Ključne poruke
Okviri agenta umjetne inteligencije pružaju komplet alata i blokova za izgradnju koji čine stvaranje agenata mnogo lakšim.
Uobičajeno rade u petlji, pomažući agentima da pretvore ciljeve šire slike u zadatke na temelju koji se može djelovati kako bi se oni izveli korak po korak.
Odabir pravog okvira ovisit će o tome što vam je potrebno od vašeg agenta umjetne inteligencije (AI) i morat ćete uzeti u obzir stvari poput toga koliko je jednostavno za uporabu i s kojim se drugim sustavima može povezati.
Uvod
Umjetna inteligencija (AI) više se ne odnosi samo na botove za razgovor (chat). Fokus se premjestio na sustave koji uistinu mogu poduzeti samostalne radnje. Ti sustavi, poznati kao agenti umjetne inteligencije (AI), mogu planirati, donositi odluke i provoditi zadatke bez neprekidnog unosa. Kako više ljudi počinje graditi s njima, postoji sve veća potreba za alatima koji mogu postupak učiniti jednostavnijim i lakšim za upravljanje. U tome svoju uporabu pronalaze okviri agenta umjetne inteligencije.
Što su okviri agenta umjetne inteligencije (AI)?
Okviri agenta umjetne inteligencije (AI) alati su i knjižnice koje pojednostavljuju razvoj, obuku i implementaciju agenata umjetne inteligencije. Umjesto da razvojni inženjer mora sve sastaviti zajedno od početka, okviri mu daju gotove komade spremne za uporabu, kao što su sučelja za programiranje aplikacije (API), predlošci i ostali osnovni građevni blokovi.
Okviri agenta umjetne inteligencije (AI) imaju nekoliko ključnih sastavnica:
Modul za rasuđivanje: raščlanjuje ciljeve u manje korake i bira sljedeću radnju ili alat.
Sučelje za radnju: izvršava radnju i povezuje se sa sučeljima za programiranje aplikacije (API) koja su potrebna za provođenje zahtjeva.
Sustav memorije: pohranjuje podatke i radnje koje proizvede agent kako bi imao točan kontekst za obavljanje svojeg zadatka.
Procjena ili ispitivanje dojavnika: bilježi svaku radnju kako biste mogli pregledati ponašanje agenta ili izmjeriti kvalitetu izlaznog rezultata.
Komunikacijski protokoli: potrebni su kada više agenata surađuje i omogućuju propuštanje poruka između agenata.
Kako oni funkcioniraju?
Okvir agenta umjetne inteligencije (AI) uobičajeno koordinira neprekidnu petlju rasuđivanja, djelovanja i ažuriranja tako da stvoreni agent može prijeći s cilja visoke razine na konkretne radnje i ishode.
Ovo su koraci koje poduzima:
1. Pokretanje cilja
Postupak počinje s ciljem ili uputom koju vi, korisnik, ili drugi sustav može pružiti. Jedan primjer može biti zadatak poput sljedećeg: „Sažmi današnje vijesti s tržišta i pošalji ih putem e-pošte mojem timu”. Okvir uzima ovaj cilj i pokreće stanje agenta, uključujući sve relevantne kontekste ili memorije.
2. Rasuđivanje i planiranje
Sastavnica rasuđivanja, koju često pokreće jezični model kao što je GPT, zatim utvrđuje korake, alate i naredbu za izvršenje. Tako izrađeni plan u ovom koraku može biti sekvencijalni ili iterativni.
3. Odabir alata i izvršenje radnje
Zadatak se zatim usmjeruje na odgovarajući alat ili funkciju. To može uključivati pozivanje sučelja za programiranje aplikacije (API) ili slanje upita bazi podataka. Okvir standardizira način na koji se ovi alati određuju i pozivaju kako bi agent mogao na dosljedan način komunicirati s vanjskim sustavima.
4. Promatranje i ažuriranje stanja
Nakon izvršenja, okvir snima rezultat i pohranjuje ga u memoriji agenta kako bi prošli ishodi poslužili za informiranje daljnjih odluka.
5. Petlja iterativnog izvršenja
Zatim se taj ciklus ponavlja, a petlja će se uobičajeno nastaviti sve dok se cilj ne postigne ili dok se ne ispuni uvjet za zaustavljanje (postavljeno vremensko ograničenje ili granica greške). Ova iterativna struktura podržava agente u rješavanju dinamičnih zadataka s više koraka umjesto jednokratnih interakcija.
6. Organiziranje i koordinacija
Za složenije slučajeve uporabe, okviri također mogu podržati:
Rastavljanje zadatka: podjela velikih problema na male korake.
Koordinacija više agenata: dodjela uloga različitim agentima.
Rukovanje zavisnošću: osiguravanje da se zadaci izvršavaju pravilnim redoslijedom.
7. Izlazni rezultat i prekid
Nakon što okvir utvrdi da je cilj ispunjen, agregira rezultate, formatira konačni ishod i vraća ga korisniku ili aktivira silazne radnje.
Odabir okvira agenta umjetne inteligencije (AI)
Postoji nekoliko čimbenika koje treba uzeti u obzir kada odabirete okvir agenta umjetne inteligencije (AI) koji će najbolje funkcionirati za vaše potrebe.
Složenost
Koje zadatke želite da agent umjetne inteligencije kojeg stvarate završi? Koliko će biti složeni? To će odrediti je li vam potreban samo jedan agent ili ekosustav s više agenata. Na primjer, ako stvarate agenta umjetne inteligencije za rukovanje korisničkom podrškom, jedan može biti dovoljan ako je njegov glavni zadatak razvrstavanje težine korisničkih problema ili žalbi.
Međutim, ako želite izgraditi sustav koji proizvodi tjedni izvještaj industrije uz minimalni ljudski unos, možda će vam biti potrebno nekoliko agenata za obavljanje različitih zadataka istraživanja, analize podataka, izvlačenja uvida iz podataka i pisanja.
Privatnost podataka i sigurnost
Privatnost podataka i sigurnost trebali bi vam biti prvi na umu pri odabiru okvira. Trebali biste ocijeniti sposobnost okvira da ograniči radnje, njegovu potvrdu ulaznih i izlaznih podataka i dodjelu dopuštenja za alate i sučelja za programiranje aplikacije (API). To bi bilo naročito važno kod stvaranja agenata koji mogu vršiti transakcije, slati poruke ili izmijeniti podatke.
Jednostavnost uporabe
Vaš odabir okvira trebao bi biti usklađen s vašim iskustvom izrade. Neki okviri pružaju sučelja bez kodiranja (brza implementacija i prikladno za početnike), dok drugi mogu pružiti veću fleksibilnost kroz prilagodbe temeljene na kȏdu (ako imate više iskustva u implementaciji umjetne inteligencije).
Postavljanje alata i integracija
Trebali biste procijeniti kompatibilnost mreže s vašim postojećim izvorima podataka, infrastrukturom i alatima. Na primjer, mogli biste naročito pogledati jednostavnost dodavanja prilagođenih alata ili podršku za pozivanje funkcija.
Učinkovitost i skalabilnost
Ocijenite učinkovitost vašeg odabranog okvira agenta umjetne inteligencije i razmislite o njegovom mogućem ponašanju pod opterećenjem. Možete razmisliti o vremenu odaziva ili latenciji za primjene u stvarnom vremenu te ocijeniti ako će se njegova učinkovitost pogoršati pri obradi velikog obujma podataka ili više istovremenih zahtjeva. To će biti važno kako agent prelazi iz prototipa u proizvodnju.
Zaključne misli
Okviri agenta umjetne inteligencije postaju ključni dio prelaska na sustave koji mogu samostalno raditi i raditi na postizanju određenih ciljeva. Mogu donekle rasteretiti razvojne inženjere, što će im dopustiti da se više usredotoče na projektiranje tijekova rada, dok okvir upravlja naizmjeničnom razmjenom potrebnom za izvođenje zadataka s više koraka.
Međutim, možda ćete shvatiti da odabir odgovarajućeg okvira nije uvijek tako jednostavan. Možda ćete morati uzeti u obzir koliko dobro se skalira i koliko je siguran.
Dodatni članci
Izjava o odricanju odgovornosti: ovaj vam se sadržaj prikazuje u „zatečenom” stanju i namijenjen je isključivo za opće informiranje i/ili obrazovne svrhe, bez ikakvih tvrdnji ili jamstava. Ne smije se tumačiti kao financijski, pravni ili drugi stručni savjet niti je zamišljen kao preporuka kupnje bilo kojeg određenog proizvoda ili usluge. Trebali biste potražiti vlastiti savjet od odgovarajućih stručnih savjetnika. Kada je članak sastavila treća strana, imajte na umu da stavovi izraženi u njemu pripadaju toj trećoj strani i ne odražavaju nužno stavove Binance akademije. Cijene digitalnih sredstava mogu biti volatilne. Vrijednost vašeg ulaganja može pasti ili porasti i možda nećete vratiti uloženi iznos. Isključivo ste vi odgovorni za svoje investicijske odluke, a Binance akademija nije odgovorna za bilo koje gubitke koji vam mogu nastati. Za više informacija pogledajte naše Uvjete korištenja, Upozorenje o riziku i Uvjete Binance akademije.