Наступний етап штучного інтелекту: автономні агенти AI підкорюють цифровий агент World-AI проти AI моделей

🌟 Швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) призвів до вражаючого прогресу в таких сферах, як розпізнавання зображень, обробка мови та генерація змісту в останні роки. Але майбутнє AI виходить далеко за межі ізольованих моделей, які пройшли навчання з конкретних завдань. Ми на початку нової ери, в якій інтелектуальні системи здатні думати самостійно, діяти та взаємодіяти зі своїм оточенням: епохою агентів ШІ.

🧑‍🍳🏗 Шеф -кухар як метафора для когнітивних архітектур

Уявіть досвідченого шеф -кухаря на зайнятому ресторані кухні. Його мета - створити вишукані страви для гостей. Цей процес включає складну послідовність планування, впровадження та адаптації. Він займає інформацію - замовлення гостей, наявні інгредієнти в коморі та холодильнику. Потім він зважує, які страви він може готуватися з існуючими ресурсами та своїми знаннями. Нарешті він крокує до акту, вирізає овочі, сезони їжі та смажене м'ясо. Протягом усього процесу він вносить коригування та оптимізує свої плани, коли інгредієнти виходять або отримують відгуки від гостей. Результати його попередніх дій впадають у його майбутні рішення. Цей цикл від споживання інформації, планування, виконання та адаптації описує унікальну когнітивну архітектуру, яку кухар використовує для досягнення своєї мети.

🛠 Як AI агенти думають і діють

Як і цей шеф -кухар, агенти AI можуть використовувати когнітивні архітектури для досягнення своїх цілей. Ви обробляєте інформацію, приймаєте добре задані рішення та оптимізуєте свої наступні кроки на основі попередніх результатів. Серце цих когнітивних архітектур - це шар, який відповідає за управління пам’яттю, станом, висновками та плануванням. Він використовує вдосконалені методи оперативної технології та пов'язані з ними рамки для спрямування висновків та планування, і, таким чином, дозволяють агенту більш ефективну взаємодію з його оточенням та виконанням складних завдань.

Підходить для цього:

• Goolge Whitepare (PDF) англійською мовою: "Агенти"-Структура та функціональність агентів ШІ

📊⚙ Відмінності між традиційними моделями AI та агентами AI

Розмежування між простими моделями AI та цими вдосконаленими агентами має вирішальне значення. Звичайні моделі обмежуються знаннями, що містяться у ваших навчальних даних. Ви зробите окремі висновки або прогнози на основі негайного запиту користувача. Якщо я прямо не впроваджується, ви не керуєте історією сеансу чи постійним контекстом, наприклад, історія чату. Їм також не вистачає здатності взаємодіяти із зовнішніми системами або проводити складні логічні процеси. Користувачі можуть керувати моделями для більш складних прогнозів за допомогою вмілої підказки та використання міркувальних рамок (наприклад, ланцюг-хоч або реагування, але фактична когнітивна архітектура не є якостською в моделі.

Навпаки, агенти AI мають розширений спектр знань, який досягається шляхом підключення із зовнішніми системами через так звані «інструменти». Вони керують історією сеансу, щоб дозволити висновки та прогнози на багато ступенів на основі запитів та рішень користувача в оркестраційному шарі. "Потяг" або взаємодія визначається як обмін між взаємодіючою системою та агентом. Інтеграція інструментів є невід'ємною частиною архітектури агента, і вони використовують нативні когнітивні архітектури, які використовують рамки міркувань або збірні рамки агентів.

🛠 Інструменти: міст до реального світу

Ці інструменти є запорукою взаємодіючих агентів із зовнішнім світом. Незважаючи на те, що звичайні голосові моделі відмінні в обробці інформації, їм не вистачає здатності сприймати або впливати на реальний світ безпосередньо. Це обмежує їх корисність у ситуаціях, які потребують взаємодії із зовнішніми системами або даними. Можна сказати, що голосова модель настільки ж хороша, як і те, що вона дізналася з своїх навчальних даних. Незалежно від того, скільки даних подається в модель, йому не вистачає основної здатності взаємодіяти із зовнішнім світом. Інструменти закривають цю прогалину та ввімкніть взаємодію, пов'язані з контекстом у режимі реального часу із зовнішніми системами.

🛠 Розширення: Стандартизовані мости для API

Існують різні типи інструментів, які доступні агенти AI. Розширення являють собою стандартизований міст між API та агентом і дозволяють безперешкодно виконувати API незалежно від його основної реалізації. Уявіть, що ви розробляєте агента, який повинен допомогти користувачам забронювати рейс. Ви хочете скористатися API Google Flights, але ви не впевнені, як агент повинен просити запити до цієї кінцевої точки API. Одним із підходів буде реалізація власного коду, який аналізує запит користувача та викликає API. Однак це схильне до помилок і важко масштабувати. Більш надійним рішенням є використання розширення. Розширення надає агент на основі прикладів використання кінцевої точки API та які аргументи чи параметри потрібні для успішного дзвінка. Потім агент може вирішити, яке розширення найкраще підходить для вирішення запиту користувача.

💻📑 Функції: Структуровані завдання та повторне використання

У своїй концепції функції схожі на функції в розробці програмного забезпечення. Вони є автономними модулями коду, які можуть виконати певне завдання і можуть бути використані, якщо це необхідно. У контексті агентів модель із речення відомих функцій може вибрати та вирішити, коли слід викликати функцію з якими аргументами. На відміну від розширень, однак, модель не здійснює прямого виклику API при використанні функцій. Виконання відбувається на стороні клієнта, що надає розробникам більше контролю над потоком даних у програмі. Це особливо корисно, якщо дзвінки API повинні здійснюватися поза потоком архітектури прямого агента, запобігти обмеженню безпеки або автентифікації не допустити прямих поглядів або зробити тимчасові або операційні обмеження в режимі реального часу. Функції також ідеально підходять для формування виходу моделі в структурованому форматі (наприклад, JSON), який полегшує подальшу обробку за іншими системами.

🧠📚 Проблема статичних знань та рішення за допомогою даних даних

Зберігання даних стосуються обмежень статичних знань про голосові моделі. Уявіть собі голосову модель як величезну бібліотеку книг, яка містить дані про навчання. На відміну від реальної бібліотеки, яка постійно поглинає нові томи, ці знання залишаються статичними.

Захиски даних дозволяють агентам отримувати доступ до більш динамічної та до інформації. Розробники можуть надати додаткові дані у своєму первісному форматі, а це означає, що трудомістка трансформація даних, тренування моделі або тонке налаштування. Захист даних перетворює вхідні документи у векторну постільну білизну, яку агент може використовувати для отримання необхідної інформації.

Типовим прикладом використання запасів даних є пошук розширеного покоління (RAG), в якому агент може отримати доступ до різноманітних форматів даних, включаючи вміст веб -сайту, структуровані дані (PDF, документи Word, файли CSV, електронні таблиці) та неструктуровані дані (HTML, PDF, TXT). Процес включає генерування вбудовування для запиту користувача, порівнюючи ці варіанти здійснення зі вмістом бази даних Vectord, викликаючи відповідний вміст та передаючи агентам для формулювання відповіді чи дії.

🎯🛠 Підходи до використання та навчання інструментів 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 того, щоб покращити здатність моделі вибирати правильний інструмент, існують різні підходи до цільового навчання:

1. У контекстному навчанні

Запросив узагальнену модель з оперативними інструментами та кількома прикладами, а це означає, що вона може навчитися "на ходу", як і коли ці інструменти використовуються для певного завдання. Рамка React є прикладом такого підходу.

2. Навчання на основі пошуку в контексті

Перейдіть на крок далі та динамічно заповнює модель-сп--найсучаснішу інформацію, інструменти та пов'язані з цим приклади, до яких можна отримати доступ із зовнішньої пам'яті.

3. Навчання на основі тонкої настройки

Містить підготовку моделі з більшим записом даних конкретних прикладів перед висновком. Це допомагає моделі зрозуміти, коли і як використовуються певні інструменти, перш ніж вона навіть отримає запити користувачів.

Поєднання цих підходів до навчання дозволяє надійні та пристосовані рішення.

🤖🔧 Розробка агентів AI та рішення з відкритим кодом

Практична реалізація агентів ШІ може бути значно спрощеною бібліотеками, такими як Langchain та Langgraph. Ці бібліотеки з відкритим кодом дозволяють розробникам створювати складні агенти шляхом "ланцюга" послідовностей логіки, міркувань та дзвінків інструментів.

Наприклад, агент може за допомогою SERPAPI (для пошуку Google) та API Google розміщують API, щоб відповісти на багаторазовий запит від користувача, спочатку шукаючи інформацію про певну подію, а потім визначивши адресу пов'язаного місця розташування.

🌐⚙ Виробництво та платформи для агентів AI

Для розробки виробничих додатків платформи, такі як ** вершина AI з Google **, пропонують повністю кероване середовище, яке забезпечує всі основні елементи для створення агентів. Розробники можуть швидко визначити критичні елементи своїх агентів за допомогою природного мовного інтерфейсу, включаючи цілі, завдання, інструменти та приклади.

Платформа також пропонує інструменти розробки для тестування, оцінки, вимірювання продуктивності, налагодження та покращення загальної якості розроблених агентів. Це дозволяє розробникам зосереджуватися на структурі та уточненні своїх агентів, тоді як складність інфраструктури, забезпечення та обслуговування приймається платформою.

