Что такое агенты искусственного интеллекта? Что вам нужно знать
Что такое агенты искусственного интеллекта? Что вам нужно знать
AI.png
Что такое агенты искусственного интеллекта?
Агенты искусственного интеллекта - это автономные реализации искусственного интеллекта. Они могут быть виртуальными (например, программы, чатботы или виртуальные помощники) или физическими (например, роботы) сущностями. Агент искусственного интеллекта чувствует окружающую среду, оценивает входные данные в соответствии с инструкциями и принимает самостоятельные решения.
Как работают агенты ИИ?
Агенты ИИ взаимодействуют с окружающей средой для выполнения конкретных задач. Они следуют алгоритмам и моделям, которые помогают им воспринимать окружающую обстановку, рассуждать о своих наблюдениях, принимать решения и совершать действия.
Агенты состоят из трех основных компонентов:
- Датчик: Собирает данные из окружающей среды, начиная от простых показаний температуры и заканчивая сложными потоками данных, такими как видео или базы данных.
- Актуатор: Выполняет действия, влияющие на окружающую среду.
- Процессор: Содержит алгоритмы и модели для рассуждений и принятия решений.
Когда агенты ИИ приступают к выполнению задачи, они обычно следуют следующим шагам:
- Перцепция: Агент собирает данные со своих датчиков, которые могут быть любыми - от базовых показаний температуры до сложных потоков данных (например, видео, файлы данных или таблицы баз данных).
- Обработка: Агент обрабатывает данные, используя различные алгоритмы. Эти алгоритмы могут быть простыми, например сравнение текущей температуры с заданным значением, или сложными, например использование алгоритмов машинного обучения для интерпретации данных датчиков или анализа языка.
- Принятие решений: Основываясь на результатах обработки, агент принимает решение о том, какое действие предпринять. В процессе принятия решений могут использоваться правила или более сложные методы, такие как деревья решений, нейронные сети или модели обучения с подкреплением.
- Действие: Агент использует свои актуаторы для выполнения выбранного действия, непосредственно воздействуя на окружающую среду.
- Обучение: Некоторые агенты могут обучаться на основе последствий своих действий. Это особенно актуально для агентов, использующих алгоритмы машинного обучения. Обучение позволяет агенту улучшать свои характеристики с течением времени, адаптируясь к новой информации и опыту.
Типы агентов искусственного интеллекта
Существует пять распространенных типов агентов ИИ, которые классифицируются ниже в зависимости от того, как они изменяют или воздействуют на окружающую среду. Таким образом, тип агента ИИ является показателем его интеллекта и возможностей.
Простой рефлекторный агент Этот тип агента предпринимает немедленные действия, основываясь исключительно на текущем состоянии среды, не учитывая прошлые состояния. Если условие истинно, агент начинает действовать. В противном случае агент ничего не делает. Этот тип агента ИИ обладает ограниченным интеллектом.
Рефлекторный агент на основе модели Подобно простому рефлекторному агенту, этот агент также учитывает историю окружающей среды. Он учитывает прошлые состояния при принятии решений, обеспечивая более высокий уровень интеллекта.
Агент, основанный на целях Эти агенты сосредоточены на достижении конкретных целей, заменяя правила "условие-действие" целями, ориентированными на достижение цели. Они используют планирование и поиск для определения наилучшего курса действий, учитывая прошлые и настоящие состояния окружающей среды.
Агент, основанный на полезности Агент, основанный на полезности, принимает решения на основе концепции полезности. Под полезностью понимается мера желательности различных результатов. Этот подход ценен в таких областях, как экономика и робототехника, где играют роль сложные компромиссы и индивидуальные предпочтения.
Обучающийся агент Обучающиеся агенты отличаются своей способностью адаптироваться и совершенствоваться с течением времени. Они состоят из четырех компонентов: наблюдение за окружающей средой, обучение на опыте, выполнение действий, формулирование и решение проблем. Эта способность к адаптации отличает их от других типов агентов.
