Наступний етап штучного інтелекту: автономні агенти ШІ підкорюють цифровий світ – агенти ШІ проти моделей ШІ

🌟 Швидкий розвиток штучного інтелекту (ШІ) призвів до вражаючих досягнень останніми роками в таких галузях, як розпізнавання зображень, обробка мовлення та генерація контенту. Але майбутнє ШІ виходить далеко за межі ізольованих моделей, навчених для виконання конкретних завдань. Ми знаходимося на початку нової ери, в якій інтелектуальні системи здатні мислити, діяти та взаємодіяти зі своїм середовищем самостійно: ери агентів ШІ.

🧑‍🍳🏗️ Шеф-кухар як метафора когнітивних архітектур

Уявіть собі вправного шеф-кухаря на гамірній кухні ресторану. Його мета — створювати вишукані страви для гостей. Цей процес включає складну послідовність планування, виконання та адаптації. Вони збирають інформацію: замовлення гостей, наявні інгредієнти в коморі та холодильнику. Далі вони обмірковують, які страви вони можуть приготувати з наявними ресурсами та своїми знаннями. Нарешті, вони вживають заходів: нарізають овочі, приправляють їжу та обсмажують м'ясо. Протягом усього процесу вони вносять корективи, оптимізуючи свої плани, коли інгредієнти закінчуються або вони отримують відгуки від гостей. Результати їхніх попередніх дій впливають на їхні майбутні рішення. Цей цикл збору інформації, планування, виконання та адаптації описує унікальну когнітивну архітектуру, яку шеф-кухар використовує для досягнення своєї мети.

🛠️🤔 Як агенти зі штучним інтелектом думають та діють

Як і цей шеф-кухар, агенти штучного інтелекту можуть використовувати когнітивні архітектури для досягнення своїх цілей. Вони ітеративно обробляють інформацію, приймають обґрунтовані рішення та оптимізують свої наступні кроки на основі минулих результатів. В основі цих когнітивних архітектур лежить шар, відповідальний за управління пам'яттю, станом, міркуваннями та плануванням. Він використовує передові методи підказок та пов'язані фреймворки для керівництва міркуваннями та плануванням, дозволяючи агенту ефективніше взаємодіяти зі своїм середовищем та виконувати складні завдання.

Пов'язано з цим:

• Технічний документ Google (PDF) англійською мовою: «Агенти» – структура та функціональність агентів штучного інтелекту

📊⚙️ Відмінності між традиційними моделями ШІ та агентами ШІ

Різниця між простими моделями штучного інтелекту та цими просунутими агентами є вирішальною. Традиційні моделі обмежені знаннями, що містяться в їхніх навчальних даних. Вони роблять окремі висновки або прогнози на основі безпосереднього запиту користувача. Якщо це не реалізовано чітко, вони не зберігають історію сеансів або безперервний контекст, такий як історія чату. Їм також бракує можливості безпосередньо взаємодіяти із зовнішніми системами або виконувати складні логічні процеси. Хоча користувачі можуть керувати моделями до складніших прогнозів за допомогою розумних підказок та використання фреймворків міркувань (таких як Chain of Thought або ReAct), фактична когнітивна архітектура не є суттєво вбудованою в модель.

На відміну від цього, агенти ШІ мають розширену базу знань, що досягається завдяки зв'язку із зовнішніми системами за допомогою так званих «інструментів». Ці інструменти керують історією сеансів, щоб забезпечити багатоетапні висновки та прогнози на основі запитів користувачів та рішень, прийнятих на рівні оркестрації. «Хід» або взаємодія визначається як обмін між взаємодіючою системою та агентом. Інтеграція інструментів є невід'ємною частиною архітектури агента, і вони використовують нативні когнітивні архітектури, що застосовують фреймворки міркувань або попередньо створені фреймворки агентів.

🛠️🌐 Інструменти: Міст до реального світу

Ці інструменти є ключовими для взаємодії агентів із зовнішнім світом. Хоча традиційні мовні моделі чудово обробляють інформацію, їм бракує здатності безпосередньо сприймати реальний світ або впливати на нього. Це обмежує їхню корисність у ситуаціях, що потребують взаємодії із зовнішніми системами або даними. Можна сказати, що мовна модель настільки хороша, наскільки вона вивчила свої навчальні дані. Незалежно від того, скільки даних подається в модель, їй бракує фундаментальної здатності взаємодіяти із зовнішнім світом. Інструменти долають цю прогалину, забезпечуючи взаємодію із зовнішніми системами в режимі реального часу з урахуванням контексту.

🛠️📡 Розширення: Стандартизовані мости до API

Агентам штучного інтелекту доступні різні типи інструментів. Розширення забезпечують стандартизований міст між API та агентом, що дозволяє безперебійно виконувати API незалежно від їхньої базової реалізації. Уявіть, що ви розробляєте агента, який допоможе користувачам бронювати авіаквитки. Ви хочете використовувати API Google Flights, але не впевнені, як агент повинен робити запити до цієї кінцевої точки API. Одним із підходів було б реалізація власного коду, який аналізує запит користувача та викликає API. Однак це схильне до помилок і важко масштабується. Більш надійним рішенням є використання розширення. Розширення навчає агента на прикладах, як використовувати кінцеву точку API та які аргументи або параметри потрібні для успішного виклику. Потім агент може під час виконання вирішити, яке розширення найкраще підходить для обробки запиту користувача.

💻📑 Особливості: Структуровані завдання та можливість повторного використання

Функції за концепцією схожі на функції в розробці програмного забезпечення. Вони є самостійними модулями коду, які виконують певне завдання та можуть бути повторно використані за потреби. У контексті агентів модель може вибирати з набору відомих функцій та вирішувати, коли викликати яку функцію з якими аргументами. Однак, на відміну від розширень, під час використання функцій модель не здійснює прямий виклик API. Виконання відбувається на стороні клієнта, що дає розробникам більше контролю над потоком даних у програмі. Це особливо корисно, коли виклики API потрібно здійснювати поза межами прямого потоку архітектури агента, коли обмеження безпеки або автентифікації перешкоджають прямим викликам, або коли часові чи операційні обмеження роблять виконання в режимі реального часу неможливим. Функції також чудово підходять для форматування виводу моделі у структурований формат (наприклад, JSON), що полегшує подальшу обробку іншими системами.

🧠📚 Проблема статичних знань та її вирішення за допомогою сховищ даних

Сховища даних усувають обмеження статичних знань мовних моделей. Уявіть собі мовну модель як величезну бібліотеку книг, що містять її навчальні дані. На відміну від справжньої бібліотеки, яка постійно додає нові томи, ці знання залишаються статичними.

Сховища даних дозволяють агентам отримувати доступ до більш динамічної та актуальної інформації. Розробники можуть надавати додаткові дані в їх оригінальному форматі, що усуває трудомісткі перетворення даних, перенавчання моделі або точне налаштування. Сховище даних перетворює вхідні документи на векторні вбудовані файли, які агент може використовувати для вилучення необхідної інформації.

Типовим прикладом використання сховищ даних є доповнена генерація пошуку (RAG), де агент може отримати доступ до різноманітних форматів даних, включаючи контент веб-сайту, структуровані дані (PDF, документи Word, CSV-файли, електронні таблиці) та неструктуровані дані (HTML, PDF, TXT). Процес включає генерацію вбудованих даних для запиту користувача, порівняння цих вбудованих даних із вмістом векторної бази даних, отримання відповідного контенту та передачу його агенту для формулювання відповіді або дії.

🎯🛠️ Використання інструментів та підходи до навчання для агентів

Якість відповідей агента безпосередньо залежить від його здатності розуміти та виконувати ці різні завдання, включаючи вибір правильних інструментів та їх ефективне використання. Для покращення здатності моделі вибирати відповідні інструменти існує кілька цілеспрямованих підходів до навчання:

1. Контекстне навчання

Він надає узагальнену модель під час виведення з підказкою, інструментами та кількома прикладами, що дозволяє йому навчатися «на льоту», як і коли використовувати ці інструменти для певного завдання. Фреймворк ReAct є прикладом такого підходу.

2. Контекстне навчання на основі пошуку інформації

Зробіть ще один крок і динамічно заповніть запрошення моделі найрелевантнішою інформацією, інструментами та відповідними прикладами, отриманими із зовнішнього сховища.

3. Навчання на основі точного налаштування

Це передбачає навчання моделі на більшому наборі даних конкретних прикладів перед виведенням. Це допомагає моделі зрозуміти, коли і як застосовуються певні інструменти, ще до того, як вона отримає запити користувачів.

Поєднання цих підходів до навчання дозволяє створювати надійні та адаптивні рішення.

🤖🔧 Розробка ШІ-агентів та рішень з відкритим кодом

Практичну реалізацію агентів штучного інтелекту можна значно спростити за допомогою таких бібліотек, як LangChain та LangGraph. Ці бібліотеки з відкритим кодом дозволяють розробникам створювати складні агенти шляхом «ланцюжкування» послідовностей логіки, міркувань та викликів інструментів.

Наприклад, агент може використовувати SerpAPI (для пошуку Google) та Google Places API, щоб відповісти на багатоетапний запит користувача, спочатку шукаючи інформацію про певну подію, а потім визначаючи адресу пов’язаного з нею місця розташування.

🌐⚙️ Виробництво та платформи для агентів зі штучним інтелектом

Для розробки виробничих застосунків такі платформи, як Vertex AI від Google, пропонують повністю кероване середовище, яке забезпечує всі необхідні елементи для створення агентів. За допомогою інтерфейсу природною мовою розробники можуть швидко визначити критичні елементи своїх агентів, включаючи цілі, інструкції до завдань, інструменти та приклади.

Платформа також пропонує інструменти розробки для тестування, оцінки, вимірювання продуктивності, налагодження та покращення загальної якості розроблених агентів. Це дозволяє розробникам зосередитися на створенні та вдосконаленні своїх агентів, поки платформа займається складністю інфраструктури, розгортання та обслуговування.

🌌🚀 Майбутнє агентів зі штучним інтелектом: ланцюжок агентів та ітеративне навчання

Майбутнє агентів штучного інтелекту має величезний потенціал. З подальшим розвитком інструментів та вдосконаленням можливостей міркування агенти зможуть вирішувати дедалі складніші проблеми. Стратегічний підхід, який називається **ланцюжок агентів**, у якому спеціалізовані агенти, кожен з яких є експертом у певній галузі чи завданні, об'єднуються, продовжуватиме набувати значення та забезпечить видатні результати в різних галузях та проблемних областях.

Важливо наголосити, що розробка складних архітектур агентів вимагає ітеративного підходу. Експериментування та вдосконалення є ключовими для пошуку рішень для конкретних бізнес-вимог та потреб організації.

Хоча жодні два агенти не є однаковими через генеративну природу базових моделей, використовуючи сильні сторони цих фундаментальних компонентів, ми можемо створювати потужні програми, які розширюють можливості мовних моделей та забезпечують реальну додаткову цінність. Шлях штучного інтелекту від пасивних моделей до активних, інтелектуальних агентів тільки розпочався, і можливості здаються безмежними.

Від локального до глобального: малі та середні підприємства завойовують світовий ринок за допомогою розумної стратегії - Зображення: Xpert.Digital

В епоху, коли цифрова присутність компанії визначає її успіх, завдання полягає у створенні автентичної, персоналізованої та широкомасштабної присутності. Xpert.Digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як поєднання галузевого центру, блогу та амбасадора бренду. Воно поєднує переваги комунікаційних та збутових каналів на єдиній платформі та дозволяє публікувати матеріали 18 різними мовами. Співпраця з партнерськими порталами та можливість публікації статей у Google News та списку розсилки преси, який налічує приблизно 8000 журналістів та читачів, максимізує охоплення та видимість контенту. Це є вирішальним фактором у зовнішніх продажах та маркетингу (SMarketing).

Більше інформації тут:

• Автентичний. Індивідуальний. Глобальний: Стратегія Xpert.Digital для вашої компанії

⚙️ Розвиток штучного інтелекту (ШІ) набув значного поштовху в останні роки. Зокрема, концепція «агентів» дозволила вийти на новий рівень взаємодії та вирішення проблем. Агенти – це більше, ніж просто моделі; це автономні системи, які переслідують цілі, взаємодіючи зі світом, обробляючи інформацію та приймаючи рішення. У наступному розділі аналізується концепція агентів та доповнюється її інноваційними підходами до підвищення продуктивності.

🚀 Хто такий агент?

Агента можна визначити як програмний застосунок, який намагається досягти мети, спостерігаючи за своїм середовищем та взаємодіючи з ним. На відміну від традиційних моделей, які просто реагують на запити, агенти здатні діяти проактивно та самостійно вирішувати, як досягти своєї мети.

✨ Основні компоненти агента

• Модель: Центральним елементом агента є мовна модель, яка виступає в ролі особи, що приймає рішення. Ця модель може бути загальною за своєю природою або спеціально адаптованою до певних випадків використання.
• Інструменти: Інструменти розширюють можливості моделі, надаючи доступ до зовнішніх джерел даних або функцій. Прикладами є інтеграції API або бази даних.
• Рівень оркестрації: Цей рівень контролює, як агент збирає та обробляє інформацію та виконує дії. Він формує «мозок» агента, інтегруючи логіку, пам'ять та прийняття рішень.

🧠 Агенти проти моделей

Фундаментальна відмінність між агентами та простими моделями полягає у способі обробки інформації:

• Моделі: Вони обмежені відповідями на основі висновків та використовують лише навчальні дані.
• Агенти: Використовуйте інструменти для отримання інформації в режимі реального часу та виконання складних завдань, таких як багаточергова взаємодія.

🔧 Розширені функціональні можливості за допомогою інструментів

🌐 Розширення

Розширення – це інтерфейси між API та агентами. Вони дозволяють агенту здійснювати виклики API без необхідності написання складного, спеціального коду.

⚙️ Особливості

На відміну від розширень, функції виконуються на стороні клієнта. Вони дають розробникам контроль над потоком даних і дозволяють реалізувати певну логіку.

📊 Бази даних

Інтегруючи векторні бази даних, агенти можуть динамічно отримувати доступ до структурованих та неструктурованих даних, щоб надавати точніші та контекстно-залежні відповіді.

📈 Покращення продуктивності завдяки цілеспрямованому навчанню

Для підвищення ефективності агентів існують різні методи навчання:

1. Контекстне навчання: дозволяє вивчати та застосовувати моделі, інструменти та приклади безпосередньо під час логічного висновку.
2. Контекстне навчання на основі пошуку даних: поєднує динамічний пошук даних з моделлю для доступу до контекстно-пов'язаної інформації.
3. Точне налаштування: Додаючи цільові дані, модель оптимізується для конкретних завдань.

🔮 Майбутній потенціал агентів

Розробка агентів виходить далеко за межі сучасних застосувань. У майбутньому агенти можуть стати новаторськими в таких сферах:

• Охорона здоров'я: Агенти могли створювати персоналізовані діагнози та плани лікування.
• Освіта: Динамічні навчальні платформи можна впроваджувати за допомогою агентів, які реагують на потреби кожного учня.
• Бізнес: Автоматизовані процеси та прийняття рішень у компаніях можуть бути революціонізовані завдяки використанню агентів.

🏁 Агенти представляють собою революційний прогрес у штучному інтелекті

Агенти представляють собою революційний прогрес у штучному інтелекті, поєднуючи моделі з інструментами, логікою та можливостями прийняття рішень. Можливості, які вони пропонують, практично безмежні, і їхня важливість продовжуватиме зростати у світі, який все більше залежить від даних та автоматизації.

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer

Konrad Wolfenstein

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче, або просто зателефонувавши мені за номером +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

Xpert.Digital – це галузевий центр, що спеціалізується на цифровізації, машинобудуванні, логістиці/інтралогістиці та фотоелектричній енергетиці.

Завдяки нашому комплексному рішенню для розвитку бізнесу на 360° ми підтримуємо відомі компанії, починаючи від нового бізнесу і закінчуючи післяпродажним обслуговуванням.

Ринкова аналітика, маркетинг, автоматизація маркетингу, розробка контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні мережі та підтримка лідів – це частина наших цифрових інструментів.

Більше інформації можна знайти за адресами: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus