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 de senaste åren inom områden som bildigenkänning, talbehandling och innehållsgenerering. Men framtiden för AI sträcker sig långt bortom isolerade modeller tränade för specifika uppgifter. Vi befinner oss i början av en ny era där intelligenta system kan tänka, agera och interagera med sin omgivning självständigt: AI-agenternas era.

🧑‍🍳🏗️ Kocken som en metafor för kognitiva arkitekturer

Föreställ dig en skicklig kock i ett livligt restaurangkök. Deras mål är att skapa utsökta rätter för gästerna. Denna process innebär en komplex sekvens av planering, genomförande och anpassning. De samlar in information – gästbeställningar, tillgängliga ingredienser i skafferiet och kylskåpet. Därefter överväger de vilka rätter de kan tillaga med tillgängliga resurser och sin kunskap. Slutligen vidtar de åtgärder, hackar grönsaker, kryddar maten och bryner kött. Under hela processen gör de justeringar och optimerar sina planer när ingredienserna börjar ta slut eller de får feedback från gästerna. Resultaten av deras tidigare handlingar informerar deras framtida beslut. Denna cykel av informationsinsamling, planering, genomförande och anpassning beskriver en unik kognitiv arkitektur som kocken använder för att uppnå sitt mål.

🛠️🤔 Hur AI-agenter tänker och agerar

Precis som den här kocken kan AI-agenter utnyttja kognitiva arkitekturer för att uppnå sina mål. De bearbetar iterativt information, fattar välgrundade beslut och optimerar sina nästa steg baserat på tidigare resultat. I hjärtat av dessa kognitiva arkitekturer finns ett lager som ansvarar för att hantera minne, tillstånd, resonemang och planering. Det använder avancerade prompttekniker och relaterade ramverk för att vägleda resonemang och planering, vilket gör det möjligt för agenten att interagera mer effektivt med sin omgivning och utföra komplexa uppgifter.

Lämplig för detta:

• Google Whitepaper (PDF) på engelska: ”Agenter” – Struktur och funktionalitet hos AI-agenter

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

Skillnaden mellan enkla AI-modeller och dessa avancerade agenter är avgörande. Traditionella modeller är begränsade till den kunskap som finns i deras träningsdata. De gör enskilda slutsatser eller förutsägelser baserade på användarens omedelbara begäran. Om de inte uttryckligen implementeras, behåller de inte sessionshistorik eller kontinuerligt sammanhang, såsom en chatthistorik. De saknar också möjligheten att interagera direkt med externa system eller utföra komplexa logiska processer. Medan användare kan vägleda modellerna mot mer komplexa förutsägelser genom smarta uppmaningar och användning av resonemangsramverk (som Chain of Thought eller ReAct), är den faktiska kognitiva arkitekturen inte inbyggd i modellen.

Däremot har AI-agenter en utökad kunskapsbas, som uppnås genom anslutning till externa system via så kallade "verktyg". Dessa verktyg hanterar sessionshistorik för att möjliggöra flerstegsslutsatser och förutsägelser baserade på användarförfrågningar och beslut som fattas på orkestreringslagret. En "rörelse" eller interaktion definieras som ett utbyte mellan det interagerande systemet och agenten. Integreringen av verktyg är en integrerad del av agentarkitekturen, och de använder inbyggda kognitiva arkitekturer som använder resonemangsramverk eller förbyggda agentramverk.

🛠️🌐 Verktyg: Bryggan till den verkliga världen

Dessa verktyg är nyckeln till att agenter interagerar med omvärlden. Medan traditionella språkmodeller utmärker sig på att bearbeta information, saknar de förmågan att direkt uppfatta eller påverka den verkliga världen. Detta begränsar deras användbarhet i situationer som kräver interaktion med externa system eller data. Man skulle kunna säga att en språkmodell bara är så bra som vad den har lärt sig från sina träningsdata. Oavsett hur mycket data som matas in i en modell saknar den den grundläggande förmågan att interagera med omvärlden. Verktyg överbryggar detta gap och möjliggör realtids-, kontextmedvetna interaktioner med externa system.

🛠️📡 Tillägg: Standardiserade bryggor till API:er

Det finns olika typer av verktyg tillgängliga för AI-agenter. Tillägg tillhandahåller en standardiserad brygga mellan ett API och en agent, vilket möjliggör sömlös exekvering av API:er oavsett deras underliggande implementering. Tänk dig att du utvecklar en agent för att hjälpa användare att boka flyg. Du vill använda Google Flights API men är osäker på hur agenten ska göra förfrågningar till denna API-slutpunkt. En metod skulle vara att implementera anpassad kod som analyserar användarförfrågan och anropar API:et. Detta är dock felbenäget och svårt att skala. En mer robust lösning är att använda ett tillägg. Ett tillägg lär agenten, genom exempel, hur man använder API-slutpunkten och vilka argument eller parametrar som krävs för ett lyckat anrop. Agenten kan sedan avgöra vid körning vilket tillägg som är bäst lämpat för att lösa användarförfrågan.

💻📑 Funktioner: Strukturerade uppgifter och återanvändbarhet

Funktioner liknar i konceptet funktioner inom mjukvaruutveckling. De är fristående kodmoduler som utför en specifik uppgift och kan återanvändas vid behov. I samband med agenter kan en modell välja från en uppsättning kända funktioner och bestämma när vilken funktion ska anropas med vilka argument. Till skillnad från tillägg gör dock en modell inte ett direkt API-anrop när funktioner används. Exekvering sker på klientsidan, vilket ger utvecklare mer kontroll över dataflödet inom applikationen. Detta är särskilt användbart när API-anrop måste göras utanför det direkta agentarkitekturflödet, när säkerhets- eller autentiseringsbegränsningar förhindrar direkta anrop, eller när tids- eller driftsbegränsningar gör realtidsexekvering omöjlig. Funktioner är också utmärkta för att formatera modellens utdata till ett strukturerat format (t.ex. JSON), vilket underlättar vidare bearbetning av andra system.

🧠📚 Problemet med statisk kunskap och lösningen genom datalager

Datalager adresserar begränsningarna i den statiska kunskapen om språkmodeller. Föreställ dig en språkmodell som ett stort bibliotek med böcker som innehåller dess träningsdata. Till skillnad från ett riktigt bibliotek, som ständigt lägger till nya volymer, förblir denna kunskap statisk.

Datalagrar gör det möjligt för agenter att få tillgång till mer dynamisk och aktuell information. Utvecklare kan tillhandahålla ytterligare data i originalformat, vilket eliminerar tidskrävande datatransformationer, modellomträning eller finjustering. Datalagret konverterar inkommande dokument till vektorinbäddningar som agenten kan använda för att extrahera den information den behöver.

Ett typiskt exempel på användning av datalager är Retrieval Augmented Generation (RAG), där agenten kan komma åt en mängd olika dataformat, inklusive webbplatsinnehåll, strukturerad data (PDF:er, Word-dokument, CSV-filer, kalkylblad) och ostrukturerad data (HTML, PDF, TXT). Processen innebär att generera inbäddningar för användarförfrågan, jämföra dessa inbäddningar med innehållet i vektordatabasen, hämta relevant innehåll och skicka det till agenten för att formulera ett svar eller en åtgärd.

🎯🛠️ Verktygsanvändning och inlärningsmetoder för agenter

Kvaliteten på en agents svar beror direkt på dess förmåga att förstå och utföra dessa olika uppgifter, inklusive att välja rätt verktyg och använda dem effektivt. För att förbättra en modells förmåga att välja lämpliga verktyg finns det flera riktade inlärningsmetoder:

1. Kontextuellt lärande

Den tillhandahåller en generaliserad modell vid inferenstillfället med en prompt, verktyg och några exempel, vilket gör att den kan lära sig "i farten" hur och när dessa verktyg ska användas för en given uppgift. ReAct-ramverket är ett exempel på denna metod.

2. Återhämtningsbaserat kontextuellt lärande

Gå ett steg längre och fyll dynamiskt i modellprompten med den mest relevanta informationen, verktygen och relaterade exemplen som hämtats från extern lagring.

3. Finjusteringsbaserat lärande

Detta innebär att man tränar en modell på en större datamängd av specifika exempel innan man sluter slutsatser. Detta hjälper modellen att förstå när och hur vissa verktyg tillämpas innan den ens tar emot användarförfrågningar.

Kombinationen av dessa inlärningsmetoder möjliggör robusta och anpassningsbara lösningar.

🤖🔧 Utveckling av AI-agenter och lösningar med öppen källkod

Den praktiska implementeringen av AI-agenter kan förenklas avsevärt med bibliotek som LangChain och LangGraph. Dessa bibliotek med öppen källkod gör det möjligt för utvecklare att skapa komplexa agenter genom att "kedja" sekvenser av logik, resonemang och verktygsanrop.

Till exempel kan en agent använda SerpAPI (för Google Search) och Google Places API för att svara på en flerstegsförfrågan från en användare genom att först söka efter information om en specifik händelse och sedan bestämma adressen till den tillhörande platsen.

🌐⚙️ Produktion och plattformar för AI-agenter

För att utveckla produktionsapplikationer erbjuder plattformar som Googles Vertex AI en helt hanterad miljö som tillhandahåller alla viktiga element för att skapa agenter. Genom ett naturligt språkgränssnitt kan utvecklare snabbt definiera kritiska element för sina agenter, inklusive mål, uppgiftsinstruktioner, verktyg och exempel.

