Agentic AI: Як великі мовні моделі формують майбутнє автономних агентів

Після появи генеративного ШІ штучний інтелект перебуває на порозі ще однієї значної трансформації з появою агентного ШІ. Ця зміна зумовлена ​​еволюцією Великі мовні моделі (LLM) в активні суб'єкти, що приймають рішення. Ці моделі більше не обмежуються створенням людського тексту; вони набувають здатності міркувати, планувати, використовувати інструменти та самостійно виконувати складні завдання. Ця еволюція приносить нову еру технології штучного інтелекту, переосмислюючи те, як ми взаємодіємо з ним і використовуємо його в різних галузях. У цій статті ми дослідимо, як LLM формують майбутнє автономних агентів і можливості, які відкриються попереду.

Підйом Agentic AI: що це?

Агентський ШІ відноситься до систем або агентів, які можуть самостійно виконувати завдання, приймати рішення та адаптуватися до мінливих ситуацій. Ці агенти мають певний рівень волі, тобто вони можуть діяти незалежно на основі цілей, інструкцій або зворотного зв’язку, без постійного людського керівництва.

На відміну від звичайних систем ШІ, які обмежуються фіксованими завданнями, агентський ШІ є динамічним. Він вчиться на взаємодіях і з часом покращує свою поведінку. Основною особливістю агентного штучного інтелекту є його здатність розбивати завдання на менші кроки, аналізувати різні рішення та приймати рішення на основі різних факторів.

Наприклад, агент штучного інтелекту, який планує відпустку, може оцінити погоду, бюджет і вподобання користувача, щоб порекомендувати найкращі варіанти туру. Він може звертатися до зовнішніх інструментів, коригувати пропозиції на основі відгуків і вдосконалювати свої рекомендації з часом. Програми для агентного ШІ охоплюють від віртуальних помічників, які керують складними завданнями, до промислових роботів, які адаптуються до нових умов виробництва.

Еволюція від мовних моделей до агентів

Традиційні LLM є потужними інструментами для обробки та генерування тексту, але в першу чергу вони функціонують як передові системи розпізнавання образів. Останні досягнення змінили ці моделі, надавши їм можливості, що виходять за межі простого створення тексту. Тепер вони перевершують передове міркування та практичне використання інструментів.

Ці моделі можуть формулювати та виконувати багатоетапні плани, вчитися на минулому досвіді та приймати контекстно-орієнтовані рішення під час взаємодії із зовнішніми інструментами та API. З додаванням довготривалої пам’яті вони можуть зберігати контекст протягом тривалого часу, роблячи їхні відповіді більш адаптивними та значущими.

Разом ці здібності відкрили нові можливості для автоматизації завдань, прийняття рішень і персоналізованої взаємодії з користувачем, започаткувавши нову еру автономних агентів.

Роль LLMs в Agentic AI

Agentic AI покладається на кілька основних компонентів, які полегшують взаємодію, автономію, прийняття рішень і адаптивність. У цьому розділі досліджується, як магістерські програми керують наступним поколінням автономних агентів.

1. LLM для розуміння складних інструкцій

Для агентського ШІ здатність розуміти складні інструкції має вирішальне значення. Традиційні системи ШІ часто вимагають точних команд і структурованих вхідних даних, що обмежує взаємодію користувача. Проте LLM дозволяють користувачам спілкуватися природною мовою. Наприклад, користувач може сказати: «Забронюйте рейс до Нью-Йорка та організуйте проживання біля Центрального парку». LLM розуміють цей запит, інтерпретуючи розташування, переваги та логістичні нюанси. Потім штучний інтелект може виконувати кожне завдання — від бронювання авіаквитків до вибору готелів і оформлення квитків — вимагаючи мінімального людського контролю.

2. LLM як структура планування та міркування

Ключовою особливістю агентного штучного інтелекту є його здатність розбивати складні завдання на менші, керовані кроки. Такий системний підхід життєво важливий для ефективного вирішення більш значущих проблем. LLM розробили можливості планування та аргументації, які дають агентам змогу виконувати багатоетапні завдання, подібно до того, як ми робимо під час вирішення математичних задач. Подумайте про ці можливості як про «процес мислення» агентів ШІ.

Методи, такі як ланцюг думок (CoT) міркування з'явилися, щоб допомогти LLM досягти цих завдань. Наприклад, розглянемо агента зі штучним інтелектом, який допомагає родині заощадити гроші на продуктах. CoT дозволяє магістрам підходити до цього завдання послідовно, дотримуючись таких кроків:

1. Оцініть поточні витрати сім’ї на продукти.
2. Визначте часті покупки.
3. Досліджуйте розпродажі та знижки.
4. Дослідіть альтернативні магазини.
5. Запропонуйте план харчування.
6. Оцініть варіанти оптових закупівель.

Цей структурований метод дозволяє штучному інтелекту систематично обробляти інформацію, як фінансовий консультант керував би бюджетом. Така адаптивність робить агентний штучний інтелект придатним для різних додатків, від особистих фінансів до управління проектами. Крім послідовного планування, більш складний підходи ще більше підвищити здатність LLM міркувати та планувати, дозволяючи їм вирішувати навіть більш складні сценарії.

3. LLM для покращення взаємодії інструментів

Значним прогресом у агентському штучному інтелекті є здатність магістрів права взаємодіяти із зовнішніми інструментами та API. Ця можливість дозволяє агентам ШІ виконувати такі завдання, як виконання коду та інтерпретація результатів, взаємодія з базами даних, взаємодія з веб-сервісами та керування цифровими робочими процесами. Використовуючи ці можливості, LLM еволюціонували від пасивних процесорів мови до активних агентів у практичних додатках реального світу.

Уявіть собі агента штучного інтелекту, який може надсилати запити до баз даних, виконувати код або керувати запасами, взаємодіючи з системами компанії. У роздрібній торгівлі цей агент міг би автономно автоматизувати обробку замовлень, аналізувати попит на продукцію та коригувати графіки поповнення запасів. Така інтеграція розширює функціональні можливості агентського штучного інтелекту, дозволяючи магістерам права безперебійно взаємодіяти з фізичним і цифровим світом.

4. LLM для управління пам'яттю та контекстом

Ефективне управління пам’яттю є життєво важливим для агентського ШІ. Це дозволяє LLM зберігати та посилатися на інформацію під час довгострокових взаємодій. Без пам’яті агентам ШІ важко виконувати безперервні завдання. Їм важко вести послідовний діалог і надійно виконувати багатоетапні дії.

Щоб вирішити цю проблему, LLMs використовують різні типи систем пам’яті. Епізодична пам'ять допомагає агентам пригадати конкретні минулі взаємодії, сприяючи збереженню контексту. Семантична пам'ять зберігає загальні знання, покращуючи міркування ШІ та застосування отриманої інформації в різних завданнях. Робоча пам’ять дозволяє магістрам зосередитися на поточних завданнях, гарантуючи, що вони можуть виконувати багатоетапні процеси, не втрачаючи з поля зору своєї загальної мети.

Ці можливості пам’яті дозволяють агентському ШІ керувати завданнями, які вимагають постійного контексту. Вони можуть адаптуватися до вподобань користувачів і вдосконалювати результати на основі минулих взаємодій. Наприклад, тренер зі штучного інтелекту може відстежувати прогрес користувача у фізичній формі та надавати нові рекомендації на основі останніх даних про тренування.

Як удосконалення LLM розширить можливості автономних агентів

У міру того як магістратури продовжують розвиватися завдяки взаємодії, міркуванню, плануванню та використанню інструментів, агентський ШІ ставатиме все більш здатним автономно вирішувати складні завдання, адаптуватися до динамічного середовища та ефективно співпрацювати з людьми в різних сферах. Нижче наведено кілька способів, за допомогою яких агенти штучного інтелекту можуть процвітати завдяки прогресивним можливостям LLM:

• Розширення мультимодальної взаємодії

З ростом мультимодальні можливості LLMs агентський ШІ працюватиме не тільки з текстом у майбутньому. LLM тепер можуть включати дані з різних джерел, включаючи зображення, відео, аудіо та сенсорні вхідні дані. Це дозволяє агентам більш природно взаємодіяти з різними середовищами. У результаті агенти ШІ зможуть орієнтуватися в складних сценаріях, таких як керування автономними транспортними засобами або реагування на динамічні ситуації в охороні здоров’я.

• Покращені можливості міркування

Як LLM підвищувати завдяки їхнім здібностям міркувати, агентський штучний інтелект процвітатиме, роблячи обґрунтований вибір у невизначених середовищах, багатих на дані. Він оцінюватиме численні фактори та ефективно вирішуватиме неясності. Ця можливість є важливою у фінансах і діагностиці, де складні рішення, керовані даними, мають вирішальне значення. У міру того, як LLM стають все більш складними, їхні навички міркування сприятимуть контекстуально обізнаному та продуманому прийняттю рішень у різних програмах.

• Спеціалізований Agentic AI для промисловості

У міру того, як LLM прогресує в обробці даних і використанні інструментів, ми побачимо спеціалізованих агентів, розроблених для конкретних галузей, зокрема фінансів, охорони здоров’я, виробництва та логістики. Ці агенти вирішуватимуть такі складні завдання, як управління фінансовими портфелями, моніторинг пацієнтів у режимі реального часу, точне коригування виробничих процесів і прогнозування потреб ланцюга постачання. Кожна галузь виграє від здатності агентського штучного інтелекту аналізувати дані, приймати обґрунтовані рішення та адаптуватися до нової інформації автономно.

• Мультиагентні системи

Прогрес LLM значно покращиться мультиагентні системи в агентському ШІ. Ці системи складатимуться зі спеціалізованих агентів, які співпрацюватимуть для ефективного вирішення складних завдань. Завдяки розширеним можливостям LLM кожен агент може зосередитися на конкретних аспектах, безперешкодно обмінюючись ідеями. Ця командна робота призведе до більш ефективного та точного вирішення проблем, оскільки агенти одночасно керують різними частинами завдання. Наприклад, один агент може контролювати життєво важливі показники в системі охорони здоров’я, а інший аналізуватиме медичну документацію. Ця синергія створить згуртовану та чуйну систему догляду за пацієнтами, що зрештою покращить результати та ефективність у різних сферах.

Bottom Line

Великі мовні моделі швидко розвиваються від простих текстових процесорів до складних агентних систем, здатних до автономних дій. Майбутнє штучного інтелекту Agentic, що базується на програмах LLM, має величезний потенціал для переформатування галузей, підвищення продуктивності людей і запровадження нових засобів ефективності в повсякденному житті. По мірі того, як ці системи розвиваються, вони обіцяють світ, де штучний інтелект буде не просто інструментом, а партнером для співпраці, який допомагає нам долати складні ситуації з новим рівнем автономності та інтелекту.