Примеры использования агентов искусственного интеллекта
Агенты искусственного интеллекта, как правило, представляют собой виртуальные сущности, работающие самостоятельно, без вмешательства человека. Они специализируются на автоматизации задач и непрерывном принятии решений. Подобные характеристики требуются многим приложениям в устройствах с поддержкой ИИ, таким как автомобили без водителя, робототехника, видеоигры и виртуальные помощники, такие как Alexa, Siri, Google Assistant и т. д. Кроме того, ИИ-агенты могут использоваться в добыче данных, аналитике данных, обслуживании и поддержке клиентов и т. д. С появлением таких LLM, как ChatGPT, все привыкли к ритуалу ввода запросов и получения ответов от моделей ИИ. Когда вы хотите что-то получить от LLM, вы вводите свой запрос (подсказку), и на экране появляется ответ, эссе, электронное письмо или то, что вы просили в качестве результата вашей подсказки. Проделайте это достаточно много раз, и вы поймете, что было бы неплохо автоматизировать эти задачи. В сфере LLM появилось несколько агентов искусственного интеллекта, которые могут автоматизировать такие задачи, как ответы на вопросы, генерация текста, перевод или обобщение текста. Все, что вам нужно сделать, - это предоставить агенту ИИ последовательность задач, которые он должен выполнить.
Примеры агентов искусственного интеллекта
Вот несколько известных примеров агентов искусственного интеллекта и агентских инструментов.
Auto-GPT
Auto-GPT - это автономный агент ИИ, который использует GPT-4 API для автономной работы. Он реализован на языке Python и выполняет задачи практически без вмешательства человека. Он также может самостоятельно подавать запросы. Он обладает долговременной и кратковременной памятью и может использовать постоянное хранилище для записи своей истории.
BabyAGI
BabyAGI - это ИИ-платформа для обучения и оценки ИИ-агентов, использующая GPT-4, LangChain, OpenAI API и векторное хранение баз данных. Она использует обработку естественного языка (NLP) для оценки результатов выполнения заданий и генерации новых заданий для тестирования агентов в бесконечном цикле. Помимо генерации новых задач, он также может реализовать приоритезацию для максимального использования ресурсов.
OSSChat
OSSChat - это чатбот с открытым исходным кодом, который облегчает обмен и доступ к знаниям, коду и лучшим практикам для сообществ и разработчиков. Он интегрирует ChatGPT с документацией, проблемами, записями в блогах и вопросами сообщества. Это делает его всеобъемлющей базой знаний для разработчиков. Он предлагает различные возможности, такие как поиск ответов, обращение за советом, сотрудничество с коллегами и номинация любимых проектов. OSS Chat предоставляет современную технологию для чат-ботов.
AgentGPT
AgentGPT - это инструмент искусственного интеллекта, разработанный компанией OpenAI. Он предназначен для создания, настройки и развертывания автономных агентов ИИ в браузере или на персональном компьютере. AgentGPT не требует постоянного участия пользователя. Пользователи указывают свои цели, а агенты автономно работают над их достижением.
SuperAGI
SuperAGI - это фреймворк автономных агентов ИИ с открытым исходным кодом, который позволяет быстро и надежно разрабатывать и внедрять полезные автономные агенты ИИ. Разработчики могут создавать готовые к производству, масштабируемые и оптимизированные агенты ИИ. Возможна интеграция различных инструментов и наборов средств, а также расширение возможностей и повышение производительности агентов ИИ. Разработанный для синхронного запуска нескольких агентов ИИ, он постоянно совершенствуется и обновляется.
LlamaIndex
LlamaIndex - это фреймворк данных, предназначенный для приложений Large Language Models (LLM), облегчающий получение, структурирование и доступ к частным или специфическим для домена данным. LlamaIndex включает в себя агенты данных, которые являются работниками знаний на базе LLM и могут выполнять различные задачи чтения или записи ваших данных,
LangChain
LangChain - это фреймворк для разработки приложений на основе языковых моделей, предлагающий целый ряд ценных возможностей. С помощью LangChain вы можете использовать агентов, которые автоматизируют задачи, объединяя их в цепочки, генерируя подсказки, отвечая на них с помощью моделей языковых моделей (LLM), извлекая документы и многое другое.
- Что такое агенты искусственного интеллекта?
- Как работают агенты ИИ?
- Типы агентов искусственного интеллекта
- Примеры использования агентов искусственного интеллекта
- Примеры агентов искусственного интеллекта
Контент
Начните бесплатно, масштабируйтесь легко
Попробуйте полностью управляемую векторную базу данных, созданную для ваших GenAI приложений.
Попробуйте Zilliz Cloud бесплатно