Plattformen erbjuder även utvecklingsverktyg för att testa, utvärdera, mäta prestanda, felsöka och förbättra den övergripande kvaliteten på utvecklade agenter. Detta gör det möjligt för utvecklare att fokusera på att bygga och förfina sina agenter, medan plattformen hanterar komplexiteten i infrastruktur, driftsättning och underhåll.

🌌🚀 Framtiden för AI-agenter: Agentkedja och iterativ inlärning

Framtiden för AI-agenter har enorm potential. Med vidareutveckling av verktyg och förbättring av resonemangsförmågan kommer agenter att kunna lösa alltmer komplexa problem. En strategisk metod som kallas **agentkedja**, där specialiserade agenter – var och en expert inom ett specifikt område eller en specifik uppgift – kombineras, kommer att fortsätta att få större betydelse och möjliggöra enastående resultat inom olika branscher och problemområden.

Det är viktigt att betona att utveckling av komplexa agentarkitekturer kräver en iterativ metod. Experiment och förfining är nyckeln till att hitta lösningar för specifika affärskrav och organisatoriska behov.

Även om inga två agenter är identiska på grund av de underliggande modellernas generativa natur, kan vi genom att utnyttja styrkorna hos dessa grundläggande komponenter skapa kraftfulla applikationer som utökar språkmodellernas möjligheter och levererar verkligt mervärde. AI:s resa från passiva modeller till aktiva, intelligenta agenter har bara börjat, och möjligheterna verkar obegränsade.

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 haft en anmärkningsvärd fart de senaste åren. I synnerhet har konceptet "agenter" möjliggjort en ny nivå av interaktion och problemlösning. Agenter är mer än bara modeller; de är autonoma system som strävar efter mål genom att interagera med världen, bearbeta information och fatta beslut. Följande avsnitt analyserar konceptet agenter och kompletterar det med innovativa metoder för att förbättra prestanda.

🚀 Vad är en agent?

En agent kan definieras som en mjukvaruapplikation som försöker uppnå ett mål genom att observera och interagera med sin omgivning. Till skillnad från traditionella modeller som bara reagerar på förfrågningar, kan agenter agera proaktivt och självständigt och besluta hur de ska uppnå sitt mål.

✨ Kärnkomponenter i en agent

• Modellen: Det centrala elementet i en agent är språkmodellen, som fungerar som beslutsfattare. Denna modell kan vara generell till sin natur eller specifikt anpassad till vissa användningsfall.
• Verktygen: Verktyg utökar modellens funktioner genom att möjliggöra åtkomst till externa datakällor eller funktioner. Exempel inkluderar API-integrationer eller databaser.
• Orkestreringsskiktet: Detta lager styr hur agenten samlar in och bearbetar information och utför handlingar. Det utgör agentens "hjärna" och integrerar logik, minne och beslutsfattande.

🧠 Agenter kontra modeller

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

• Modeller: Dessa är begränsade till inferensbaserade svar och använder endast träningsdata.
• Agenter: Använd verktyg för att hämta information i realtid och utföra avancerade uppgifter som interaktioner över flera turer.

🔧 Förbättrade funktioner genom verktyg

🌐 Förlängningar

Tillägg är gränssnitt mellan API:er och agenter. De gör det möjligt för agenten att göra API-anrop utan att kräva komplex, anpassad kod.

⚙️ Funktioner

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

📊 Databaser

Genom att integrera vektordatabaser kan agenter dynamiskt få åtkomst till strukturerad och ostrukturerad data för att leverera mer exakta och kontextmedvetna svar.

📈 Prestationsförbättring genom riktat lärande

För att öka agenternas effektivitet finns det olika inlärningsmetoder:

1. Kontextuellt lärande: Möjliggör inlärning och tillämpning av modeller, verktyg och exempel direkt under inferenstid.
2. Hämtningsbaserat kontextuellt lärande: Kombinerar dynamiska datahämtningar med modellen för att få tillgång till kontextrelaterad information.
3. Finjustering: Genom att lägga till riktad data optimeras modellen för specifika uppgifter.

🔮 Agenters framtida potential

Agentutveckling sträcker sig långt bortom nuvarande tillämpningar. I framtiden kan agenter vara banbrytande inom följande områden:

• Hälso- och sjukvård: Agenter kan skapa personliga diagnoser och behandlingsplaner.
• Utbildning: Dynamiska lärplattformar kan implementeras genom agenter som svarar på varje elevs behov.
• Affärer: Automatiserade processer och beslutsfattande i företag skulle kunna revolutioneras genom användningen av agenter.

🏁 Agenter representerar ett revolutionerande framsteg inom AI.

Agenter representerar ett revolutionerande framsteg inom AI genom att kombinera modeller med verktyg, logik och beslutsfattande kapacitet. Möjligheterna de erbjuder är praktiskt taget obegränsade, och deras betydelse kommer att fortsätta att växa i en värld som blir alltmer beroende av 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

 

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