Следећа фаза вештачке интелигенције: Аутономни АИ агенти освајају дигитални свет – АИ агенти наспрам АИ модела

🌟 Брзи развој вештачке интелигенције (ВИ) довео је до импресивног напретка последњих година у областима као што су препознавање слика, обрада говора и генерисање садржаја. Али будућност ВИ се протеже далеко изван изолованих модела обучених за одређене задатке. Налазимо се на почетку нове ере у којој су интелигентни системи способни да размишљају, делују и интерагују са својим окружењем самостално: ера ВИ агената.

🧑‍🍳🏗️ Кувар као метафора за когнитивне архитектуре

Замислите вештог кувара у ужурбаној кухињи ресторана. Његов циљ је да креира изврсна јела за госте. Овај процес укључује сложен низ планирања, извршења и прилагођавања. Они прикупљају информације - поруџбине гостију, доступне састојке у остави и фрижидеру. Затим, разматрају која јела могу да припреме са расположивим ресурсима и својим знањем. Коначно, предузимају акцију, сецкају поврће, зачињавају храну и прже месо. Током целог процеса, они праве прилагођавања, оптимизујући своје планове како им понестаје састојака или добијају повратне информације од гостију. Резултати њихових претходних акција утичу на њихове будуће одлуке. Овај циклус прикупљања информација, планирања, извршења и прилагођавања описује јединствену когнитивну архитектуру коју кувар користи да би постигао свој циљ.

🛠️🤔 Како агенти вештачке интелигенције размишљају и делују

Баш као и овај кувар, агенти вештачке интелигенције могу да искористе когнитивне архитектуре да би постигли своје циљеве. Они итеративно обрађују информације, доносе информисане одлуке и оптимизују своје следеће кораке на основу прошлих резултата. У срцу ових когнитивних архитектура је слој одговоран за управљање меморијом, стањем, резоновањем и планирањем. Он користи напредне технике брзог реаговања и повезане оквире за вођење резоновања и планирања, омогућавајући агенту да ефикасније интерагује са својим окружењем и обавља сложене задатке.

У вези са овим:

• Гугл бела књига (PDF) на енглеском: „Агенти“ – Структура и функционалност вештачке интелигенције (AI) агената

📊⚙️ Разлике између традиционалних AI модела и AI агената

Разлика између једноставних вештачке интелигенције и ових напредних агената је кључна. Традиционални модели су ограничени на знање садржано у њиховим подацима за обуку. Они доносе појединачне закључке или предвиђања на основу непосредног захтева корисника. Осим ако нису експлицитно имплементирани, не одржавају историју сесија или континуирани контекст, као што је историја ћаскања. Такође им недостаје могућност изворне интеракције са спољним системима или извршавања сложених логичких процеса. Иако корисници могу да воде моделе ка сложенијим предвиђањима кроз паметне подстицаје и коришћење оквира за резоновање (као што су Ланац мисли или ReAct), стварна когнитивна архитектура није инхерентно уграђена у модел.

Насупрот томе, вештачка интелигенција (AI) агенти поседују проширену базу знања, постигнуту кроз повезивање са спољним системима путем такозваних „алата“. Ови алати управљају историјом сесија како би омогућили вишестепене закључке и предвиђања на основу корисничких захтева и одлука донетих на слоју оркестрације. „Потез“ или интеракција се дефинише као размена између интеракционог система и агента. Интеграција алата је саставни део архитектуре агента, а они користе изворне когнитивне архитектуре које примењују оквире за резоновање или унапред изграђене оквире агента.

🛠️🌐 Алати: Мост ка стварном свету

Ови алати су кључни за интеракцију агената са спољним светом. Иако традиционални језички модели одлично обрађују информације, недостаје им способност да директно перципирају или утичу на стварни свет. То ограничава њихову корисност у ситуацијама које захтевају интеракцију са спољним системима или подацима. Могло би се рећи да је језички модел добар само онолико колико је научио из својих података за обуку. Без обзира на то колико се података уноси у модел, недостаје му фундаментална способност интеракције са спољним светом. Алати премошћују овај јаз, омогућавајући интеракције са спољним системима у реалном времену, свесне контекста.

🛠️📡 Проширења: Стандардизовани мостови ка API-јима

Постоје различите врсте алата доступних AI агентима. Екстензије пружају стандардизовани мост између API-ја и агента, омогућавајући беспрекорно извршавање API-ја без обзира на њихову основну имплементацију. Замислите да развијате агента који ће помоћи корисницима да резервишу летове. Желите да користите Google Flights API, али нисте сигурни како агент треба да упућује захтеве овој API крајњој тачки. Један приступ би био имплементација прилагођеног кода који анализира кориснички захтев и позива API. Међутим, ово је склоно грешкама и тешко се скалира. Робусније решење је коришћење екстензије. Екстензија учи агента, кроз примере, како да користи API крајњу тачку и који аргументи или параметри су потребни за успешан позив. Агент затим може током извршавања да одлучи које је проширење најбоље за решавање корисничког захтева.

