Следующий этап развития искусственного интеллекта: автономные агенты ИИ покоряют цифровой мир – агенты ИИ против моделей ИИ

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

🧑‍🍳🏗️ Шеф-повар как метафора когнитивных архитектур

Представьте себе опытного шеф-повара на оживленной кухне ресторана. Его цель — создавать изысканные блюда для гостей. Этот процесс включает в себя сложную последовательность планирования, выполнения и адаптации. Он собирает информацию — заказы гостей, имеющиеся ингредиенты в кладовой и холодильнике. Затем он обдумывает, какие блюда он может приготовить, используя имеющиеся ресурсы и свои знания. Наконец, он приступает к действиям: нарезает овощи, приправляет еду и обжаривает мясо. На протяжении всего процесса он вносит корректировки, оптимизируя свои планы по мере того, как заканчиваются ингредиенты или он получает отзывы от гостей. Результаты его предыдущих действий влияют на его будущие решения. Этот цикл сбора информации, планирования, выполнения и адаптации описывает уникальную когнитивную архитектуру, которую шеф-повар использует для достижения своей цели.

🛠️🤔 Как думают и действуют агенты искусственного интеллекта

Подобно этому повару, агенты ИИ могут использовать когнитивные архитектуры для достижения своих целей. Они итеративно обрабатывают информацию, принимают обоснованные решения и оптимизируют свои следующие шаги на основе прошлых результатов. В основе этих когнитивных архитектур лежит слой, отвечающий за управление памятью, состоянием, рассуждениями и планированием. Он использует передовые методы подсказок и связанные с ними структуры для управления рассуждениями и планированием, позволяя агенту более эффективно взаимодействовать с окружающей средой и выполнять сложные задачи.

В связи с этим:

• Документ Google Whitepaper (PDF) на английском языке: «Агенты» — структура и функциональность агентов искусственного интеллекта.

📊⚙️ 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 обучающих данных. Они делают отдельные выводы или прогнозы на основе непосредственного запроса пользователя. Если это явно не реализовано, они не поддерживают историю сессий 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 к более сложным прогнозам с помощью продуманных подсказок и использования логических алгоритмов (таких как «Цепочка мыслей» или ReAct), фактическая когнитивная архитектура не заложена в саму модель.

В отличие от них, агенты ИИ обладают расширенной базой знаний, достигаемой за счет связи с внешними системами посредством так называемых «инструментов». Эти инструменты управляют историей сессий, позволяя делать многоэтапные выводы и прогнозы на основе запросов пользователей и решений, принимаемых на уровне оркестрации. «Действие» или взаимодействие определяется как обмен между взаимодействующей системой и агентом. Интеграция инструментов является неотъемлемой частью архитектуры агента, и они используют собственные когнитивные архитектуры, которые применяют системы рассуждений или предварительно созданные системы агентов.

🛠️🌐 Инструменты: мост в реальный мир

Эти инструменты являются ключевыми для взаимодействия агентов с внешним миром. Хотя традиционные языковые модели превосходно обрабатывают информацию, им не хватает способности напрямую воспринимать или влиять на реальный мир. Это ограничивает их полезность в ситуациях, требующих взаимодействия с внешними системами или данными. Можно сказать, что языковая модель хороша настолько, насколько она обучена на основе обучающих данных. Независимо от того, сколько данных поступает в модель, ей не хватает фундаментальной способности взаимодействовать с внешним миром. Инструменты устраняют этот пробел, обеспечивая взаимодействие с внешними системами в режиме реального времени с учетом контекста.

🛠️📡 Расширения: Стандартизированные мосты к API

Для ИИ-агентов доступны различные инструменты. Расширения обеспечивают стандартизированный мост между API и агентом, позволяя беспрепятственно выполнять API независимо от их базовой реализации. Представьте, что вы разрабатываете агента, который помогает пользователям бронировать авиабилеты. Вы хотите использовать API Google Flights, но не уверены, как агент должен отправлять запросы к этой конечной точке API. Один из подходов — реализовать собственный код, который анализирует запрос пользователя и вызывает API. Однако это чревато ошибками и сложно масштабируется. Более надежным решением является использование расширения. Расширение на примерах обучает агента использованию конечной точки API и тому, какие аргументы или параметры необходимы для успешного вызова. Затем агент может во время выполнения решить, какое расширение лучше всего подходит для обработки запроса пользователя.

💻📑 Особенности: Структурированные задачи и возможность повторного использования

Функции по своей концепции схожи с функциями в разработке программного обеспечения. Это самодостаточные модули кода, выполняющие определенную задачу и которые можно повторно использовать по мере необходимости. В контексте агентов модель может выбирать из набора известных функций и решать, когда вызывать ту или иную функцию с какими аргументами. Однако, в отличие от расширений, при использовании функций модель не выполняет прямой вызов API. Выполнение происходит на стороне клиента, что дает разработчикам больший контроль над потоком данных внутри приложения. Это особенно полезно, когда вызовы API необходимо выполнять вне прямого потока архитектуры агента, когда ограничения безопасности или аутентификации препятствуют прямым вызовам, или когда временные или операционные ограничения делают выполнение в реальном времени невозможным. Функции также отлично подходят для форматирования выходных данных модели в структурированный формат (например, JSON), что облегчает дальнейшую обработку другими системами.

🧠📚 Проблема статических знаний и её решение с помощью хранилищ данных

Хранилища данных решают проблему ограничений статических знаний языковых моделей. Представьте себе языковую модель как огромную библиотеку книг, содержащую обучающие данные. В отличие от реальной библиотеки, которая постоянно пополняется новыми томами, эти знания остаются статичными.

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

Типичным примером использования хранилищ данных является метод генерации с расширенным поиском (Retrieval Augmented Generation, RAG), где агент может получать доступ к различным форматам данных, включая контент веб-сайтов, структурированные данные (PDF-файлы, документы Word, CSV-файлы, электронные таблицы) и неструктурированные данные (HTML, PDF, TXT). Процесс включает в себя генерацию встраиваний для запроса пользователя, сравнение этих встраиваний с содержимым векторной базы данных, извлечение соответствующего контента и передачу его агенту для формирования 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 их эффективное использование. Для повышения способности модели выбирать подходящие инструменты существует несколько целевых подходов к обучению:

1. Обучение в контексте

На этапе вывода она предоставляет обобщенную модель с подсказкой, инструментами и несколькими примерами, позволяя ей обучаться «на лету», как и когда использовать эти инструменты для решения конкретной задачи. Фреймворк ReAct является примером такого подхода.

2. Обучение в контексте на основе извлечения информации

Сделайте еще один шаг вперед и динамически заполняйте поле запроса модели наиболее релевантной информацией, инструментами и соответствующими примерами, полученными из внешнего хранилища.

3. Обучение на основе тонкой настройки

Это включает в себя обучение модели на большем наборе данных с конкретными примерами перед выполнением вывода. Это помогает модели понять, когда и как применяются те или иные инструменты, еще до того, как она получит запросы от пользователей.

Сочетание этих подходов к обучению позволяет создавать надежные и адаптируемые решения.

🤖🔧 Разработка ИИ-агентов и решений с открытым исходным кодом

Практическая реализация агентов искусственного интеллекта 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, агент может использовать SerpAPI (для поиска Google) и Google Places API для обработки многоэтапного запроса пользователя, сначала выполняя поиск информации о конкретном событии, а затем определяя адрес соответствующего местоположения.

🌐⚙️ Производство и платформы для ИИ-агентов

Для разработки приложений, предназначенных для промышленного применения, такие платформы, как Vertex AI от Google, предлагают полностью управляемую среду, предоставляющую все необходимые элементы для создания агентов. Благодаря интерфейсу на естественном языке разработчики могут быстро определять важные элементы своих агентов, включая цели, инструкции к задачам, инструменты и примеры.

Платформа также предлагает инструменты разработки для тестирования, оценки, измерения производительности, отладки и повышения общего качества разработанных агентов. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на создании и совершенствовании своих агентов, в то время как платформа берет на себя сложные задачи, связанные с инфраструктурой, развертыванием и обслуживанием.

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

Будущее ИИ-агентов таит в себе огромный потенциал. Дальнейшее развитие инструментов и совершенствование аналитических способностей позволят агентам решать всё более сложные задачи. Стратегический подход, называемый «цепочкой агентов», при котором объединяются специализированные агенты — каждый из которых является экспертом в определённой области или задаче, — будет приобретать всё большее значение и обеспечивать выдающиеся результаты в различных отраслях и проблемных областях.

Важно подчеркнуть, что разработка сложных архитектур агентов требует итеративного подхода. Экспериментирование и доработка являются ключом к поиску решений, отвечающих конкретным бизнес-требованиям и потребностям организации.

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

В эпоху, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в создании аутентичного, персонализированного и широкомасштабного присутствия. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, позиционирующее себя как сочетание отраслевого центра, блога и представителя бренда. Оно объединяет преимущества коммуникационных и торговых каналов на единой платформе и позволяет публиковать контент на 18 языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Google News, а также рассылка для прессы, насчитывающая около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это является решающим фактором во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Более подробная информация здесь:

• Аутентичный. Индивидуальный. Глобальный: эксперт. Цифровая стратегия для вашей компании

⚙️ Развитие искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы переживает значительный подъем. В частности, концепция «агентов» открыла новый уровень взаимодействия и решения проблем. Агенты — это не просто модели; это автономные системы, которые преследуют цели, взаимодействуя с окружающим миром, обрабатывая информацию и принимая решения. В следующем разделе анализируется концепция агентов и предлагаются инновационные подходы к повышению их эффективности.

🚀 Кто такой агент?

Агента можно определить как программное приложение, которое стремится достичь цели, наблюдая за окружающей средой и взаимодействуя с ней. В отличие от традиционных моделей, которые просто реагируют на запросы, агенты способны действовать инициативно и независимо, принимая решения о том, как достичь своей цели.

✨ Основные компоненты агента

• Модель: Центральным элементом агента является языковая модель, которая выступает в роли лица, принимающего решения. Эта модель может быть общей по своей природе или специально адаптированной к определенным сценариям использования.
• Инструменты: Инструменты расширяют возможности модели, обеспечивая доступ к внешним источникам данных или функциям. Примерами могут служить интеграция API или базы данных.
• Уровень оркестровки: Этот уровень контролирует, как агент собирает и обрабатывает информацию, а также выполняет действия. Он формирует «мозг» агента, интегрируя логику, память и принятие решений.

🧠 Агенты против моделей

Фундаментальное различие между агентами и простыми моделями заключается в способе обработки информации:

• Модели: Эти модели ограничиваются ответами, основанными на выводах, и используют только обучающие данные.
• Агенты: Используйте инструменты для получения информации в режиме реального времени и выполнения сложных задач, таких как многоэтапное взаимодействие.

🔧 Расширенные функциональные возможности благодаря инструментам

🌐 Наращивание волос

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

⚙️ Особенности

В отличие от расширений, функции выполняются на стороне клиента. Это дает разработчикам контроль над потоком данных и позволяет реализовать конкретную логику.

📊 Базы данных

Благодаря интеграции векторных баз данных агенты могут динамически получать доступ к структурированным и неструктурированным данным, что позволяет им предоставлять более точные и контекстно-зависимые ответы.

📈 Повышение эффективности за счет целенаправленного обучения

Для повышения эффективности работы агентов используются различные методы обучения:

1. Обучение в контексте: позволяет изучать и применять модели, инструменты и примеры непосредственно во время выполнения логического вывода.
2. Обучение в контексте на основе поиска информации: сочетает динамический поиск данных с моделью для доступа к информации, связанной с контекстом.
3. Тонкая настройка: путем добавления целевых данных модель оптимизируется для решения конкретных задач.

🔮 Будущий потенциал агентов

Разработка агентов выходит далеко за рамки существующих приложений. В будущем агенты могут совершить прорыв в следующих областях:

• Здравоохранение: Агенты могли бы создавать персонализированные диагнозы и планы лечения.
• Образование: Динамические обучающие платформы могут быть реализованы с помощью агентов, реагирующих на потребности каждого ученика.
• Бизнес: Использование агентов может кардинально изменить автоматизированные процессы и принятие решений в компаниях.

🏁 Агенты представляют собой революционный шаг вперед в области искусственного интеллекта.

Агенты представляют собой революционный шаг вперед в области искусственного интеллекта, объединяя модели с инструментами, логикой и возможностями принятия решений. Их возможности практически безграничны, и их важность будет продолжать расти в мире, все больше зависящем от данных и автоматизации.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие новаторского бизнеса

 

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив форму обратной связи ниже, или просто позвонить мне по номеру +49 7348 4088 965 .

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это центр для предприятий, специализирующийся на цифровизации, машиностроении, логистике/внутрипроизводственной логистике и фотовольтаике.

С помощью нашего комплексного решения для развития бизнеса мы поддерживаем известные компании на всех этапах, от привлечения новых клиентов до послепродажного обслуживания.

Анализ рынка, маркетинговый маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые рассылки, персонализированные кампании в социальных сетях и работа с потенциальными клиентами — все это входит в число наших цифровых инструментов.

Более подробную информацию можно найти по ссылкам: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus