Po generatyvinio AI atsiradimo dirbtinis intelektas atsidūrė ant kitos reikšmingos transformacijos slenksčio, atsiradus agentiniam AI. Šį pokytį skatina didelių kalbų modelių (LLM) evoliucija į aktyvius sprendimus priimančius subjektus. Šie modeliai nebeapsiriboja tik į žmogų panašaus teksto generavimu; jie įgyja gebėjimą mąstyti, planuoti, naudoti įrankius ir savarankiškai atlikti sudėtingas užduotis. Ši evoliucija atneša naują AI technologijos erą, iš naujo apibrėždama, kaip sąveikaujame su AI ir naudojame jį įvairiose pramonės šakose. Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime, kaip LLM formuoja autonominių agentų ateitį ir laukiančias galimybes.
Agentinio AI kilimas: kas tai?
Agentinis AI reiškia sistemas arba agentus, kurie gali savarankiškai atlikti užduotis, priimti sprendimus ir prisitaikyti prie besikeičiančių situacijų. Šie agentai turi tam tikrą veiksmų laisvę, o tai reiškia, kad jie gali veikti savarankiškai, remdamiesi tikslais, nurodymais ar atsiliepimais, be nuolatinio žmogaus vadovavimo.
Skirtingai nuo įprastų AI sistemų, kurios apsiriboja fiksuotomis užduotimis, agentinis AI yra dinamiškas. Jis mokosi iš sąveikos ir laikui bėgant gerina savo elgesį. Esminis agentinio AI bruožas – gebėjimas užduotis skaidyti į mažesnius žingsnius, analizuoti skirtingus sprendimus ir priimti sprendimus remiantis įvairiais veiksniais.
Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto agentas, planuojantis atostogas, gali įvertinti orą, biudžetą ir naudotojų pageidavimus, kad galėtų rekomenduoti geriausius kelionių variantus. Jis gali peržiūrėti išorinius įrankius, koreguoti pasiūlymus pagal atsiliepimus ir laikui bėgant patobulinti savo rekomendacijas. Agentinio AI programos apima nuo virtualių padėjėjų, tvarkančių sudėtingas užduotis, iki pramoninių robotų, prisitaikančių prie naujų gamybos sąlygų.
Evoliucija nuo kalbos modelių iki agentų
Tradiciniai LLM yra galingi įrankiai, skirti apdoroti ir generuoti tekstą, tačiau jie pirmiausia veikia kaip pažangios raštų atpažinimo sistemos. Naujausi pažanga pakeitė šiuos modelius, aprūpindami juos funkcijomis, kurios apima ne tik paprastą teksto generavimą. Dabar jie pasižymi pažangiu samprotavimu ir praktiniu įrankių naudojimu.
Šie modeliai gali suformuluoti ir vykdyti kelių žingsnių planus, mokytis iš ankstesnės patirties ir priimti kontekstu pagrįstus sprendimus sąveikaujant su išoriniais įrankiais ir API. Pridėjus ilgalaikę atmintį, jie gali išlaikyti kontekstą ilgą laiką, todėl jų atsakymai tampa labiau prisitaikantys ir prasmingesni.
Kartu šie gebėjimai atvėrė naujas užduočių automatizavimo, sprendimų priėmimo ir individualizuotos vartotojų sąveikos galimybes, sukeldami naują autonominių agentų erą.
LLM vaidmuo agentiniame AI
Agentinis AI priklauso nuo kelių pagrindinių komponentų, palengvinančių sąveiką, savarankiškumą, sprendimų priėmimą ir prisitaikymą. Šiame skyriuje nagrinėjama, kaip LLM skatina naujos kartos autonominius agentus.
- LLM, kad suprastų sudėtingas instrukcijas
Agentiniam AI gebėjimas suprasti sudėtingas instrukcijas yra labai svarbus. Tradicinėms AI sistemoms dažnai reikia tikslių komandų ir struktūrizuotų įvesties, o tai riboja vartotojo sąveiką. Tačiau LLM leidžia vartotojams bendrauti natūralia kalba. Pavyzdžiui, vartotojas gali pasakyti: „Užsisakykite skrydį į Niujorką ir pasirūpinkite nakvyne netoli Centrinio parko“. LLM suvokia šį prašymą interpretuodami vietą, pageidavimus ir logistikos niuansus. Tada dirbtinis intelektas gali atlikti kiekvieną užduotį – nuo skrydžių užsakymo iki viešbučių pasirinkimo ir bilietų parūpinimo – reikalaujant minimalios žmogaus priežiūros.
- LLM kaip planavimo ir samprotavimo sistemos
Pagrindinis agentinio AI bruožas yra jo gebėjimas suskaidyti sudėtingas užduotis į mažesnius, valdomus veiksmus. Šis sisteminis požiūris yra gyvybiškai svarbus norint efektyviai išspręsti reikšmingesnes problemas. LLM sukūrė planavimo ir samprotavimo galimybes, kurios įgalina agentus atlikti kelių etapų užduotis, panašiai kaip mes darome sprendžiant matematikos uždavinius. Pagalvokite apie šias galimybes kaip AI agentų „mąstymo procesą“.
Atsirado metodai, tokie kaip minties grandinės (CoT) samprotavimai, padedantys LLM atlikti šias užduotis. Pavyzdžiui, apsvarstykite, kaip dirbtinio intelekto agentas padeda šeimai sutaupyti pinigų bakalėjos pirkiniams. CoT leidžia LLM atlikti šią užduotį nuosekliai, atliekant šiuos veiksmus:
- Įvertinkite dabartines šeimos išlaidas bakalėjos pirkimui.
- Nustatykite dažnus pirkinius.
- Tyrinėkite pardavimus ir nuolaidas.
- Naršykite alternatyvias parduotuves.
- Pasiūlykite planuoti maistą.
- Įvertinkite masinio pirkimo galimybes.
Šis struktūrinis metodas leidžia AI sistemingai apdoroti informaciją, pavyzdžiui, kaip finansų patarėjas valdytų biudžetą. Dėl tokio pritaikomumo agentinis AI tinka įvairioms programoms, nuo asmeninių finansų iki projektų valdymo. Be nuoseklaus planavimo, sudėtingesni metodai dar labiau pagerina LLM samprotavimo ir planavimo gebėjimus, leidžiančius jiems spręsti dar sudėtingesnius scenarijus.
- LLM, siekiant pagerinti įrankių sąveiką
Didelis agentinio AI pažanga yra LLM gebėjimas sąveikauti su išoriniais įrankiais ir API. Ši galimybė leidžia dirbtinio intelekto agentams atlikti tokias užduotis kaip kodo vykdymas ir rezultatų interpretavimas, sąveika su duomenų bazėmis, sąsaja su žiniatinklio paslaugomis ir skaitmeninių darbo eigų valdymas. Įdiegę šias galimybes, LLM tapo pasyviais kalbos procesoriais ir tapo aktyviais agentais praktinėse, realiame pasaulyje.
Įsivaizduokite AI agentą, kuris gali teikti užklausas duomenų bazėse, vykdyti kodą arba tvarkyti atsargas, sąveikaudamas su įmonės sistemomis. Mažmeninėje prekyboje šis agentas galėtų savarankiškai automatizuoti užsakymų apdorojimą, analizuoti produktų paklausą ir koreguoti atsargų papildymo grafikus. Tokia integracija išplečia agentinio AI funkcionalumą, suteikdama galimybę LLM sklandžiai bendrauti su fiziniu ir skaitmeniniu pasauliu.
- Atminties ir konteksto valdymo LLM
Veiksmingas atminties valdymas yra gyvybiškai svarbus agentiniam AI. Tai leidžia LLM išlaikyti ir nurodyti informaciją ilgalaikės sąveikos metu. Be atminties AI agentai kovoja su nuolatinėmis užduotimis. Jiems sunku palaikyti nuoseklius dialogus ir patikimai atlikti kelių etapų veiksmus.
Norėdami išspręsti šį iššūkį, LLM naudoja įvairių tipų atminties sistemas. Epizodinė atmintis padeda agentams prisiminti konkrečias praeities sąveikas, padeda išlaikyti kontekstą. Semantinė atmintis saugo bendrąsias žinias, tobulindama AI samprotavimus ir išmoktos informacijos taikymą atliekant įvairias užduotis. Darbinė atmintis leidžia LLM sutelkti dėmesį į dabartines užduotis ir užtikrinti, kad jie galėtų atlikti kelių etapų procesus, nepamiršdami bendro tikslo.
Šios atminties galimybės leidžia agentiniam AI valdyti užduotis, kurioms reikalingas nuolatinis kontekstas. Jie gali prisitaikyti prie vartotojo pageidavimų ir patobulinti rezultatus pagal ankstesnę sąveiką. Pavyzdžiui, AI sveikatos treneris gali stebėti vartotojo kūno rengybos pažangą ir teikti besikeičiančias rekomendacijas, pagrįstas naujausiais treniruočių duomenimis.
Kaip LLM pažanga įgalins autonominius agentus
LLM ir toliau tobulėjant sąveikai, samprotavimui, planavimui ir įrankių naudojimui, agentinis AI vis labiau gebės savarankiškai atlikti sudėtingas užduotis, prisitaikyti prie dinamiškos aplinkos ir efektyviai bendradarbiauti su žmonėmis įvairiose srityse. Kai kurie būdai, kaip dirbtinio intelekto agentai klestės, naudodamiesi tobulėjančiais LLM gebėjimais, yra šie:
- Plėtimas į multimodalinę sąveiką
Augant daugiarūšėms LLM galimybėms, agentinis AI ateityje užsiims ne tik tekstu. Dabar LLM gali įtraukti duomenis iš įvairių šaltinių, įskaitant vaizdus, vaizdo įrašus, garsą ir jutimo įvestis. Tai leidžia agentams natūraliau sąveikauti su įvairia aplinka. Dėl to AI agentai galės naršyti sudėtinguose scenarijuose, pavyzdžiui, valdyti autonomines transporto priemones arba reaguoti į dinamines sveikatos priežiūros situacijas.
- Patobulintos samprotavimo galimybės
Kadangi LLM tobulina savo mąstymo gebėjimus, agentinis AI klestės priimdamas pagrįstus sprendimus neapibrėžtoje, daug duomenų turinčioje aplinkoje. Jis įvertins daugybę veiksnių ir efektyviai valdys dviprasmybes. Ši galimybė yra būtina finansų ir diagnostikos srityse, kur sudėtingi, duomenimis pagrįsti sprendimai yra labai svarbūs. Kadangi LLM tampa vis sudėtingesni, jų samprotavimo įgūdžiai skatins atsižvelgiant į kontekstą ir apgalvotą sprendimų priėmimą įvairiose programose.
- Specializuotas Agentinis AI pramonei
LLM tobulėjant duomenų apdorojimui ir įrankių naudojimui, matysime specializuotus agentus, sukurtus konkrečioms pramonės šakoms, įskaitant finansus, sveikatos priežiūrą, gamybą ir logistiką. Šie agentai atliks sudėtingas užduotis, tokias kaip finansinių portfelių valdymas, pacientų stebėjimas realiuoju laiku, tikslus gamybos procesų reguliavimas ir tiekimo grandinės poreikių numatymas. Kiekviena pramonės šaka turės naudos iš agentinio AI gebėjimo analizuoti duomenis, priimti pagrįstus sprendimus ir savarankiškai prisitaikyti prie naujos informacijos.
LLM pažanga žymiai pagerins kelių agentų sistemas agentiniame AI. Šias sistemas sudarys specializuoti agentai, bendradarbiaujantys veiksmingai sprendžiant sudėtingas užduotis. Turėdamas pažangias LLM galimybes, kiekvienas agentas gali sutelkti dėmesį į konkrečius aspektus ir sklandžiai dalytis įžvalgomis. Šis komandinis darbas padės efektyviau ir tiksliau spręsti problemas, nes agentai vienu metu valdys skirtingas užduoties dalis. Pavyzdžiui, vienas agentas gali stebėti gyvybiškai svarbius sveikatos priežiūros požymius, o kitas analizuoja medicininius įrašus. Ši sinergija sukurs darnią ir reaguojančią pacientų priežiūros sistemą, kuri galiausiai pagerins rezultatus ir veiksmingumą įvairiose srityse.
Esmė
Dideli kalbų modeliai sparčiai vystosi nuo paprastų teksto procesorių iki sudėtingų agentinių sistemų, galinčių veikti savarankiškai. Agentiško dirbtinio intelekto, kuriam vadovauja LLM, ateitis turi didžiulį potencialą pertvarkyti pramonės šakas, padidinti žmonių produktyvumą ir įdiegti naujus veiksmingumus kasdieniame gyvenime. Kai šios sistemos bręsta, jos žada pasaulį, kuriame AI yra ne tik įrankis, bet ir bendradarbiaujantis partneris, padedantis mums įveikti sudėtingas problemas, naudojant naują autonomijos ir intelekto lygį.
About The Author
