Nästa steg i artificiell intelligens: Autonoma AI-agenter erövrar den digitala World-AI-agenten kontra AI-modeller

🌟 Den snabba utvecklingen av artificiell intelligens (AI) har lett till imponerande framsteg inom områden som bildigenkänning, språkbehandling och generering av innehåll under de senaste åren. Men AI: s framtid går långt utöver isolerade modeller som har utbildats i specifika uppgifter. Vi är i början av en ny era där intelligenta system kan tänka självständigt, agera och interagera med sin omgivning: AI -agenternas era.

🧑‍🍳🏗 Kocken som en metafor för kognitiva arkitekturer

Föreställ dig en erfaren kock i ett upptaget restaurangkök. Hans mål är att skapa utsökta rätter för gästerna. Denna process inkluderar en komplex sekvens av planering, implementering och anpassning. Det tar information - beställningarna från gästerna, de tillgängliga ingredienserna i skafferi och kylskåp. Han väger sedan vilka rätter han kan förbereda med de befintliga resurserna och sin kunskap. Slutligen går han till handlingen, skär grönsaker, säsongsmat och stekkött. Under hela processen gör han justeringar och optimerar sina planer när ingredienser går ut eller han får feedback från gästerna. Resultaten av hans tidigare handlingar flyter in i hans framtida beslut. Denna cykel från informationsintag, planering, exekvering och anpassning beskriver en unik kognitiv arkitektur som kocken använder för att uppnå sitt mål.

🛠 Hur AI -agenter tänker och agerar

Precis som denna kock kan AI -agenter använda kognitiva arkitekturer för att uppnå sina mål. Du behandlar information, fattar väl beslutade beslut och optimerar dina nästa steg baserat på tidigare resultat. Hjärtat i dessa kognitiva arkitekturer är ett lager som ansvarar för att hantera minne, tillstånd, slutsatser och planering. Den använder avancerade metoder för snabb teknik och tillhörande ramar för att rikta slutsatser och planering och därmed göra det möjligt för agenten en mer effektiv interaktion med dess omgivningar och uppfyllandet av komplexa uppgifter.

Lämplig för detta:

• GOOLGE whitepaper (PDF) på engelska: "Agents" -struktur och funktionalitet hos AI-agenter

📊⚙ Skillnader mellan traditionella AI -modeller och AI -agenter

Avgränsningen mellan enkla AI -modeller och dessa avancerade agenter är avgörande. Konventionella modeller är begränsade till kunskapen i dina träningsdata. Du kommer att göra enskilda slutsatser eller förutsägelser baserade på användarens omedelbara begäran. Om du inte uttryckligen implementeras, hanterar du inte en sessionhistoria eller kontinuerligt sammanhang, till exempel en chatthistoria. De saknar också förmågan att interagera med externa system eller genomföra komplexa logiska processer. Användare kan vägleda modellerna för mer komplexa förutsägelser genom skicklig prompt och användningen av resonemangsramar (som kedja-av-though eller reagt, men den faktiska kognitiva arkitekturen är inte i sig förankrad i modellen.

Däremot har AI-agenter ett utökat utbud av kunskap som uppnås genom att ansluta till externa system via så kallade "verktyg". De hanterar sessionens historia för att möjliggöra slutsatser och förutsägelser med flera scener baserade på användarförfrågningar och beslut i orkestreringslagret. Ett "tåg" eller en interaktion definieras som ett utbyte mellan det interagerande systemet och agenten. Integrationen av verktyg är en integrerad del av agentarkitekturen, och de använder infödda kognitiva arkitekturer som använder resonemangsramarna eller prefabricerade agentramar.

🛠 Verktyg: bron till den verkliga världen

Dessa verktyg är nyckeln till att interagera agenter med omvärlden. Medan konventionella röstmodeller är utmärkta när det gäller att bearbeta information, saknar de förmågan att förstå eller påverka den verkliga världen direkt. Detta begränsar deras användbarhet i situationer som kräver interaktion med externa system eller data. Man kan säga att en röstmodell bara är lika bra som vad den har lärt sig av sina träningsdata. Oavsett hur mycket data som matas in i en modell saknar han den grundläggande förmågan att interagera med omvärlden. Verktyg stänger detta gap och möjliggör sammanhangsrelaterade interaktioner i realtid med externa system.

🛠 Extensions: Standardiserade broar för API: er

Det finns olika typer av verktyg som finns tillgängliga AI -agenter. Förlängningar representerar en standardiserad bro mellan ett API och en agent och möjliggör sömlös genomförande av API: er oavsett dess underliggande implementering. Föreställ dig att du utvecklar en agent som ska hjälpa användare att boka flygningen. Du vill använda Google Flights API, men du är inte säker på hur agenten ska be om förfrågningar till denna API -slutpunkt. Ett tillvägagångssätt skulle vara implementering av anpassad kod som analyserar användarförfrågan och kallar API. Detta är emellertid benägna att fel och svårt att skala. En mer robust lösning är att använda en förlängning. En förlängning tillhandahåller agenten baserat på exempel på hur API -slutpunkten används och vilka argument eller parametrar som krävs för ett framgångsrikt samtal. Agenten kan sedan bestämma vilken förlängning som är bäst lämpad för att lösa användarförfrågan.

💻📑 Funktioner: strukturerade uppgifter och återanvändbarhet

I sin uppfattning liknar funktioner funktionerna i mjukvaruutvecklingen. Det är fristående kodmoduler som kan utföra en viss uppgift och kan återanvändas vid behov. I samband med agenter kan en modell från en mening med kända funktioner välja och bestämma när vilken funktion som ska kallas med vilka argument. I motsats till tillägg gör emellertid en modell inte ett direkt API -samtal när du använder funktioner. Exekveringen äger rum på klientsidan, vilket ger utvecklarna mer kontroll över dataflödet i applikationen. Detta är särskilt användbart om API -samtal måste genomföras utanför det direkta agentarkitekturflödet, förhindra säkerhets- eller autentiseringsbegränsningar från att förhindra direkta vyer eller göra temporära eller operativa begränsningar omöjliga i realtid. Funktioner är också idealiska för att formera utgången från modellen i ett strukturerat format (t.ex. JSON), vilket underlättar ytterligare bearbetning av andra system.

🧠📚 Problemet med statisk kunskap och lösningen från datalager

Datalagrar behandlar begränsningarna för den statiska kunskapen om röstmodeller. Föreställ dig en röstmodell som ett enormt bibliotek med böcker som innehåller dess träningsdata. Till skillnad från ett riktigt bibliotek som ständigt absorberar nya volymer förblir denna kunskap statisk.

Datalagrar tillåter agenter att få tillgång till mer dynamisk och upp till datuminformation. Utvecklare kan tillhandahålla ytterligare data i sitt ursprungliga format, vilket innebär att tidskrävande datatransformation, modellträning eller finjustering. Dataffären konverterar de inkommande dokumenten till vektorbäddar som agenten kan använda för att extrahera den information som krävs.

Ett typiskt exempel på användningen av datalagrar är den återvinningsförstärkta generationen (RAG), där agenten kan komma åt olika dataformat, inklusive webbplatsinnehåll, strukturerad data (PDFS, Word -dokument, CSV -filer, kalkylblad) och ostrukturerade data (HTML, PDF, TXT). Processen inkluderar att generera inbäddning för användarförfrågan, jämföra dessa utföringsformar med innehållet i Vectord -databasen, uppmanar det relevanta innehållet och vidarebefordrar till agenterna för formulering av ett svar eller handling.

🎯🛠 Verktygsanvändning och inlärningsmetoder för agenter

Kvaliteten på en agents svar beror direkt på hans förmåga att förstå och utföra dessa olika uppgifter, inklusive valet av rätt verktyg och deras effektiva användning. För att förbättra en modells förmåga att välja rätt verktyg finns det olika metoder för riktat lärande:

1. Inlärning i kontext

Uppmanade en generaliserad modell med en snabb, verktyg och några exempel, vilket innebär att den kan lära sig "på farten" hur och när dessa verktyg används för en specifik uppgift. React -ramverket är ett exempel på detta tillvägagångssätt.

