Pagrindiniai akcentai
DI agentų sistemos siūlo įrankių ir kūrimo blokų rinkinį, kuris gali gerokai palengvinti agentų kūrimą.
Jos paprastai veikia ciklu, padėdamos agentams paversti bendrus tikslus į įgyvendinamas užduotis, kad jos būtų nuosekliai atliekamos.
Tinkamos sistemos pasirinkimas priklausys nuo to, ko jums reikia iš DI agento, ir turėsite įvertinti tokius dalykus kaip naudojimo paprastumas ir į kokias kitas sistemas ji gali būti integruota.
Įžanga
DI jau nebeapsiriboja vien pokalbių robotais. Dėmesys persikėlė į sistemas, kurios iš tiesų gali savarankiškai imtis veiksmų. Šios sistemos, vadinamos DI agentais, gali planuoti, priimti sprendimus ir atlikti užduotis be nuolatinių įvesčių. Vis daugiau žmonių pradeda jas kurti, todėl auga įrankių, kurie procesą padarytų sklandesnį ir lengviau valdomą, poreikis. Čia ir praverčia DI agentų sistemos.
Kas yra DI agentų sistemos?
DI agentų sistemos – tai įrankiai ir bibliotekos, kurie supaprastina DI agentų kūrimą, mokymą ir diegimą. Užuot kūrėjui viską dėliojus nuo pradžių, sistemos suteikia paruoštas dalis, pavyzdžiui, API, šablonus ir kitus kūrimo blokus.
DI agentų sistemos turi kelis pagrindinius komponentus:
samprotavimo modulį: suskaido tikslus į mažesnius etapus ir parenka kitą veiksmą arba įrankį;
veiksmų sąsają: vykdo veiksmą ir jungiasi prie API, kurių reikia užklausai įvykdyti;
atminties sistemą: saugo agento sugeneruotą informaciją ir atliktus veiksmus, kad jis turėtų tinkamą kontekstą užduočiai atlikti;
vertinimo arba testavimo Hook: fiksuoja kiekvieną veiksmą, kad galėtumėte peržiūrėti agento elgseną arba įvertinti išvesties kokybę;
komunikacijos protokolus: reikalingi, kai bendradarbiauja keli agentai – jie leidžia perduoti pranešimus tarp agentų.
Kaip jos veikia?
DI agentų sistema paprastai koordinuoja nuolatinį samprotavimo, veikimo ir atnaujinimo ciklą, kad sukurtas agentas galėtų pereiti nuo aukšto lygio tikslo prie konkrečių veiksmų ir rezultatų.
Toliau nurodyta, kokius veiksmus ji atlieka.
1. Tikslo inicijavimas
Procesas prasideda nuo tikslo arba instrukcijos, kurią galite pateikti jūs, vartotojas arba kita sistema. Pavyzdžiui, tai galėtų būti užduotis, pvz., „apibendrinti šiandienos rinkos naujienas ir el. paštu išsiųsti jas mano komandai“. Sistema priima šį tikslą ir inicijuoja agento būseną, įskaitant bet kokį susijusį kontekstą ar atmintį.
2. Samprotavimas ir planavimas
Tada samprotavimo komponentas, dažnai paremtas kalbos modeliu, pvz., GPT, nustato veiksmus, įrankius ir vykdymo tvarką. Šiame etape sudarytas planas gali būti nuoseklus arba kartotinis.
3. Įrankių parinkimas ir veiksmų vykdymas
Tuomet užduotis nukreipiama į atitinkamą įrankį arba funkciją. Tai gali apimti API iškvietimą arba duomenų bazės užklausą. Sistema standartizuoja, kaip šie įrankiai apibrėžiami ir iškviečiami, kad agentas galėtų nuosekliai sąveikauti su išorinėmis sistemomis.
4. Stebėjimas ir būsenos atnaujinimas
Po vykdymo sistema užfiksuoja rezultatą ir išsaugo jį agento atmintyje, kad vėlesni sprendimai galėtų remtis ankstesniais rezultatais.
5. Kartotinis vykdymo ciklas
Tuomet šis ciklas kartojamas ir paprastai tęsiamas, kol pasiekiamas tikslas arba įvykdoma sustabdymo sąlyga (nustatytas laiko limitas arba klaidų slenkstis). Ši kartotinė struktūra padeda agentams atlikti kelių etapų, dinamiškas užduotis, o ne vienkartines sąveikas.
6. Orkestravimas ir koordinavimas
Sudėtingesniais naudojimo atvejais sistemos taip pat gali palaikyti:
užduočių išskaidymą: didelių problemų išskaidymą į mažesnius etapus;
kelių agentų koordinavimą: vaidmenų priskyrimą skirtingiems agentams;
priklausomybių valdymą: užtikrinimą, kad užduotys būtų vykdomos teisinga tvarka.
7. Išvestis ir nutraukimas
Kai sistema nustato, kad tikslas pasiektas, ji sujungia rezultatus, suformatuoja galutinį išvestį ir pateikia ją vartotojui arba inicijuoja tolesnius veiksmus.
DI agentų sistemos pasirinkimas
Renkantis DI agentų sistemą, kuri geriausiai atitiks jūsų poreikius, reikia atsižvelgti į kelis veiksnius.
Sudėtingumas
Kokias užduotis jūsų kuriamas DI agentas turėtų atlikti? Kiek jos bus sudėtingos? Tai nulems, ar jums reikia tik vieno agento, ar kelių agentų ekosistemos. Pavyzdžiui, jei kuriate DI agentą klientų aptarnavimui, gali pakakti vieno, jei jo pagrindinė užduotis – klasifikuoti klientų problemų ar skundų rimtumą.
Tačiau, jei norite sukurti sistemą, kuri su minimaliu žmogaus įsitraukimu parengtų savaitinę pramonės ataskaitą, jums gali reikėti kelių agentų, kurie atliktų skirtingas užduotis: tyrimus, duomenų analizę, įžvalgų gavimą iš duomenų ir įrašymą.
Duomenų privatumas ir saugumas
Renkantis sistemą, svarbiausia turėtų būti duomenų privatumas ir saugumas. Turėtumėte įvertinti sistemos gebėjimą apriboti veiksmus, įvesties ir išvesties tvirtinimą bei įrankių ir API leidimus. Tai ypač svarbu kuriant agentus, kurie gali vykdyti sandorius, siųsti pranešimus ar keisti duomenis.
Naudojimo paprastumas
Jūsų sistemos pasirinkimas turėtų atitikti jūsų kūrimo patirtį. Kai kurios sistemos siūlo sąsajas be kodo (greitai įdiegiamas ir tinkančias pradedantiesiems). Kitos gali suteikti daugiau lankstumo per pritaikymą naudojant kodą (jei turite daugiau DI kūrimo patirties).
Įrankiai ir integracija
Turėtumėte įvertinti sistemos suderinamumą su esamais duomenų šaltiniais, infrastruktūra ir įrankiais. Pavyzdžiui, galite konkrečiai įvertinti, kaip lengva pridėti pasirinktinius įrankius arba ar palaikyti funkcijų iškvietimą.
Našumas ir išplečiamumas
Įvertinkite pasirinktos DI agentų sistemos našumą ir apsvarstykite galimą jos elgseną esant apkrovai. Galite atsižvelgti į realiojo laiko programų atsako laiką arba vėlavimą, taip pat įvertinti, ar jos našumas prastės apdorojant didžiulius duomenų kiekius ar kelias vienu metu vykdomas užklausas. Tai bus svarbu agentui pereinant nuo prototipo prie gamybinės būsenos.
Apibendrinimas
DI agentų sistemos tampa svarbia perėjimo prie sistemų, galinčių veikti savarankiškai ir siekti konkrečių tikslų, dalimi. Jos gali sumažinti kūrėjų darbo krūvį, leisdamos daugiau dėmesio skirti darbo eigų kūrimui, o sistema pasirūpina daugine sąveika, kurios reikia kelių etapų užduotims atlikti.
Vis dėlto galite pastebėti, kad pasirinkti tinkamą sistemą ne visada paprasta. Gali tekti atsižvelgti į tokius dalykus kaip jos išplečiamumo galimybės ir saugumas.
Papildoma literatūra
Atsakomybės atsisakymas: šis turinys pateikiamas „toks, koks yra“ tik bendros informacijos ir švietimo tikslais, be jokio reprezentavimo ar garantijos. Jis neturėtų būti interpretuojamas kaip finansinis, teisinis ar kitoks profesionalo patarimas, taip pat juo nesiekiama rekomenduoti įsigyti kokį nors konkretų produktą ar paslaugą. Turėtumėte kreiptis patarimo į atitinkamus profesionalius patarėjus. Jei straipsnį pateikė trečiosios šalies bendraautoris, atkreipkite dėmesį, kad išsakytos nuomonės priklauso trečiosios šalies bendraautoriui ir nebūtinai atspindi Binance Academy nuomonę. Skaitmeninių išteklių kainos gali būti nepastovios. Jūsų investicijos vertė gali sumažėti arba padidėti, o investuotos sumos galite ir neatgauti. Jūs prisiimate visą atsakomybę už investicinius sprendimus, o Binance Academy nėra atsakinga už jokius galimus nuostolius. Daugiau informacijos rasite naudojimo sąlygose, įspėjime apie riziką ir Binance Academy sąlygose.