Najważniejsze informacje
Systemy agentów sztucznej inteligencji mają w ofercie zbiór narzędzi i elementów składowych, które mogą znacznie ułatwić tworzenie agentów.
Działają zwykle w pętli i pomagają agentom zamieniać cele ogólne w konkretne zadania do dokładnego wykonania.
Wybór odpowiedniego systemu zależy od naszych oczekiwań wobec swojego agenta sztucznej inteligencji, a także od takich kwestii, jak np. łatwość obsługi czy możliwość łączenia z innymi systemami.
Wstęp
Sztuczna inteligencja to już nie tylko czatboty. Środek ciężkości przesuwa się w stronę systemów, które faktycznie potrafią podejmować działania samodzielnie. Systemy te, czyli tzw. agenty sztucznej inteligencji, potrafią planować, podejmować decyzje i realizować zadania bez stałego udziału człowieka. Ponieważ zaczyna je tworzyć coraz więcej osób, rośnie zapotrzebowanie na narzędzia, które wszystko usprawnią i ułatwią. I tu właśnie pojawiają się systemy agentów sztucznej inteligencji.
Czym są systemy agentów sztucznej inteligencji?
Systemy agentów sztucznej inteligencji to narzędzia i biblioteki, które usprawniają tworzenie, szkolenie i wdrażanie agentów sztucznej inteligencji. Zamiast tworzyć wszystko od zera, deweloperzy otrzymują gotowe elementy, np. interfejsy API, szablony czy inne podstawowe elementy konstrukcyjne.
Systemy agentów sztucznej inteligencji mają kilka bardzo ważnych elementów:
Moduł myślenia: Dzieli cele na mniejsze etapy i wybiera kolejne działanie lub narzędzie.
Interfejs działania: Wykonuje działanie i łączy się z interfejsami API potrzebnymi do realizacji żądania.
System pamięci: Trzyma informacje i działania wygenerowane przez agenta, aby miał on właściwy kontekst do realizacji zadania.
Mechanizmy oceny lub testowania: Rejestrują każde działanie, aby można było przeanalizować zachowanie agenta lub zmierzyć jakość podawanych odpowiedzi.
Protokoły komunikacyjne: Konieczne przy współpracy różnych agentów – umożliwiają agentom wzajemne przekazywanie wiadomości.
Jak działają?
System agentów sztucznej inteligencji zazwyczaj koordynuje ciągły cykl myślenia, działania i aktualizacji, dzięki czemu utworzony agent może przejść od celu ogólnego do konkretnych działań i rezultatów.
Oto czynności, które wykonuje:
1. Zainicjowanie celu
Wszystko zaczyna się od celu lub instrukcji, które możesz podać Ty, użytkownik lub inny system. Może to być np. takie zadanie: „podsumuj dzisiejsze wiadomości rynkowe i wyślij mailem mojemu zespołowi”. System przyjmuje ten cel i inicjuje stan agenta łącznie z całym istotnym kontekstem lub pamięcią.
2. Myślenie i planowanie
Moduł myślenia, który często obsługuje model językowy taki jak GPT, następnie określa działania, narzędzia i kolejność realizacji. Plan opracowany na tym etapie może być sekwencyjny lub iteracyjny.
3. Wybór narzędzi i wykonywanie działań
Zadanie trafia następnie do odpowiedniego narzędzia lub funkcji. Może się tu pojawić wywołanie interfejsu API lub przeszukanie bazy danych. System ujednolica sposób definiowania i wywoływania tych narzędzi, dzięki czemu agent może spójnie współdziałać z systemami zewnętrznymi.
4. Obserwacja i aktualizacja stanu
Po realizacji system przechwytuje wynik i zapisuje go w pamięci agenta, aby umożliwić podejmowanie kolejnych decyzji na podstawie wcześniejszych rezultatów.
5. Iteracyjna pętla realizacji
Następnie cykl się powtarza, a pętla zwykle trwa do chwili osiągnięcia celu lub spełnienia warunku zatrzymania (ustalonego limitu czasu lub progu błędów). Ta iteracyjna struktura ułatwia agentom realizację wieloetapowych, dynamicznych zadań, a nie jednorazowych działań.
6. Organizacja i koordynacja
W przypadku bardziej złożonych zastosowań systemy mogą również wspomagać:
Dekomponowanie zadań: dzielenie dużych problemów na mniejsze etapy
Koordynowanie różnych agentów: przypisywanie ról różnym agentom
Obsługę zależności: dbanie o realizację zadań we właściwej kolejności
7. Podanie odpowiedzi i zakończenie
Kiedy system uzna, że udało się osiągnąć cel, sumuje wyniki, formatuje ostateczną odpowiedź i podaje użytkownikowi lub uruchamia działania na późniejszych etapach.
Wybór systemu agenta sztucznej inteligencji
Przy wyborze systemu agenta sztucznej inteligencji, który sprawdzi się najlepiej w ramach naszych potrzeb, należy wziąć pod uwagę kilka czynników.
Złożoność
Jakie zadania ma wykonywać agent sztucznej inteligencji, którego tworzymy? Jak bardzo będą złożone? W ten sposób ustalimy, czy potrzebny jest tylko jeden agent, czy ekosystem różnych agentów. Jeżeli np. tworzymy agenta sztucznej inteligencji do obsługi klienta, jeden może wystarczyć, jeżeli jego głównym zadaniem jest klasyfikowanie wagi problemów lub skarg klientów.
Jeżeli jednak chcemy stworzyć system, który tworzy cotygodniowy raport branżowy przy minimalnym udziale człowieka, możliwe, że będzie nam potrzebnych kilka agentów do obsługi różnych zadań: szukania informacji, analizy danych, wyciągania wniosków z danych i pisania.
Poufność i bezpieczeństwo danych
Przy wyborze systemu priorytetem powinna być poufność i bezpieczeństwo danych. Należy ocenić zdolność systemu do ograniczania działań, zatwierdzanie danych wejściowych i wyjściowych oraz nadawanie uprawnień narzędziom i interfejsom API. Jest to szczególnie ważne przy tworzeniu agentów, które mogą realizować transakcje, wysyłać wiadomości lub modyfikować dane.
Łatwość obsługi
Wybór systemu powinien korelować z naszym doświadczeniem w zakresie tworzenia rozwiązań. Niektóre systemy mają w ofercie interfejsy bezkodowe (umożliwiające szybkie wdrożenie i odpowiednie dla początkujących). Inne mogą dawać większą elastyczność dzięki personalizacji kodowej (jeżeli mamy większe doświadczenie w tworzeniu sztucznej inteligencji).
Narzędzia i wdrażanie
Należy ocenić zgodność systemu z już dostępnymi źródłami danych, infrastrukturą i narzędziami. Można się np. przyjrzeć zwłaszcza łatwości dodawania narzędzi niestandardowych lub obsłudze wywoływania funkcji.
Sprawność i skalowalność
Należy ocenić sprawność wybranego systemu agentów sztucznej inteligencji i rozważyć jego ewentualne zachowanie pod obciążeniem. Można wziąć pod uwagę czas reakcji lub zwłokę w zastosowaniach na żywo, a także sprawdzić, czy jego sprawność nie ulegnie pogorszeniu podczas obróbki ogromnych wolumenów danych lub wielu żądań równoczesnych. Będzie to istotne, kiedy agent przejdzie z fazy prototypu do produkcji.
Podsumowanie
Systemy agentów sztucznej inteligencji stają się bardzo ważnym elementem zmiany na rzecz systemów, które mogą działać samodzielnie i dążyć do konkretnych celów. Mogą odciążyć deweloperów, którzy będą się mogli bardziej skupić na projektowaniu organizacji pracy, a system zajmie się obsługą wymiany informacji potrzebnej do realizacji zadań wieloetapowych.
Może się jednak okazać, że wybór odpowiedniego systemu nie jest zawsze prosty. Możliwe, że trzeba będzie wziąć pod uwagę np. takie kwestie, jak skalowalność czy poziom bezpieczeństwa.
Dalsza lektura
Czym są pakiety umiejętności agentów sztucznej inteligencji?
Pakiety umiejętności dla agentów sztucznej inteligencji na Binance: analiza danych Web3
Wyłączenie odpowiedzialności: Niniejsza treść jest prezentowana bez rękojmi, wyłącznie w celach ogólnoinformacyjnych i dydaktycznych, bez jakichkolwiek oświadczeń ani gwarancji. Nie należy jej rozumieć jako porady finansowej, prawnej ani innego rodzaju porady specjalistycznej. Nie ma ona również charakteru zachęty do zakupu jakiegokolwiek konkretnego produktu ani usługi. Użytkownik powinien zasięgnąć własnej porady u odpowiednich fachowych doradców. Jeżeli artykuł jest napisany przez osobę z zewnątrz, należy pamiętać, że wyrażane poglądy są poglądami tej osoby i nie muszą odzwierciedlać poglądów Akademii Binance. Ceny aktywów cyfrowych bywają zmienne. Wartość Twojej inwestycji może spaść lub wzrosnąć i możliwe, że nie odzyskasz zainwestowanej kwoty. Ponosisz wyłączną odpowiedzialność za swoje decyzje inwestycyjne, a Akademia Binance nie ponosi odpowiedzialności za ewentualne straty. Więcej informacji można znaleźć w naszych Warunkach użytkowania, Ostrzeżeniu o ryzyku i Warunkach Akademii Binance.