💻📑 Карактеристике: Структурирани задаци и могућност поновне употребе

Функције су по концепту сличне функцијама у развоју софтвера. Оне су самостални модули кода који обављају одређени задатак и могу се поново користити по потреби. У контексту агената, модел може да бира из скупа познатих функција и да одлучи када да позове коју функцију са којим аргументима. Међутим, за разлику од екстензија, када се користе функције, модел не упућује директан API позив. Извршавање се одвија на страни клијента, што програмерима даје већу контролу над током података унутар апликације. Ово је посебно корисно када API позиве треба извршити ван директног тока архитектуре агента, када безбедносна или аутентификациона ограничења спречавају директне позиве или када временска или оперативна ограничења онемогућавају извршавање у реалном времену. Функције су такође одличне за форматирање излаза модела у структурирани формат (као што је JSON), што олакшава даљу обраду од стране других система.

🧠📚 Проблем статичког знања и решење кроз складишта података

Складишта података се баве ограничењима статичког знања језичких модела. Замислите језички модел као огромну библиотеку књига које садрже податке за обуку. За разлику од праве библиотеке, која стално додаје нове томове, ово знање остаје статично.

Складишта података омогућавају агентима приступ динамичнијим и ажуриранијим информацијама. Програмери могу да обезбеде додатне податке у њиховом оригиналном формату, елиминишући дуготрајне трансформације података, поновно обучавање модела или фино подешавање. Складиште података конвертује долазне документе у векторске уграђене објекте које агент може да користи за издвајање потребних информација.

Типичан пример коришћења складишта података је генерисање проширених података (Retrieval Augmented Generation - RAG), где агент може да приступи различитим форматима података, укључујући садржај веб странице, структуриране податке (PDF-ови, Word документи, CSV датотеке, табеле) и неструктуриране податке (HTML, PDF, TXT). Процес укључује генерисање уграђених података за захтев корисника, упоређивање ових уграђених података са садржајем векторске базе података, преузимање релевантног садржаја и његово прослеђивање агенту ради формулисања одговора или акције.

🎯🛠️ Коришћење алата и приступи учењу за агенте

Квалитет одговора агента директно зависи од његове способности да разуме и изврши ове различите задатке, укључујући избор правих алата и њихово ефикасно коришћење. Да би се побољшала способност модела да одабере одговарајуће алате, постоји неколико циљаних приступа учењу:

1. Учење у контексту

Пружа генерализовани модел у време закључивања са промптом, алатима и неколико примера, омогућавајући му да учи „у ходу“ како и када да користи ове алате за дати задатак. ReAct фрејмворк је пример овог приступа.

2. Учење у контексту засновано на претраживању

Идите корак даље и динамички попуните промпт модела најрелевантнијим информацијама, алатима и повезаним примерима преузетим из екстерне меморије.

3. Учење засновано на фином подешавању

Ово подразумева обуку модела на већем скупу података специфичних примера пре закључивања. Ово помаже моделу да разуме када и како се одређени алати примењују чак и пре него што прими захтеве корисника.

Комбинација ових приступа учењу омогућава робусна и прилагодљива решења.

🤖🔧 Развој вештачке интелигенције (AI) агента и решења отвореног кода

Практична имплементација вештачке интелигенције агената може бити значајно поједностављена библиотекама као што су LangChain и LangGraph. Ове библиотеке отвореног кода омогућавају програмерима да креирају сложене агенте „ланчаним“ низовима логике, резоновања и позива алата.

На пример, агент може да користи SerpAPI (за Google претрагу) и Google Places API да би одговорио на вишестепени захтев корисника тако што прво претражи информације о одређеном догађају, а затим одреди адресу повезане локације.

🌐⚙️ Продукција и платформе за AI агенте

За развој производних апликација, платформе попут Google-овог Vertex AI нуде потпуно управљано окружење које пружа све битне елементе за креирање агената. Кроз интерфејс на природном језику, програмери могу брзо да дефинишу критичне елементе својих агената, укључујући циљеве, упутства за задатке, алате и примере.

Платформа такође нуди развојне алате за тестирање, процену, мерење перформанси, отклањање грешака и побољшање укупног квалитета развијених агената. Ово омогућава програмерима да се фокусирају на изградњу и усавршавање својих агената, док платформа решава сложеност инфраструктуре, имплементације и одржавања.

🌌🚀 Будућност вештачке интелигенције агената: ланчање агената и итеративно учење

Будућност вештачке интелигенције (AI) има огроман потенцијал. Са даљим развојем алата и побољшањем способности расуђивања, агенти ће моћи да решавају све сложеније проблеме. Стратешки приступ назван **ланчање агената**, у којем се комбинују специјализовани агенти – сваки стручњак у одређеној области или задатку – наставиће да добија на значају и омогућаваће изванредне резултате у различитим индустријама и проблемским областима.

Важно је нагласити да развој сложених архитектура агента захтева итеративни приступ. Експериментисање и усавршавање су кључни за проналажење решења за специфичне пословне захтеве и потребе организације.

Иако ниједна два агента нису идентична због генеративне природе основних модела, искоришћавањем предности ових фундаменталних компоненти можемо креирати моћне апликације које проширују могућности језичких модела и пружају праву додатну вредност. Путовање вештачке интелигенције од пасивних модела до активних, интелигентних агената је тек почело, а могућности изгледају бескрајне.

Од локалног до глобалног: Мала и средња предузећа освајају светско тржиште паметном стратегијом - Слика: Xpert.Digital

У ери у којој дигитално присуство компаније одређује њен успех, изазов лежи у стварању аутентичног, персонализованог и далекосежног присуства. Xpert.Digital нуди иновативно решење које се позиционира као пресек индустријског центра, блога и амбасадора бренда. Комбинује предности комуникационих и продајних канала на једној платформи и омогућава објављивање на 18 различитих језика. Сарадња са партнерским порталима и могућност објављивања чланака на Google News-у и листи за дистрибуцију штампе са приближно 8.000 новинара и читалаца максимизирају досег и видљивост садржаја. Ово представља кључни фактор у екстерној продаји и маркетингу (SMarkеting).

Више информација овде:

• Аутентично. Индивидуално. Глобално: Xpert.Digital стратегија за вашу компанију

⚙️ Развој вештачке интелигенције (ВИ) доживео је изузетан замах последњих година. Посебно је концепт „агената“ омогућио нови ниво интеракције и решавања проблема. Агенти су више од само модела; они су аутономни системи који теже ка циљевима интеракцијом са светом, обрадом информација и доношењем одлука. Следећи одељак анализира концепт агената и допуњује га иновативним приступима за побољшање перформанси.

🚀 Шта је агент?

Агент се може дефинисати као софтверска апликација која покушава да постигне циљ посматрањем и интеракцијом са својим окружењем. За разлику од традиционалних модела који само реагују на захтеве, агенти су способни да делују проактивно и самостално одлучујући како да остваре свој циљ.

✨ Основне компоненте агента

• Модел: Централни елемент агента је језички модел, који делује као доносилац одлука. Овај модел може бити опште природе или посебно прилагођен одређеним случајевима употребе.
• Алати: Алати проширују могућности модела омогућавајући приступ спољним изворима података или функцијама. Примери укључују API интеграције или базе података.
• Слој оркестрације: Овај слој контролише начин на који агент прикупља и обрађује информације и извршава акције. Он формира агентов „мозак“, интегришући логику, памћење и доношење одлука.

🧠 Агенти наспрам модела

Фундаментална разлика између агената и једноставних модела лежи у начину на који обрађују информације:

• Модели: Ограничени су на одговоре засноване на закључивању и користе само податке за обуку.
• Агенти: Користите алате за преузимање информација у реалном времену и обављање напредних задатака као што су интеракције са више окрета.

🔧 Побољшане функционалности кроз алате

🌐 Екстензије

Екстензије су интерфејси између API-ја и агената. Оне омогућавају агенту да упућује API позиве без потребе за сложеним, прилагођеним кодом.

⚙️ Карактеристике

За разлику од екстензија, функције се извршавају на страни клијента. Оне дају програмерима контролу над током података и омогућавају имплементацију одређене логике.

📊 Базе података

Интеграцијом векторских база података, агенти могу динамички приступати структурираним и неструктурираним подацима како би пружили прецизније и контекстуално свесне одговоре.

📈 Побољшање учинка кроз циљано учење

Да би се повећала ефикасност агената, постоје различите методе учења:

1. Учење у контексту: Омогућава учење и примену модела, алата и примера директно током времена закључивања.
2. Учење у контексту засновано на претраживању: Комбинује динамичко претраживање података са моделом за приступ информацијама везаним за контекст.
3. Фино подешавање: Додавањем циљаних података, модел је оптимизован за одређене задатке.

🔮 Будући потенцијал агената

Развој агената далеко превазилази тренутне примене. У будућности, агенти би могли бити револуционарни у следећим областима:

• Здравствена заштита: Агенти би могли да креирају персонализоване дијагнозе и планове лечења.
• Образовање: Динамичке платформе за учење могу се имплементирати путем агената који одговарају на потребе сваког ученика.
• Пословање: Аутоматизовани процеси и доношење одлука у компанијама могли би бити револуционисани употребом агената.

🏁 Агенти представљају револуционарни напредак у вештачкој интелигенцији

Агенти представљају револуционарни напредак у вештачкој интелигенцији комбиновањем модела са алатима, логиком и могућностима доношења одлука. Могућности које нуде су практично неограничене, а њихов значај ће наставити да расте у свету који се све више ослања на податке и аутоматизацију.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања

Konrad Wolfenstein

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме испод или ме једноставно позовите на +49 89 89 674 804 (Минхен) .

Радујем се нашем заједничком пројекту.

Xpert.Digital је центар за индустрију фокусиран на дигитализацију, машинство, логистику/интралогистику и фотонапонске системе.

Са нашим решењем за развој пословања од 360°, пружамо подршку реномираним компанијама, од нових пословања до постпродајних услуга.

Тржишна интелигенција, маркетиншки маркетинг, маркетиншка аутоматизација, развој садржаја, односи с јавношћу, мејлинг кампање, персонализоване друштвене мреже и неговање потенцијалних клијената су део наших дигиталних алата.

Више информација можете пронаћи на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus