KI-Tools 101
Über ChatGPT hinaus; KI-Agent: Eine neue Welt der Arbeiter
Mit Fortschritten in den Bereichen Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und KI befinden wir uns in einer Zeit, in der KI-Agenten einen erheblichen Teil der globalen Arbeitskräfte ausmachen könnten. Diese KI-Agenten, die über Chatbots und Sprachassistenten hinausgehen, prägen ein neues Paradigma für beide Branchen und unser tägliches Leben. Aber was bedeutet es wirklich, in einer Welt zu leben, die von diesen „Arbeitern“ geprägt ist? Dieser Artikel taucht tief in diese sich entwickelnde Landschaft ein und bewertet die Auswirkungen, das Potenzial und die Herausforderungen, die vor uns liegen.
Eine kurze Zusammenfassung: Die Entwicklung der KI-Arbeiter
Bevor man die bevorstehende Revolution versteht, ist es wichtig, die KI-gesteuerte Entwicklung zu erkennen, die bereits stattgefunden hat.
- Traditionelle Computersysteme: Mit grundlegenden Computeralgorithmen begann die Reise. Diese Systeme könnten vordefinierte Aufgaben anhand eines festen Regelwerks lösen.
- Chatbots und frühe Sprachassistenten: Mit der Weiterentwicklung der Technologie haben sich auch unsere Schnittstellen weiterentwickelt. Tools wie Siri, Cortana und frühe Chatbots vereinfachten die Benutzer-KI-Interaktion, waren jedoch nur begrenzt verständlich und leistungsfähig.
- Neuronale Netze und Deep Learning: Neuronale Netze markierten einen Wendepunkt, da sie die Funktionen des menschlichen Gehirns nachahmten und sich durch Erfahrung weiterentwickelten. Deep-Learning-Techniken verbesserten dies noch weiter und ermöglichten eine ausgefeilte Bild- und Spracherkennung.
- Transformers und fortgeschrittene NLP-Modelle: Die Einführung von Transformer-Architekturen revolutionierte die NLP-Landschaft. Systeme wie ChatGPT von OpenAI, BERT und T5 haben Durchbrüche in der Mensch-KI-Kommunikation ermöglicht. Mit ihrem profunden Verständnis von Sprache und Kontext können diese Modelle bedeutungsvolle Gespräche führen, Inhalte verfassen und komplexe Fragen mit beispielloser Genauigkeit beantworten.
Betreten Sie den KI-Agenten: Mehr als nur ein Gespräch
Heutiger KI-Landschaft deutet auf etwas Umfangreicheres als Konversationstools hin. KI-Agenten können nun über bloße Chat-Funktionen hinaus Aufgaben ausführen, aus ihrer Umgebung lernen, Entscheidungen treffen und sogar Kreativität zeigen. Sie beantworten nicht nur Fragen; sie lösen Probleme.
Herkömmliche Softwaremodelle arbeiteten nach einem klaren Weg. Stakeholder äußerten gegenüber Softwaremanagern ein Ziel, das daraufhin einen konkreten Plan entwarf. Ingenieure würden diesen Plan durch Codezeilen ausführen. Dieses „Legacy-Paradigma“ der Softwarefunktionalität war eindeutig und beinhaltete eine Vielzahl menschlicher Eingriffe.
KI-Agenten funktionieren jedoch anders. Ein Agent:
- Hat Ziele es will erreichen.
- Können interagieren mit Umwelt.
- Formuliert a Plan basierend auf diesen Beobachtungen, um sein Ziel zu erreichen.
- Dauert nötig Aktionen, seinen Ansatz anpassen basierend auf dem sich ändernden Zustand der Umgebung.
Was KI-Agenten wirklich von herkömmlichen Modellen unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, selbstständig einen Schritt-für-Schritt-Plan zur Verwirklichung eines Ziels zu erstellen. Während früher der Programmierer den Plan lieferte, legen die KI-Agenten heute im Wesentlichen ihren Kurs fest.
Betrachten Sie ein alltägliches Beispiel. Beim herkömmlichen Softwaredesign benachrichtigt ein Programm Benutzer auf der Grundlage vorab festgelegter Bedingungen über überfällige Aufgaben. Die Entwickler würden diese Bedingungen auf der Grundlage der vom Produktmanager bereitgestellten Spezifikationen festlegen.
Im KI-Agenten-Paradigma bestimmt der Agent selbst, wann und wie er den Benutzer benachrichtigt. Es misst die Umgebung (Benutzergewohnheiten, Anwendungsstatus) und entscheidet über die beste Vorgehensweise. Der Prozess wird dadurch dynamischer, mehr im Moment.
ChatGPT markierte mit der Integration von Plugins eine Abkehr von seiner traditionellen Verwendung und ermöglichte so die Nutzung externer Tools zur Ausführung mehrerer Anfragen. Es wurde zu einer frühen Manifestation des Agentenkonzepts. Betrachten wir ein einfaches Beispiel: Ein Benutzer, der sich nach dem Wetter in New York City erkundigt, könnte ChatGPT mithilfe von Plugins mit einer externen Wetter-API interagieren, die Daten interpretieren und basierend auf den erhaltenen Antworten sogar Kurskorrekturen vornehmen.
Aktuelle Landschaft der KI-Agenten
KI-Agenten, darunter Auto-GPT, AgentGPT und BabyAGI, läuten eine neue Ära im expansiven KI-Universum ein. Während ChatGPT populär wurde Generative KI Durch die Notwendigkeit menschlicher Eingaben besteht die Vision hinter KI-Agenten darin, KIs in die Lage zu versetzen, unabhängig zu funktionieren und Ziele ohne oder mit geringem menschlichem Eingreifen zu erreichen. Dieses transformative Potenzial wurde durch den kometenhaften Aufstieg von Auto-GPT unterstrichen, das innerhalb von nur sechs Wochen nach seiner Einführung über 107,000 Sterne auf GitHub sammelte, ein beispielloses Wachstum im Vergleich zu etablierten Projekten wie dem Datenwissenschaftspaket „Pandas“.
KI-Agenten vs. ChatGPT
Viele fortschrittliche KI-Agenten wie Auto-GPT und BabyAGI nutzen die GPT-Architektur. Ihr Hauptaugenmerk liegt darauf, die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe bei der Erledigung von KI-Aufgaben zu minimieren. Beschreibende Begriffe wie „GPT in einer Schleife“ charakterisieren die Funktionsweise von Modellen wie AgentGPT und BabyAGI. Sie arbeiten in iterativen Zyklen, um Benutzeranfragen besser zu verstehen und ihre Ergebnisse zu verfeinern. Mittlerweile verschiebt Auto-GPT die Grenzen noch weiter, indem es Internetzugang und Funktionen zur Codeausführung integriert und so seine Problemlösungsreichweite erheblich erweitert.
Innovationen bei KI-Agenten
- Langzeitgedächtnis: Herkömmliche LLMs verfügen über einen begrenzten Speicher und behalten nur die letzten Interaktionssegmente bei. Bei umfassenden Aufgaben ist es von entscheidender Bedeutung, sich an das gesamte Gespräch oder sogar an frühere Gespräche zu erinnern. Um dies zu überwinden, haben KI-Agenten eingebettete Arbeitsabläufe eingeführt, die Textkonversationen in numerische Arrays umwandeln und so eine Lösung für Speicherbeschränkungen bieten.
- Web-Browsing-Fähigkeiten: Um über aktuelle Ereignisse auf dem Laufenden zu bleiben, wurde Auto-GPT mithilfe der Google Search API mit Browsing-Funktionen ausgestattet. Dies hat innerhalb der KI-Community zu Debatten über den Umfang des Wissens einer KI geführt.
- Code ausführen: Über die Generierung von Code hinaus kann Auto-GPT sowohl Shell- als auch Python-Codes ausführen. Diese beispiellose Fähigkeit ermöglicht die Verbindung mit anderer Software und erweitert so seinen Einsatzbereich.
Das Diagramm visualisiert die Architektur eines KI-Systems, das auf einem großen Sprachmodell und Agenten basiert.
- Eingänge: Das System empfängt Daten aus verschiedenen Quellen: direkte Benutzerbefehle, strukturierte Datenbanken, Webinhalte und Echtzeit-Umweltsensoren.
- LLM & Agenten: Im Kern verarbeitet das LLM diese Eingaben und arbeitet mit spezialisierten Agenten wie z
Auto-GPTzur Gedankenverkettung,AgentGPTfür webspezifische Aufgaben,BabyAGIfür aufgabenspezifische Aktionen undHuggingGPTfür eine teambasierte Bearbeitung. - Ausgänge: Nach der Verarbeitung werden die Informationen in ein benutzerfreundliches Format umgewandelt und dann an Geräte weitergeleitet, die auf die äußere Umgebung einwirken oder diese beeinflussen können.
- Speicherkomponenten: Das System speichert Informationen sowohl vorübergehend als auch dauerhaft über kurzfristige Caches und langfristige Datenbanken.
- Arbeitsumfeld: Dies ist der externe Bereich, der die Sensoren beeinflusst und von den Aktionen des Systems beeinflusst wird.
Erweiterte KI-Agenten: Auto-GPT, BabyAGI und mehr
AutoGPT und AgentGPT
AutoGPT, eine Idee, die im März 2023 auf GitHub veröffentlicht wurde, ist eine geniale Python-basierte Anwendung, die die Leistungsfähigkeit von GPT, dem transformativen generativen Modell von OpenAI, nutzt. Was Auto-GPT von seinen Vorgängern unterscheidet, ist seine Autonomie – es ist darauf ausgelegt, Aufgaben mit minimaler menschlicher Anleitung zu erledigen und verfügt über die einzigartige Fähigkeit, Eingabeaufforderungen selbst zu initiieren. Benutzer müssen lediglich ein übergeordnetes Ziel definieren, und Auto-GPT erstellt die erforderlichen Eingabeaufforderungen, um dieses Ziel zu erreichen. Dies macht es zu einem möglicherweise revolutionären Sprung hin zu echter künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI).
Mit Funktionen, die Internetkonnektivität, Speicherverwaltung und Dateispeicherfunktionen mit GPT-3.5 umfassen, eignet sich dieses Tool für die Bewältigung eines breiten Spektrums an Aufgaben, von herkömmlichen Aufgaben wie dem Verfassen von E-Mails bis hin zu komplizierten Aufgaben, die normalerweise viel mehr menschliches Engagement erfordern würden.
Auf der anderen Seite, AgentGPTbasiert ebenfalls auf dem GPT-Framework und ist eine benutzerzentrierte Schnittstelle, für deren Einrichtung und Verwendung keine umfassenden Programmierkenntnisse erforderlich sind. Mit AgentGPT können Benutzer KI-Ziele definieren, die dann in überschaubare Aufgaben zerlegt werden.
AgentGPT-Benutzeroberfläche
Darüber hinaus zeichnet sich AgentGPT durch seine Vielseitigkeit aus. Es beschränkt sich nicht nur auf die Erstellung von Chatbots. Die Plattform erweitert ihre Fähigkeiten, um verschiedene Anwendungen wie Discord-Bots zu erstellen und lässt sich sogar nahtlos in Auto-GPT integrieren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass auch Personen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse Aufgaben wie völlig autonomes Programmieren, Textgenerierung, Sprachübersetzung und Problemlösung erledigen können.
LangChain ist ein Framework, das Large Language Models (LLMs) mit verschiedenen Tools verbindet und Agenten, oft als „Bots“ wahrgenommen, nutzt, um bestimmte Aufgaben durch Auswahl des geeigneten Tools zu bestimmen und auszuführen. Diese Agenten lassen sich nahtlos in externe Ressourcen integrieren, während eine Vektordatenbank in LangChain unstrukturierte Daten speichert, was den schnellen Informationsabruf für LLMs erleichtert.
BabyAGI
Dann gibt es BabyAGI, ein vereinfachter, aber leistungsstarker Agent. Um die Fähigkeiten von BabyAGI zu verstehen, stellen Sie sich einen digitalen Projektmanager vor, der selbstständig Aufgaben erstellt, organisiert und ausführt, wobei der Fokus klar auf vorgegebenen Zielen liegt. Während die meisten KI-gesteuerten Plattformen an ihr vorab trainiertes Wissen gebunden sind, zeichnet sich BabyAGI durch seine Fähigkeit aus, sich anzupassen und aus Erfahrungen zu lernen. Es besitzt die ausgeprägte Fähigkeit, Rückmeldungen zu erkennen und, wie Menschen, Entscheidungen auf der Grundlage von Versuch und Irrtum zu treffen.
Die grundlegende Stärke von BabyAGI liegt nicht nur in seiner Anpassungsfähigkeit, sondern auch in seiner Fähigkeit, Code für bestimmte Ziele auszuführen. Es glänzt in komplexen Bereichen wie dem Handel mit Kryptowährungen, Robotik und autonomem Fahren und ist damit ein vielseitiges Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen.
https://yoheinakajima.com/task-driven-autonomous-agent-utilizing-gpt-4-pinecone-and-langchain-for-diverse-applications/
Der Prozess kann in drei Agenten kategorisiert werden:
- Ausführungsagent: Als Herzstück des Systems nutzt dieser Agent die OpenAI-API für die Aufgabenverarbeitung. Bei einem vorgegebenen Ziel und einer Aufgabe fordert es die OpenAI-API auf und ruft Aufgabenergebnisse ab.
- Aufgabenerstellungsagent: Diese Funktion erstellt neue Aufgaben basierend auf früheren Ergebnissen und aktuellen Zielen. Eine Eingabeaufforderung wird an die API von OpenAI gesendet, die dann potenzielle Aufgaben zurückgibt, organisiert als Liste von Wörterbüchern.
- Aufgabenpriorisierungsagent: In der letzten Phase werden die Aufgaben nach Priorität geordnet. Dieser Agent verwendet die API von OpenAI, um Aufgaben neu anzuordnen und sicherzustellen, dass die kritischsten zuerst ausgeführt werden.
In Zusammenarbeit mit dem Sprachmodell von OpenAI nutzt BabyAGI die Fähigkeiten von Pinecone für die kontextzentrierte Speicherung und den Abruf von Aufgabenergebnissen.
Nachfolgend finden Sie eine Demonstration der Verwendung von BabyAGI diesen Link.
Zunächst benötigen Sie einen gültigen OpenAPI-Schlüssel. Um den Zugriff zu erleichtern, verfügt die Benutzeroberfläche über einen Einstellungsbereich, in den der OpenAPI-Schlüssel eingegeben werden kann. Wenn Sie außerdem die Kosten verwalten möchten, denken Sie daran, die Anzahl der Iterationen zu begrenzen.
Nachdem ich die Anwendung konfiguriert hatte, führte ich ein kleines Experiment durch. Ich habe eine Aufforderung an BabyAGI gepostet: „Erstellen Sie einen prägnanten Tweet-Thread, der sich auf die Reise des persönlichen Wachstums konzentriert und dabei Meilensteine, Herausforderungen und die transformative Kraft des kontinuierlichen Lernens anspricht.“
BabyAGI reagierte mit einem gut durchdachten Plan. Es handelte sich nicht nur um eine generische Vorlage, sondern um eine umfassende Roadmap, die zeigte, dass die zugrunde liegende KI die Nuancen der Anfrage tatsächlich verstanden hatte.
Deepnote AI Copilot
Deepnote AI Copilot gestaltet die Dynamik der Datenexploration in Notebooks neu. Aber was zeichnet es aus?
Im Kern zielt Deepnote AI darauf ab, den Arbeitsablauf von Datenwissenschaftlern zu verbessern. Sobald Sie eine rudimentäre Anweisung geben, tritt die KI in Aktion, entwickelt Strategien, führt SQL-Abfragen aus, visualisiert Daten mit Python und präsentiert ihre Ergebnisse auf verständliche Weise.
Eine der Stärken von Deepnote AI ist die umfassende Erfassung Ihres Arbeitsbereichs. Durch das Verständnis von Integrationsschemata und Dateisystemen stimmt es seine Ausführungspläne perfekt auf den organisatorischen Kontext ab und stellt so sicher, dass seine Erkenntnisse immer relevant sind.
Durch die Integration der KI in Notebook-Medien entsteht eine einzigartige Rückkopplungsschleife. Es bewertet aktiv die Code-Ausgaben, wodurch es in der Lage ist, sich selbst zu korrigieren und sicherzustellen, dass die Ergebnisse mit den festgelegten Zielen übereinstimmen.
Deepnote AI zeichnet sich durch transparente Abläufe aus und bietet klare Einblicke in seine Prozesse. Durch die Verflechtung von Code und Ausgaben wird sichergestellt, dass die Aktionen stets nachvollziehbar und reproduzierbar sind.
CAMEL
CAMEL ist ein Framework, das die Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten fördern soll und auf eine effiziente Aufgabenerledigung mit minimaler menschlicher Aufsicht abzielt.
https://github.com/camel-ai/camel
Es unterteilt seine Operationen in zwei Hauptagententypen:
- Der AI User Agent legt Anweisungen fest.
- Der AI Assistant Agent führt Aufgaben basierend auf den bereitgestellten Anweisungen aus.
Eines der Bestrebungen von CAMEL besteht darin, die Feinheiten der KI-Denkprozesse zu entschlüsseln, um die Synergien zwischen mehreren Agenten zu optimieren. Mit Funktionen wie Rollenspielen und Eingabeaufforderungen stellt es sicher, dass KI-Aufgaben nahtlos mit menschlichen Zielen in Einklang stehen.
Westworld Simulation: Leben in KI
Abgeleitet von Inspirationen wie der Unity-Software und adaptiert in Python, ist das Westworld-Simulation ist ein Sprung in die Simulation und Optimierung von Umgebungen, in denen mehrere KI-Agenten interagieren, fast wie in einer digitalen Gesellschaft.
Generative Agenten
Diese Agenten sind nicht nur digitale Einheiten. Sie simulieren glaubhaftes menschliches Verhalten, von täglichen Routinen bis hin zu komplexen sozialen Interaktionen. Ihre Architektur erweitert ein großes Sprachmodell, um Erfahrungen zu speichern, sie zu reflektieren und für die dynamische Verhaltensplanung zu nutzen.
Die interaktive Sandbox-Umgebung von Westworld, die an Die Sims erinnert, erweckt eine von generativen Agenten bevölkerte Stadt zum Leben. Hier können Benutzer interagieren, diese Agenten beobachten und durch ihren Tag führen und dabei aufkommende Verhaltensweisen und komplexe soziale Dynamiken beobachten.
Die Westworld-Simulation ist ein Beispiel für die harmonische Verschmelzung von Rechenleistung und menschenähnlichen Feinheiten. Durch die Verschmelzung umfangreicher Sprachmodelle mit dynamischen Agentensimulationen wird ein Weg zur Schaffung von KI-Erlebnissen aufgezeigt, die auffallend nicht von der Realität zu unterscheiden sind.
Zusammenfassung
KI-Agenten können unglaublich vielseitig sein und prägen Branchen, verändern Arbeitsabläufe und ermöglichen Leistungen, die früher unmöglich schienen. Aber wie alle bahnbrechenden Innovationen sind auch sie nicht ohne Mängel.
Obwohl sie die Macht haben, das Gefüge unserer digitalen Existenz neu zu gestalten, kämpfen diese Agenten immer noch mit bestimmten Herausforderungen, von denen einige von Natur aus menschlich sind, wie etwa dem Verständnis des Kontexts in differenzierten Szenarien oder der Bewältigung von Problemen, die außerhalb ihrer trainierten Datensätze liegen.
Im nächsten Artikel werden wir uns eingehender mit AutoGPT und GPT Engineer befassen und untersuchen, wie man sie einrichtet und verwendet. Darüber hinaus werden wir die Gründe untersuchen, warum diese KI-Agenten gelegentlich ins Stocken geraten, beispielsweise weil sie in Schleifen stecken bleiben. Also bleibt gespannt!
