Agenci AI

Agenci AI to zaawansowane systemy AI zaprojektowane do autonomicznego rozumowania, planowania i wykonywania złożonych zadań na podstawie nadrzędnych celów.

Czym są agenci AI?

Agenci AI to nowa cyfrowa siła robocza — pracująca dla nas i z nami. Reprezentują oni kolejny etap ewolucji sztucznej inteligencji, przechodząc od prostej automatyzacji do autonomicznych systemów zdolnych do zarządzania złożonymi przepływami pracy. Agenci ci nie tylko automatyzują powtarzalne i czasochłonne zadania, ale także umożliwiają jednostkom i organizacjom efektywniejsze działanie, działając jako inteligentni asystenci osobiści.

W przeciwieństwie do tradycyjnych generatywnych modeli AI, które opierają się na podstawowym schemacie „żądaj i odpowiadaj”, agenci AI wykraczają poza to, koordynując zasoby, współpracując z innymi agentami i wykorzystując narzędzia takie jak duże modele językowe (LLM), generacja rozszerzona z wyszukiwaniem (RAG), wektorowe bazy danych, interfejsy API, frameworki i języki programowania wysokiego poziomu, takie jak Python.

Często nazywane „agentową AI” lub „agentami LLM”, systemy te wyróżniają się zdolnością do osiągania celów poprzez iteracyjne planowanie i podejmowanie decyzji. Na przykład agent AI, którego zadaniem jest zbudowanie witryny internetowej, mógłby autonomicznie zarządzać zadaniami, takimi jak projektowanie układu, pisanie kodu HTML i CSS, łączenie procesów zaplecza, generowanie treści i debugowanie — wszystko to przy minimalnym udziale człowieka.

Jakie są komponenty agenta AI?

Aby zrozumieć, jak działają agenci AI, kluczowe jest zbadanie ich podstawowych komponentów. Komponenty te działają w tandemie, umożliwiając agentom efektywne rozumowanie, planowanie i wykonywanie zadań:

• LLM: „Mózg” agenta AI, czyli model dużego języka (LLM), odpowiada za koordynację procesu decyzyjnego. Przeprowadza on rozumowanie na podstawie zadań, planuje działania, dobiera odpowiednie narzędzia i zarządza dostępem do niezbędnych danych, aby osiągnąć cele. Rdzeń agenta to miejsce, w którym definiowane i koordynowane są ogólne cele i zadania agenta.
• Moduły pamięci: Agenci AI wykorzystują pamięć do utrzymania kontekstu i adaptacji do bieżących lub historycznych zadań:
  Pamięć krótkotrwała: Śledzi „tor myślenia” agenta i ostatnie działania, zapewniając zachowanie kontekstu w całym bieżącym procesie pracy.
  Pamięć długotrwała: Przechowuje historyczne interakcje i istotne informacje, umożliwiając głębsze zrozumienie kontekstu i lepsze podejmowanie decyzji w czasie.
• Moduły planowania: Moduły planowania umożliwiają agentom AI rozbicie złożonych zadań na wykonalne kroki:
  Bez informacji zwrotnej: Wykorzystuje ustrukturyzowane techniki, takie jak „Łańcuch myśli” lub „Drzewo myśli”, do rozłożenia zadań na łatwe do opanowania kroki.
  Z informacją zwrotną: Wykorzystuje iteracyjne metody doskonalenia, takie jak ReAct, Reflexion lub informacje zwrotne z udziałem człowieka, w celu udoskonalenia strategii i wyników.
• Narzędzia: Agenci AI mogą sami pełnić rolę narzędzi, ale rozszerzają również swoje możliwości poprzez integrację z systemami zewnętrznymi, takimi jak:
  Interfejsy API: Dostęp do danych w czasie rzeczywistym lub programowe wykonywanie działań.
  Bazy danych i potoki RAG: Pobieranie istotnych informacji i zapewnienie dokładnych baz wiedzy.
  Inne modele AI: Współpraca z dodatkowymi modelami w celu realizacji specjalistycznych zadań.

Jakie są różne rodzaje frameworków agentów AI?

Agentów AI można pisać bezpośrednio w Pythonie, szczególnie w przypadku prostych przepływów pracy i eksperymentów. Przechodząc do bardziej złożonych przepływów pracy lub środowisk produkcyjnych, telemetria, rejestrowanie i ewaluacja stają się istotne, a frameworki agentów stają się pomocne. Frameworki agentów AI to specjalistyczne platformy programistyczne lub biblioteki zaprojektowane w celu uproszczenia procesu tworzenia, wdrażania i zarządzania agentami AI. Frameworki te abstrahują od złożoności tworzenia systemów agentowych, pozwalając programistom skupić się na konkretnych aplikacjach i zachowaniach agentów, a nie na technicznych szczegółach implementacji.

Wybierając framework agenta AI, należy wziąć pod uwagę takie czynniki, jak:

• Współpraca wielu agentów: Czy projekt wymaga współpracy wielu agentów?
• Złożoność projektu: Czy framework nadaje się do prostych zadań, czy do złożonych przepływów pracy?
• Obsługa danych: Czy framework obsługuje niezbędną integrację i pobieranie danych?
• Potrzeby dostosowania: Jaka elastyczność jest potrzebna do dostosowania zachowania agenta?
• Nacisk LLM: Czy framework priorytetowo traktuje pracę z dużymi modelami językowymi?

W zależności od tych wymagań, istnieje szereg frameworków, które odpowiadają różnym przypadkom użycia i poziomom złożoności.

Istnieje wiele sposobów na wdrożenie agentów AI — na przykład, korzystając z własnego Pythona, LangChain i Llama Stack.

Jakie są przykłady użycia agentów AI?

Potencjalne przypadki użycia agentów AI mogą być praktycznie nieograniczone. Wdrożenie agentów AI będzie kwestią wyobraźni i wiedzy, od prostszych przypadków użycia, takich jak generowanie i dystrybucja treści, po złożone przypadki użycia, takie jak koordynacja oprogramowania korporacyjnego i funkcjonalności baz danych.

Wykonywanie zadań
Agent wykonujący zadania, którego można również nazwać „agentem API” lub „agentem wykonawczym”, może wykonać zadanie zlecone przez użytkownika, korzystając z zestawu predefiniowanych funkcji wykonawczych.

Przykład: „Napisz mi post w mediach społecznościowych, aby promować nasz najnowszy produkt i pamiętaj, aby wspomnieć, że jest w promocji i teraz jest w kolorze zielonym”.

Optymalizacja przepływu pracy
Agenci AI dla konkretnych aplikacji mogą pomóc usprawnić sposób, w jaki człowiek korzysta z danego narzędzia. Na przykład, współpiloci AI mogą pomóc użytkownikowi zrozumieć wszystkie funkcje aplikacji i zautomatyzować sposób ich wykorzystania lub zasugerować, jak najlepiej wykorzystać dane narzędzie.

Przykład: Optymalizacja wydajności centrum danych z wykorzystaniem roju agentów i strategii pętli OODA.

Analiza danych
Analiza danych może być przeprowadzana przez systemy wieloagentowe zaprojektowane do ekstrakcji danych i ich analizy. Można to sobie wyobrazić jako strategię „ekstrakcji i wykonania”, w której jeden zestaw agentów zbiera dane z pamięci krótkotrwałej lub długotrwałej, a nawet z plików PDF, a następnie inny zestaw agentów wykonawczych, który wywołuje interfejsy API w celu uruchomienia narzędzi do analizy danych.

Przykład: „W ilu kwartałach tego roku firma odnotowała dodatni przepływ środków pieniężnych?”

Obsługa klienta
Agenci AI mogą zapewnić całodobowe wsparcie, rozumiejąc zapytania w języku naturalnym, zarówno tekstowe, jak i głosowe, rozwiązując złożone problemy, podejmując działania w imieniu klienta.

Przykład: Operator call center lub chatbot może automatyzować zadania związane z przepływem pracy, takie jak łączenie się z systemami wewnętrznymi, takimi jak CRM, sprawdzanie, czy żądanie klienta kwalifikuje się do zwrotu, lub wprowadzanie danych potrzebnych do rozpoczęcia zwrotu.

Wsparcie w rozwoju oprogramowania
Agenci AI mogą pełnić rolę asystentów programistów, pomagając im w tworzeniu kodu, wskazując błędy i oferując poprawki jednym kliknięciem, dostarczając podsumowania pull requestów oraz generując kod.

Przykład: Jednym z najpopularniejszych obecnie agentów AI jest GitHub Copilot, który działa jako asystent programistów, generując i sugerując kod, zarządzając dokumentacją i naprawiając błędy.

Zarządzanie łańcuchem dostaw
System wieloagentowy lub „rój” agentów może pomóc w optymalizacji łańcucha dostaw poprzez analizę danych w czasie rzeczywistym, monitorowanie i dostosowywanie poziomów zapasów w oparciu o popyt, a nawet w pozyskiwaniu surowców poprzez śledzenie wahań rynkowych.

Przykład: Hierarchiczny system agentów może składać się z poziomów agentów, którzy zajmują się różnymi aspektami łańcucha dostaw, raportując do agenta koordynującego, który podejmuje decyzje na podstawie danych.