2. Hämtningsbaserad inlärning i kontext

Gå ett steg längre och fyller dynamiskt modellen-promption med den mest relevanta informationen, verktygen och tillhörande exempel som nås från ett externt minne.

3. finjusteringsbaserat lärande

Innehåller utbildning av en modell med en större datapost av specifika exempel före slutsatsen. Detta hjälper modellen att förstå när och hur vissa verktyg används innan den till och med får användarförfrågningar.

Kombinationen av dessa inlärningsmetoder möjliggör robusta och anpassningsbara lösningar.

🤖🔧 AI Agent Development and Open Source Solutions

Den praktiska implementeringen av AI -agenter kan förenklas avsevärt av bibliotek som Langchain och Langgraph. Dessa öppna källkodsbibliotek gör det möjligt för utvecklare att skapa komplexa agenter genom att "kedja" sekvenser av logik, resonemang och verktygssamtal.

Till exempel kan en agent med hjälp av SERPAPI (för Google Search) och Google placerar API för att svara på en begäran om flera scener från en användare genom att först leta efter information om en specifik händelse och sedan bestämma adressen till den tillhörande platsen.

🌐⚙ Produktion och plattformar för AI -agenter

För utveckling av produktionsapplikationer erbjuder plattformar som ** Vertex AI från Google ** en fullt hanterad miljö som ger alla grundläggande element för skapandet av agenter. Utvecklare kan snabbt definiera kritiska delar av sina agenter via ett naturligt språkgränssnitt, inklusive mål, uppgifter, verktyg och exempel.

Plattformen erbjuder också utvecklingsverktyg för att testa, utvärdera, mäta prestanda, felsöka och förbättra den totala kvaliteten på utvecklade agenter. Detta gör det möjligt för utvecklare att koncentrera sig på strukturen och förfining av sina agenter, medan komplexiteten i infrastrukturen, tillhandahållandet och underhållet antas av plattformen.

🌌🚀 AI -agenters framtid: Agentkedjan och iterativt lärande

AI -agenternas framtid har en enorm potential. Med vidareutvecklingen av verktyg och förbättring av resonemangsfärdigheterna kommer agenter att kunna lösa allt komplexa problem. Ett strategiskt tillvägagångssätt som ** ”Agent Chaining” **, där specialiserade agenter - varje expert på ett visst område eller en specifik uppgift - kombineras kommer att fortsätta att vinna i betydelse och möjliggöra enastående resultat inom olika branscher och problemområden.

Det är viktigt att betona att utvecklingen av komplexa agentarkitekturer kräver en iterativ strategi. Att experimentera och raffinera är nyckeln till att hitta lösningar för specifika affärskrav och organisatoriska behov.

Även om inga två agenter är identiska på grund av den generativa karaktären hos de underliggande modellerna, kan vi skapa effektiva applikationer genom att använda styrkorna i dessa grundläggande komponenter som utökar färdigheterna i röstmodeller och skapar verkligt mervärde. Resan av AI för passiva modeller till aktiva, intelligenta agenter har just börjat, och möjligheterna verkar vara obegränsade.

Från barerna till Global: SMES erövrar världsmarknaden med en smart strategi - Bild: Xpert.Digital

Vid en tidpunkt då det digitala närvaron av ett företag beslutar om sin framgång, kan utmaningen med hur denna närvaro utformas autentiskt, individuellt och omfattande. Xpert.Digital erbjuder en innovativ lösning som positionerar sig som en korsning mellan ett industriellt nav, en blogg och en varumärkesambassadör. Den kombinerar fördelarna med kommunikations- och försäljningskanaler i en enda plattform och möjliggör publicering på 18 olika språk. Samarbetet med partnerportaler och möjligheten att publicera bidrag till Google News och en pressdistributör med cirka 8 000 journalister och läsare maximerar innehållet och synligheten för innehållet. Detta representerar en viktig faktor i extern försäljning och marknadsföring (symboler).

Mer om detta här:

• Äkta. Individuellt. Global: Xpert.Digital -strategin för ditt företag

⚙ Utvecklingen av artificiell intelligens (AI) har upplevt en anmärkningsvärd dynamik de senaste åren. I synnerhet har uppfattningen av "agenter" gjort en ny nivå av interaktion och problemlösning. Agenter är mer än bara modeller; Det är autonoma system som strävar efter mål genom att interagera med världen, bearbeta information och fatta beslut. I det följande analyseras konceptet av agenter och kompletteras med innovativa tillvägagångssätt för att öka prestandan.

🚀 Vad är en agent?

En agent kan definieras som en mjukvaruapplikation som försöker uppnå ett mål genom observation och interaktion med din miljö. Till skillnad från traditionella modeller som bara reagerar på förfrågningar kan agenter agera proaktivt och bestämma sig självständigt om hur de ska uppnå sitt mål.

✨ Kärnkomponenter i en agent

• Modellen: Det centrala elementet i en agent är röstmodellen som fungerar som ett beslut. Denna modell kan vara allmän eller speciellt skräddarsydd för vissa applikationer.
• Verktygen: Verktyg utvidgar modellens färdigheter genom att möjliggöra åtkomst till externa datakällor eller funktioner. Exempel är API -integrationer eller databaser.
• Orkestreringslagret: När agenten samlar in information kontrollerar detta lager, bearbetar och utför åtgärder. Det bildar agentens "hjärna", logiken, minnet och beslutet.

🧠 Agent kontra modeller

En grundläggande skillnad mellan agenter och enkla modeller ligger i hur du hanterar information:

• Modeller: Begränsa dig till infereniska baserade svar och bara använda träningsdata.
• Agenter: Använd verktyg för att få åtkomst till information i realtid och utföra utökade uppgifter som multi-Gymnastics-interaktioner.

🔧 Utökade funktionaliteter efter verktyg

🌐 Förlängningar

Tillägg är gränssnitt mellan API: er och agenter. De gör det möjligt för agenten att ringa API -samtal utan behov av komplexa, anpassade koder.

⚙ Funktioner

Till skillnad från tillägg utförs funktioner på klientsidan. Dessa erbjuder utvecklare kontroll över dataflödet och möjliggör implementering av specifik logik.

📊 Databaser

Genom att integrera Vectorship Banks kan agenter dynamiskt få tillgång till strukturerade och ostrukturerade data för att ge exakta och kontextrelaterade svar.

📈 Ökning i prestanda genom riktat lärande

För att öka agenternas effektivitet finns det olika inlärningsmetoder:

1. Inlärning i kontext: Tillåter modeller, verktyg och exempel att lära sig och tillämpas direkt under slutsatsen.
2. Lär baserat inlärning i kontext: kombinerar dynamisk datatillgång med modellen för att kunna få tillgång till kontextrelaterad information.
3. Finjustering: Genom riktade datatillsatser är modellen optimerad för specifika uppgifter.

🔮 Agenternas framtida potential

Utvecklingen av agenter går långt utöver de tidigare applikationerna. I framtiden kan agenter i följande områden vara banbrytande:

• Sjukvård: Agenter kan skapa personliga diagnoser och behandlingsplaner.
• Utbildning: Dynamiska inlärningsplattformar kan realiseras av agenter som svarar på varje elevs behov.
• Ekonomi: Automatiserade processer och beslutsfattande kan revolutioneras i företag genom användning av agenter.

🏁 Agenter representerar revolutionära framsteg i AI

Agenter representerar en revolutionerande framsteg i AI genom att kombinera modeller med verktyg, logik och beslutsförmåga. De möjligheter de erbjuder är nästan obegränsade, och deras betydelse kommer att fortsätta att öka i en värld som i allt högre grad beror på data och automatisering.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus