Анатомия агента

Чтобы понять, «что такое агенты ИИ», мы должны заглянуть под капот. Агент — это не магия; это сложная архитектура, состоящая из четырех отдельных компонентов, которые позволяют ему функционировать автономно.

Рабочий процесс агента: от восприятия к действию

Работа агента искусственного интеллекта осуществляется по циклическому принципу, часто называемому Цикл OODA (Наблюдение, Ориентация, Принятие решения, Действие) в военной стратегии, адаптированный здесь для когнитивных вычислений.

Когда вы отдаёте агенту команду, например: «Проанализируйте рыночные тенденции для технологических компаний и сгенерируйте PDF-отчет». Запускается следующий процесс:

• Восприятие: Агент интерпретирует запрос пользователя и определяет конечную цель.
• Рассуждения и планирование: Компания признает, что не может ответить по памяти. Она планирует: 1. Найти текущие цены акций, 2. Агрегировать данные, 3. Использовать библиотеку Python для визуализации графиков, 4. Составить PDF-файл.
• Действие (Выполнение инструмента): Агент использует «Инструмент поиска» для получения данных в режиме реального времени. Затем он использует «Интерпретатор кода» для обработки этих данных.
• Отражение: Если код выдает ошибку, агент считывает сообщение об ошибке, «обдумывает» способ ее исправления, переписывает код и пытается снова — и все это без участия человека.
• Выход: Окончательный результат предоставляется только после завершения задачи.

Виды агентов искусственного интеллекта, трансформирующих целые отрасли.

Не все агенты одинаковы. По мере развития технологий мы наблюдаем специализацию возможностей агентов, от простых автоматизированных задач до сложных многоагентных систем.

1. Агенты, выполняющие одну задачу

Это специализированные боты, разработанные для выполнения конкретного рабочего процесса. Например, Агент службы поддержки клиентов Эта система имеет доступ к базе знаний компании и системе возврата средств. Она может автономно проверять личность пользователя, сверяться с политикой компании и обрабатывать возврат средств.

2. Агенты-универсалы

Системы, подобные AutoGPT или BabyAGI Это ранние попытки создания универсальных агентов. Вы ставите перед ними общую цель (например, «Увеличить число моих подписчиков в Твиттере»), и они пытаются определить все необходимые шаги, рекурсивно создавая собственные подзадачи.

3. Многоагентные системы (МАС)

Это передовые рубежи искусственного интеллекта. В многоагентной системе несколько специализированных агентов взаимодействуют друг с другом. Представьте себе «команду разработчиков программного обеспечения»:

Эти агенты общаются друг с другом, критикуют работу друг друга и совершенствуются до тех пор, пока конечный продукт не будет готов к использованию людьми.

Применение в реальном мире

Путь к искусственному общему интеллекту и этические проблемы.

Несмотря на безграничный потенциал, внедрение агентов искусственного интеллекта сопряжено со значительными трудностями. Галлюцинации В случае с агентом это опаснее, чем в случае с чат-ботом; чат-бот может солгать, а агент может удалить рабочую базу данных из-за недоразумения.

Контроль и безопасность: Как гарантировать, что агент не застрянет в бесконечном цикле? Как предотвратить чрезмерные затраты средств на API? Область «оценки агентов» стремительно развивается, чтобы решить эти конкретные проблемы надежности.

В перспективе, агенты искусственного интеллекта станут ступенькой к Искусственный общий интеллект (AGI)По мере того, как агенты приобретают лучшую память, больше инструментов и способность непрерывно обучаться на основе окружающей среды, грань между программным обеспечением и разумным сотрудником начинает размываться. Мы создаём цифровую рабочую силу XXI века.