🌌🚀 Майбутнє агентів AI: Ланцюга агента та ітеративне навчання

Майбутнє AI агентів має величезний потенціал. Завдяки подальшому розвитку інструментів та вдосконаленням навичок міркувань, агенти зможуть вирішити все складніші проблеми. Стратегічний підхід, який ** "Ланцюжок агента" **, в якому спеціалізовані агенти - кожен експерт у певній області або певне завдання - поєднуватиметься, буде надалі набувати важливості та дає можливість видатних результатів у різних галузях та проблемних областях.

Важливо підкреслити, що розробка складних архітектур агентів вимагає ітеративного підходу. Експериментація та вдосконалення є запорукою пошуку рішень для конкретних бізнес -вимог та організаційних потреб.

Хоча жоден два агенти не є ідентичними через генативну природу основних моделей, ми можемо створити ефективні програми, використовуючи сильні сторони цих основних компонентів, які розширюють навички голосових моделей та створюють реальну додаткову цінність. Поїздка AI пасивних моделей до активних, розумних агентів щойно розпочалася, і можливості здаються безмежними.

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

⚙ Розвиток штучного інтелекту (AI) пережив неабияку динаміку в останні роки. Зокрема, концепція "агентів" зробила новий рівень взаємодії та вирішення проблем. Агенти - це більше, ніж просто моделі; Вони є автономними системами, які переслідують цілі, взаємодіючи зі світом, обробляючи інформацію та приймаючи рішення. Далі, концепція аналізується агентами та доповнюється інноваційними підходами до підвищення ефективності.

🚀 Що таке агент?

Агент можна визначити як програмне забезпечення, яке намагається досягти мети шляхом спостереження та взаємодії з вашим середовищем. На відміну від традиційних моделей, які реагують лише на запити, агенти здатні діяти активно та самостійно вирішувати, як досягти своєї мети.

✨ Основні компоненти агента

• Модель: Центральним елементом агента є голосова модель, яка виступає як рішення. Ця модель може бути загальною або спеціально розробленою до певних програм.
• Інструменти: Інструменти розширюють навички моделі, дозволяючи доступу до зовнішніх джерел даних або функцій. Прикладами є інтеграція API або бази даних.
• Шар оркестрації: Коли агент збирає інформацію, цей шар керує, обробляє та здійснює дії. Він утворює "мозок" агента, логіку, пам'ять та прийняття рішень.

🧠 Агент проти моделей

Основна різниця між агентами та простими моделями полягає в тому, як ви маєте справу з інформацією:

• Моделі: Обмежте себе на інфекційні відповіді та використовуйте лише навчальні дані.
• Агенти: Використовуйте інструменти для доступу до інформації в режимі реального часу та виконання розширених завдань, таких як взаємодія з мультимнастикою.

🔧 Розширені функціональні можливості інструментами

🌐 Розширення

Розширення - це інтерфейси між API та агентами. Вони дозволяють агенту здійснювати дзвінки API без необхідності складних, спеціальних кодів.

⚙ Функції

На відміну від розширень, функції виконуються на стороні клієнта. Вони пропонують розробникам контроль над потоком даних та дозволяють впровадити конкретну логіку.

📊 Бази даних

Інтегруючи векторні банки, агенти можуть динамічно отримати доступ до структурованих та неструктурованих даних, щоб надати точні та контекстні відповіді.

📈 Збільшення продуктивності за допомогою цілеспрямованого навчання

Для підвищення ефективності агентів існують різні методи навчання:

1. У контекстному навчанні: Дозволяє вивчати та застосовувати моделі, інструменти та приклади безпосередньо протягом періоду висновку.
2. Навчання на основі навчання в контексті: поєднує динамічний доступ до моделі, щоб мати можливість отримати доступ до контексту інформації.
3. Тонка настройка: Через цільові добавки даних модель оптимізована для конкретних завдань.

🔮 Майбутній потенціал агентів

Розвиток агентів виходить далеко за рамки попередніх програм. Надалі агенти в таких районах можуть бути новаторськими:

• Охорона здоров'я: Агенти можуть створити персоналізовані діагнози та плани лікування.
• Освіта: Динамічні навчальні платформи можуть бути реалізовані агентами, які відповідають потребам кожного студента.
• Економіка: Автоматизовані процеси та прийняття рішень можуть бути революційні в компаніях за рахунок використання агентів.

🏁 Агенти представляють революційний прогрес у ШІ

Агенти представляють революційний прогрес у ШІ, поєднуючи моделі з інструментами, логікою та навичками прийняття рішень. Можливості, які вони пропонують, майже необмежені, і їх важливість продовжить зростати у світі, який все частіше залежить від даних та автоматизації.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

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

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus