, исполнения и адаптации описывает уникальную когнитивную архитектуру, которую шеф-повар применяет для достижения своей цели.

🛠️🤔 Как думают и действуют ИИ-агенты

Как и этот шеф-повар, агенты ИИ могут использовать когнитивную архитектуру для достижения своих целей. Они итеративно обрабатывают информацию, принимают обоснованные решения и оптимизируют свои следующие шаги на основе предыдущих результатов. В основе этих когнитивных архитектур лежит уровень, отвечающий за управление памятью, состоянием, рассуждением и планированием. Он использует передовые методы подсказок и соответствующие структуры для управления рассуждениями и планированием, что позволяет агенту более эффективно взаимодействовать со своей средой и выполнять сложные задачи.

Подходит для:

• Технический документ Google (PDF) на английском языке: «Агенты» — структура и функциональность агентов ИИ.

📊⚙️ Различия между традиционными моделями ИИ и агентами ИИ

Различие между простыми моделями ИИ и этими продвинутыми агентами имеет решающее значение. Традиционные модели ограничены знаниями, содержащимися в их обучающих данных. Они делают индивидуальные выводы или прогнозы на основе непосредственного запроса пользователя. Если они не реализованы явно, они не поддерживают историю сеансов или непрерывный контекст, например историю чата. Им также не хватает возможности взаимодействовать с внешними системами или выполнять сложные логические процессы. Хотя пользователи могут направлять модели для получения более сложных прогнозов с помощью умных подсказок и использования структур рассуждения (таких как цепочка мыслей или ReAct), реальная когнитивная архитектура по своей сути не закреплена в модели.

Напротив, агенты ИИ обладают расширенным спектром знаний, что достигается за счет подключения к внешним системам с помощью так называемых «инструментов». Они управляют историей сеансов, чтобы обеспечить многоуровневые выводы и прогнозы на основе запросов и решений пользователей на уровне оркестрации. «Движение» или взаимодействие определяется как обмен между взаимодействующей системой и агентом. Интеграция инструментов является неотъемлемой частью архитектуры агента, и они используют собственные когнитивные архитектуры, в которых используются структуры рассуждения или предварительно созданные структуры агентов.

🛠️🌐 Инструменты: мост в реальный мир.

Эти инструменты являются ключом к тому, как агенты взаимодействуют с внешним миром. Хотя традиционные языковые модели превосходно обрабатывают информацию, им не хватает способности напрямую воспринимать реальный мир или влиять на него. Это ограничивает их полезность в ситуациях, требующих взаимодействия с внешними системами или данными. Можно сказать, что языковая модель хороша настолько, насколько хороша та информация, которую она извлекла из обучающих данных. Независимо от того, сколько данных вводится в модель, ей не хватает базовой способности взаимодействовать с внешним миром. Инструменты закрывают этот пробел и обеспечивают контекстное взаимодействие с внешними системами в реальном времени.

🛠️📡 Расширения: стандартизированные мосты к API.

Агентам ИИ доступны различные типы инструментов. Расширения обеспечивают стандартизированный мост между API и агентом, позволяя API беспрепятственно работать независимо от их базовой реализации. Представьте себе разработку агента, который поможет пользователям бронировать авиабилеты. Вы хотите использовать API Google Flights, но не знаете, как агент должен отправлять запросы к этой конечной точке API. Одним из подходов может быть реализация специального кода, который анализирует запрос пользователя и вызывает API. Однако это подвержено ошибкам и его трудно масштабировать. Более надежное решение — использовать расширение. Расширение использует примеры, чтобы научить агента тому, как использовать конечную точку API и какие аргументы или параметры необходимы для успешного вызова. Затем агент может решить во время выполнения, какое расширение лучше всего подходит для решения пользовательского запроса.

💻📑 Особенности: Структурированные задачи и возможность повторного использования.

По своей концепции функции аналогичны функциям при разработке программного обеспечения. Это автономные модули кода, которые выполняют конкретную задачу и при необходимости могут использоваться повторно. В контексте агентов модель может выбирать из набора известных функций и решать, когда какую функцию с какими аргументами вызывать. Однако, в отличие от расширений, модель не выполняет прямой вызов API при использовании функций. Выполнение происходит на стороне клиента, что дает разработчикам больше контроля над потоком данных в приложении. Это особенно полезно, когда вызовы API должны происходить вне потока архитектуры прямого агента, ограничения безопасности или аутентификации предотвращают прямые вызовы, а временные или операционные ограничения делают невозможным выполнение в реальном времени. Функции также отлично подходят для форматирования выходных данных модели в структурированный формат (например, JSON), что упрощает дальнейшую их обработку в других системах.

🧠📚 Проблема статических знаний и решение через хранилища данных

Хранилища данных устраняют ограничения статических знаний о языковых моделях. Думайте о языковой модели как об огромной библиотеке книг, содержащей данные для обучения. В отличие от настоящей библиотеки, которая постоянно пополняется новыми томами, эти знания остаются статичными.

Хранилища данных позволяют агентам получать доступ к более динамичной и своевременной информации. Разработчики могут предоставлять дополнительные данные в их собственном формате, устраняя трудоемкие преобразования данных, переобучение модели или тонкую настройку. Хранилище данных преобразует входящие документы в векторные представления, которые агент может использовать для извлечения необходимой ему информации.

Типичным примером использования хранилищ данных является поисковая дополненная генерация (RAG), где агент может получить доступ к различным форматам данных, включая контент веб-сайта, структурированные данные (файлы PDF, документы Word, файлы CSV, электронные таблицы) и неструктурированные данные (HTML, PDF, ТХТ). Этот процесс включает в себя создание встраивания для запроса пользователя, сравнение этих встраиваний с содержимым базы данных векторов, извлечение соответствующего содержимого и передачу его агенту для формулирования ответа или действия.

🎯🛠️ Использование инструментов и подходы к обучению агентов

Качество ответов агента напрямую зависит от его способности понимать и выполнять различные задачи, включая выбор правильных инструментов и эффективное их использование. Чтобы улучшить способность модели выбирать подходящие инструменты, существуют различные подходы целевого обучения:

1. Контекстное обучение

Предоставляет обобщенную модель с подсказками, инструментами и несколькими примерами во время вывода, что позволяет ей на лету учиться тому, как и когда использовать эти инструменты для конкретной задачи. Платформа ReAct является примером такого подхода.

2. Контекстное обучение на основе поиска

Делает еще один шаг вперед и динамически заполняет подсказку модели наиболее актуальной информацией, инструментами и соответствующими примерами, полученными из внешнего хранилища.

3. Точная настройка обучения на основе

Включает в себя обучение модели с большим набором данных и конкретными примерами перед выводом. Это помогает модели понять, когда и как применять определенные инструменты, еще до того, как она получит запросы пользователей.

Сочетание этих подходов к обучению обеспечивает надежные и адаптируемые решения.

🤖🔧 Разработка агентов искусственного интеллекта и решений с открытым исходным кодом

Практическая реализация агентов ИИ может быть значительно упрощена с помощью таких библиотек, как LangChain и LangGraph. Эти библиотеки с открытым исходным кодом позволяют разработчикам создавать сложные агенты, «связывая» последовательности логики, рассуждений и вызовов инструментов.

Например, используя SerpAPI (для поиска Google) и API Google Адресов, агент может ответить на многоэтапный запрос пользователя, сначала найдя информацию о конкретном событии, а затем найдя адрес связанного места.

🌐⚙️ Производство и платформы для ИИ-агентов

Для разработки производственных приложений такие платформы, как Vertex AI от Google, предоставляют полностью управляемую среду, которая предоставляет все необходимые элементы для создания агентов. Используя интерфейс на естественном языке, разработчики могут быстро определять критические элементы своих агентов, включая цели, инструкции по выполнению задач, инструменты и примеры.

Платформа также предоставляет инструменты разработки для тестирования, оценки, измерения производительности, отладки и улучшения общего качества разрабатываемых агентов. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на создании и совершенствовании своих агентов, в то время как сложность инфраструктуры, развертывания и обслуживания берет на себя платформа.

🌌🚀 Будущее ИИ-агентов: цепочка агентов и итеративное обучение

Будущее агентов ИИ имеет огромный потенциал. По мере развития инструментов и улучшения навыков рассуждения агенты смогут решать все более сложные проблемы. Стратегический подход **«Связывание агентов»**, объединяющий специализированных агентов – каждого эксперта в конкретной области или задаче – будет продолжать приобретать все большее значение и обеспечивать выдающиеся результаты в различных отраслях и проблемных областях.

Важно подчеркнуть, что разработка сложных архитектур агентов требует итерационного подхода. Экспериментирование и усовершенствование являются ключом к поиску решений для конкретных бизнес-требований и потребностей организации.

Хотя не существует двух одинаковых агентов из-за генеративной природы базовых моделей, используя сильные стороны этих фундаментальных компонентов, мы можем создавать мощные приложения, которые расширяют возможности языковых моделей и добавляют реальную ценность. Путь ИИ от пассивных моделей к активным интеллектуальным агентам только начался, и возможности кажутся безграничными.

От местного к глобальному: МСП завоевывают глобальный рынок с помощью умных стратегий - Изображение: Xpert.Digital

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

⚙️ Развитие искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы демонстрирует замечательную динамику. В частности, концепция «агентов» позволила выйти на новый уровень взаимодействия и решения проблем. Агенты — это больше, чем просто модели; это автономные системы, которые преследуют цели, взаимодействуя с миром, обрабатывая информацию и принимая решения. Далее концепция агентов анализируется и дополняется инновационными подходами к повышению производительности.

🚀Что такое агент?

Агент можно определить как программное приложение, которое пытается достичь цели посредством наблюдения и взаимодействия со своей средой. В отличие от традиционных моделей, которые просто реагируют на запросы, агенты способны действовать проактивно и самостоятельно решать, как достичь своей цели.

✨ Основные компоненты агента

• Модель: Центральным элементом агента является языковая модель, которая действует как лицо, принимающее решения. Эта модель может быть общей по своему характеру или адаптированной специально для конкретных случаев использования.
• Инструменты: Инструменты расширяют возможности модели, предоставляя доступ к внешним источникам данных или функциям. Примерами являются интеграции API или базы данных.
• Уровень оркестрации: этот уровень контролирует, как агент собирает информацию, обрабатывает ее и выполняет действия. Он формирует «мозг» агента, объединяющий логику, память и процесс принятия решений.

🧠 Агенты против моделей

Фундаментальное различие между агентами и простыми моделями заключается в том, как они обрабатывают информацию:

• Модели: ограничены ответами на основе умозаключений и используют только обучающие данные.
• Агенты: используйте инструменты для получения информации в реальном времени и выполнения сложных задач, таких как многоходовое взаимодействие.

🔧 Расширенные функциональные возможности с помощью инструментов

🌐 Расширения

Расширения — это интерфейсы между API и агентами. Они позволяют агенту выполнять вызовы API без необходимости создания сложного пользовательского кода.

⚙️ Особенности

В отличие от расширений, функции выполняются на стороне клиента. Они предоставляют разработчикам контроль над потоком данных и позволяют реализовать конкретную логику.

📊 Базы данных

Интегрируя векторные базы данных, агенты могут динамически получать доступ к структурированным и неструктурированным данным, чтобы предоставлять более точные и контекстуальные ответы.

📈 Повышение производительности за счет целевого обучения

Для повышения эффективности работы агентов существуют различные методы обучения:

1. Обучение в контексте: позволяет моделям изучать и применять инструменты и примеры непосредственно во время вывода.
2. Контекстное обучение на основе поиска: сочетает динамический поиск данных с моделью для доступа к контекстной информации.
3. Точная настройка: модель оптимизируется для конкретных задач за счет целевого добавления данных.

🔮 Будущий потенциал агентов

Разработка агентов выходит далеко за рамки предыдущих приложений. В будущем агенты могут изменить правила игры в следующих областях:

• Здравоохранение: агенты могут предоставлять персонализированные диагнозы и планы лечения.
• Образование: Платформы динамического обучения могут быть реализованы с помощью агентов, реагирующих на потребности каждого учащегося.
• Экономика: Автоматизированные процессы и принятие решений могут совершить революцию в компаниях за счет использования агентов.

🏁 Агенты представляют собой революционный прогресс в области искусственного интеллекта.

Агенты представляют собой революционный прогресс в области искусственного интеллекта, объединяя модели с инструментами, логикой и возможностями принятия решений. Возможности, которые они предлагают, практически безграничны, и их значение будет продолжать расти в мире, который все больше зависит от данных и автоматизации.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus