การพัฒนาล่าสุดได้แสดงให้เห็นว่าเอเย่นต์ภาษา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง那些ที่สร้างขึ้นจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) มีศักยภาพในการทำงานที่ซับซ้อนในหลายสภาพแวดล้อมโดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม โฟกัสหลักของเฟรมเวิร์กเอเย่นต์ภาษาส่วนใหญ่ในปัจจุบันคือการอำนวยความสะดวกในการสร้างเอเย่นต์ภาษาที่เป็นข้อพิสูจน์แนวคิด ซึ่งมักจะมีการออกแบบระดับแอปพลิเคชันและความเข้าถึงของเอเย่นต์เหล่านี้สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่นักพัฒนามีน้อยหรือไม่มีเลย

เพื่อแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ นักพัฒนาจึงสร้างเฟรมเวิร์ก OpenAgents ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นสำหรับการโฮสต์และใช้งานเอเย่นต์ภาษาในโลกแห่งความเป็นจริงและในงานประจำวันหลายอย่าง เฟรมเวิร์ก OpenAgents ถูกสร้างขึ้นโดยมีสามเอเย่นต์ภายใน

• เอเย่นต์ข้อมูล : ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เครื่องมือข้อมูลและภาษาควอรี่เช่น SQL หรือภาษาโปรแกรมมิ่งเช่น Python

• เอเย่นต์ปลั๊กอิน : ช่วยโดยการให้เข้าถึงเครื่องมือ API มากกว่า 200 รายการสำหรับงานประจำวัน

• เอเย่นต์เว็บ : ช่วยในการท่องเว็บโดยรักษาความเป็นส่วนตัวของคุณ

เฟรมเวิร์ก OpenAgents ใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้เว็บที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการตอบสนองอย่างรวดเร็วและความล้มเหลวทั่วไป เพื่อให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถโต้ตอบกับฟังก์ชันการทำงานของเอเย่นต์ได้ ในขณะเดียวกันก็ให้นักวิจัยและนักพัฒนามีประสบการณ์การใช้งานที่ราบรื่นบนเซตอัพของตนเอง

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงเฟรมเวิร์ก OpenAgents และพูดถึงเฟรมเวิร์กในรายละเอียดมากขึ้น เราจะพูดถึงการทำงานและสถาปัตยกรรมของเฟรมเวิร์ก รวมถึงความท้าทายที่พบและผลลัพธ์ ดังนั้น มาเริ่มต้นกัน

OpenAgents และเอเย่นต์ภาษา : การแนะนำ

เอเย่นต์ภาษาในหลักการแล้วมาจากเอเย่นต์ฉลาด ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อมีความสามารถในการแก้ปัญหาโดยอิสระ รวมถึงความสามารถในการรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และกระทำการตามนั้น ด้วยความก้าวหน้าในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ชุมชนพัฒนาทั่วโลกได้ใช้แนวคิดของเอเย่นต์ฉลาดและ LLMs เพื่อสร้างเอเย่นต์ภาษา เหล่านี้ใช้การเขียนโปรแกรมภาษาที่เป็นธรรมชาติ (NLP) เพื่อทำงานที่ซับซ้อนในหลายสภาพแวดล้อม และได้แสดงศักยภาพที่น่าประทับใจเมื่อเร็วๆ นี้

เฟรมเวิร์กเอเย่นต์ภาษาปัจจุบัน เช่น Gravitas และ Chase ส่วนใหญ่ให้อินเทอร์เฟซคอนโซลที่ออกแบบสำหรับนักพัฒนา พร้อมกับการนำไปใช้ในการพิสูจน์แนวคิด อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้มักจะจำกัดการเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่กว้างขึ้น โดยเฉพาะผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญในการเขียนโค้ด นอกจากนี้ บรรทัดฐานเอเย่นต์ปัจจุบันยังถูกสร้างขึ้นโดยนักพัฒนาด้วยข้อกำหนดเฉพาะสำหรับการประเมินแบบกำหนด ซึ่งเฉพาะในสถานการณ์ที่ต้องการการท่องเว็บ การเขียนโค้ด การใช้เครื่องมือ หรือการผสมผสานของสิ่งเหล่านั้น

ในการพัฒนาเอเย่นต์ภาษาที่มีพลังและฉลาดจาก LLMs สำหรับผู้ใช้ที่กว้างขึ้น ผู้เล่นหลักๆ เช่น OpenAI และ Microsoft (MSFT ) ได้นำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการออกแบบอย่างดี รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ซึ่งรู้จักกันในชื่อ Code Interpreter และปลั๊กอินเบราว์เซอร์ แม้ว่าเอเย่นต์เหล่านี้จะมีประสิทธิภาพในการทำงานของตน แต่ก็มีประโยชน์น้อยมากต่อชุมชนพัฒนา สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจากโค้ดลอจิกธุรกิจและโค้ดการนำไปใช้ไม่ได้ถูกเปิดเผย ซึ่งทำให้โอกาสสำหรับนักพัฒนและนักวิจัยในการสำรวจสิ่งเหล่านี้ได้มากขึ้น และจำกัดการเข้าถึงฟรีสำหรับผู้ใช้

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ นักพัฒนาจึงสร้าง OpenAgents ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นสำหรับการโฮสต์และใช้งานเอเย่นต์ และปัจจุบันถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของสามเอเย่นต์ภายใน

• เอเย่นต์ข้อมูล : ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เครื่องมือข้อมูลและภาษาควอรี่เช่น SQL หรือภาษาโปรแกรมมิ่งเช่น Python

• เอเย่นต์ปลั๊กอิน : ช่วยโดยการให้เข้าถึงเครื่องมือ API มากกว่า 200 รายการสำหรับงานประจำวัน

• เอเย่นต์เว็บ : ช่วยในการท่องเว็บโดยรักษาความเป็นส่วนตัวของคุณ

รูปต่อไปนี้แสดงแพลตฟอร์ม OpenAgents สำหรับผู้ใช้ทั่วไป นักพัฒนา และนักวิจัย

1. แทนที่จะใช้แพ็คเกจหรือคอนโซลที่มุ่งเน้นไปที่นักพัฒนา ผู้ใช้ทั่วไปสามารถโต้ตอบกับเอเย่นต์ทั้งสามในเฟรมเวิร์ก OpenAgents โดยใช้อินเทอร์เฟซเว็บออนไลน์
2. นักพัฒนาสามารถใช้โค้ดลอจิกธุรกิจและโค้ดการวิจัยที่ให้มาโดยเฟรมเวิร์ก OpenAgents เพื่อนำไปใช้เบื้องหลังและเบื้องหน้าสำหรับการพัฒนาต่อ
3. นักวิจัยมีความยืดหยุ่นในการสร้างเอเย่นต์ภาษาใหม่จากศูนย์หรือใช้โค้ดที่เกี่ยวข้องกับเอเย่นต์โดยใช้ส่วนประกอบและตัวอย่างที่ใช้ร่วมกัน และประเมินประสิทธิภาพโดยใช้อินเทอร์เฟซเว็บ

โดยสรุป เฟรมเวิร์ก OpenAgents ถูกออกแบบมาเพื่อเป็นแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมและเป็นจริงสำหรับการประเมินเอเย่นต์ภาษาที่มีคนอยู่ในวงจร ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับเอเย่นต์เหล่านี้เพื่อทำงานที่หลากหลาย และการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และเอเย่นต์เหล่านี้พร้อมกับการให้ข้อมูลย้อนกลับของผู้ใช้ถูกเก็บและวิเคราะห์สำหรับการพัฒนาต่อ

สำหรับผู้ที่ไม่ทราบ การกระตุ้น LLM เป็นกระบวนการที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างคำแนะนำที่ป้องกันการป้อนข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสม และปรับปรุงความสวยงามของเอาต์พุต และตอบสนองตรงกับตรรกะเบื้องหลัง ในระหว่างการพัฒนา นักพัฒนาที่ทำงานในเฟรมเวิร์ก OpenAgents ใช้เทคนิคการกระตุ้น LLM เพื่อเน้นย้ำถึงความสำคัญของการระบุความต้องการแอปพลิเคชันอย่างมีประสิทธิภาพ

OpenAgents : การออกแบบและใช้งานแพลตฟอร์ม

การออกแบบระบบหรือสถาปัตยกรรมของแพลตฟอร์ม OpenAgents สามารถแบ่งออกเป็นสองส่วนหลัก : อินเทอร์เฟซผู้ใช้ ซึ่งรวมถึงทั้งเบื้องหลังและเบื้องหน้า และ เอเย่นต์ภาษา ซึ่งประกอบด้วยเครื่องมือ ภาษา และสภาพแวดล้อม

อินเทอร์เฟซผู้ใช้

นักพัฒนาของเฟรมเวิร์ก OpenAgents ได้ให้ความสำคัญกับการสร้างอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่มีประสิทธิภาพสูงและเป็นมิตรกับผู้ใช้หลังจากที่ได้พิจารณาเอเย่นต์หลายตัวและลอจิกธุรกิจที่สามารถใช้ซ้ำได้

เอเย่นต์ภาษา

ภายในเฟรมเวิร์ก OpenAgents เอย่นต์ภาษามีส่วนประกอบสำคัญสามประการ : อินเทอร์เฟซเครื่องมือ ภาษา และสภาพแวดล้อม

เอเย่นต์ของ OpenAgents

ที่แก่นกลางของ OpenAgents มีสามเอเย่นต์ที่แตกต่างกัน : เอเย่นต์ข้อมูล ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เครื่องมือข้อมูลและภาษาควอรี่เช่น SQL หรือภาษาโปรแกรมมิ่งเช่น Python เอเย่นต์ปลั๊กอิน ช่วยโดยการให้เข้าถึงเครื่องมือ API มากกว่า 200 รายการสำหรับงานประจำวัน และ เอเย่นต์เว็บ ช่วยในการท่องเว็บโดยรักษาความเป็นส่วนตัวของคุณ

เอเย่นต์ข้อมูล

เอเย่นต์ข้อมูลในเฟรมเวิร์ก OpenAgents ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ผู้ใช้สุดท้ายพบเห็นเป็นประจำ

เอเย่นต์ปลั๊กอิน

เอเย่นต์ปลั๊กอินในเฟรมเวิร์ก OpenAgents ถูกออกแบบมาอย่างรอบคอบเพื่อตอบสนองต่อความต้องการที่หลากหลายของผู้ใช้สำหรับงานประจำวัน รวมถึงการค้นหาในอินเทอร์เน็ต การช้อปปิ้งออนไลน์ การอ่านข่าว หรือการสร้างเว็บไซต์และแอปพลิเคชันโดยการให้เข้าถึงปลั๊กอินมากกว่า 200 รายการ

เอเย่นต์เว็บ

เฟรมเวิร์ก OpenAgents นำเสนอเอเย่นต์เว็บเป็นเครื่องมือที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถของเอเย่นต์ภาษา

OpenAgents : การใช้งานจริงและใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงการเดินทางของเฟรมเวิร์ก OpenAgents ตั้งแต่การวางแผนจนถึงการนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง พร้อมกับความท้าทายที่พบและบทเรียนที่ได้รับ

การใช้คำกระตุ้นในการเปลี่ยนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้เป็นแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง

เมื่อใช้คำกระตุ้น LLM สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงสำหรับผู้ใช้สุดท้าย เฟรมเวิร์ก OpenAgents ใช้คำแนะนำในการกระตุ้นเพื่อระบุความต้องการบางอย่าง

ปัจจัยที่ไม่สามารถควบคุมได้ในโลกแห่งความเป็นจริง

เมื่อนักพัฒนานำเฟรมเวิร์ก OpenAgents ไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง พวกเขาจะพบกับปัจจัยที่ไม่สามารถควบคุมได้หลายอย่างที่เกิดจากโครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ต ผู้ใช้ ลอจิกธุรกิจ และอื่นๆ

ความซับซ้อนในการประเมิน

แม้ว่าเอเย่นต์ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการใช้งานจะมีการใช้งานที่กว้างขึ้นและช่วยให้การประเมินได้ดีขึ้น แต่ก็เพิ่มความซับซ้อนในการสร้างแอปพลิเคชันที่มีพลังจาก LLMs ซึ่งทำให้ยากต่อการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน

ความคิดสุดท้าย

ในบทความนี้ เราได้พูดถึงเฟรมเวิร์ก OpenAgents ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นสำหรับการโฮสต์และใช้งานเอเย่นต์ภาษาในโลกแห่งความเป็นจริงและในงานประจำวันหลายอย่าง