Агентные системы искусственного интеллекта адаптируются и реагируют на постоянно развивающиеся ситуации, в которых контекст может меняться с течением времени — и все это при минимальном вмешательстве человека. Портал The New Stack рассказывает об инструментах агентного ИИ, которые помогут вам начать работу с ним.
Быстрый рост больших языковых моделей (LLM) и генеративного ИИ показал, что существует большой потенциал для создания инструментов машинного обучения, которые сделают различные рабочие процессы более эффективными и менее утомительными. Хотя эти модели ИИ достаточно мощные, они, тем не менее, имеют некоторые ограничения при решении более сложных задач, где требуется более сложное и автономное принятие решений.
Именно здесь на помощь может прийти агентный ИИ. Для него характерна способность самостоятельно предпринимать активные действия для достижения целей без непосредственного контроля со стороны человека. Системы агентного ИИ предназначены для самостоятельной адаптации и реагирования на постоянно развивающиеся ситуации, в которых контекст может меняться с течением времени — и все это при минимальном вмешательстве человека.
По словам Шенграна Ху, исследователя ИИ из Университета Британской Колумбии и Института Vector, именно эта способность выполнять сложные задачи, требующие рассуждений, планирования и взаимодействия на более высоком уровне, отличает агентный ИИ от традиционных базовых моделей ИИ, таких как GPT-4 и Claude.
«Традиционный ИИ обычно ориентирован на монолитный запрос к модели, когда мы ожидаем получить окончательный ответ от системы ИИ за один проход, — объясняет он. — В отличие от этого, системы агентного ИИ используют возможности базовых моделей для понимания и рассуждения на естественном языке, что позволяет им, как составным агентным системам, решать сложные задачи путем итеративной обработки, используя язык как унифицированное средство представления информации. Такие техники, как планирование, рассуждения, размышления и использование инструментов, позволяют агентным системам решать реальные задачи более гибко и эффективно».
Агентный ИИ — это еще относительно новая область, но уже сейчас здесь ведутся дискуссии о лучших практиках проектирования, а также об инструментах, которые разработчики могут использовать для создания агентных систем — как для крупных предприятий, так и для небольших организаций, которым нужно что-то простое в настройке и развертывании.
Вот несколько инструментов агентного ИИ, которые помогут вам начать работу.
Beam
Предлагая решения корпоративного уровня для автоматизации агентных процессов, Beam помогает пользователям создавать, управлять и тестировать своих ИИ-агентов с помощью AI Agent Hub. Он также предоставляет предварительно обученные шаблоны и настраиваемые модули, которые, по утверждению компании, достаточно безопасны, чтобы использоваться даже в здравоохранении и страховой отрасли. Цель Beam — помочь клиентам повысить эффективность за счет автоматизации ручных рабочих процессов и упростить интеграцию с другими уже используемыми инструментами.
PixieBrix
PixieBrix — это расширение для браузера, которое позволяет пользователям настраивать и автоматизировать веб-приложения. Его можно сравнить с игровым модом, но для веб-приложений. Пользователи могут с помощью простого редактора создавать «кирпичики», которые добавляют дополнительную функциональность веб-приложениям (например, кнопки, накладки или формы) или настраивают их на выполнение определенного действия (например, автоматическое заполнение формы клиентской информацией).
Используя простой редактор, пользователи могут начать со «стартового кирпичика» (например, кнопки, меню или формы), который затем может быть соединен с другими «кирпичиками», выполняющими различные функции (сбор данных, извлечение данных или интеграция со сторонними приложениями). Готовые «кирпичики» также доступны на PixieBrix Marketplace, а модами можно делиться между командами и развертывать их в масштабе, чтобы оптимизировать рабочие процессы, повысить производительность и эффективность, а также снизить затраты на разработку за счет улучшения существующих приложений.
AutoGen Studio
Находящаяся в стадии активной разработки AutoGen Studio от Microsoft — это удобный вариант с открытым исходным кодом, работающий на основе фреймворка
Хотя компания предупреждает, что AutoGen Studio не обязательно станет полноценным продуктом в ближайшее время, она, тем не менее, предлагает разработчикам простой способ тестирования своих ИИ-агентов с помощью удобного интерфейса перетаскивания (drag-and-drop), а также библиотеку многократно используемых компонентов для настройки агентных рабочих процессов.
AgentOps
Эта платформа наблюдаемости агентов позволяет разработчикам создавать, контролировать и оптимизировать ИИ-агентов. Она разработана таким образом, чтобы ее можно было легко внедрить и интегрировать с известными фреймворками для ИИ-агентов, такими как LangChain. AgentOps может быть автоматически настроена на отслеживание и регистрацию данных о работе ИИ-агентов, что облегчает отслеживание производительности, обнаружение ошибок, отладку и управление затратами.
Препятствия, о которых следует знать
Несмотря на всю шумиху вокруг агентных ИИ-систем, исследователи отмечают, что в этом развивающемся пространстве существуют и препятствия. «Основной проблемой при разработке агентных систем ИИ является определение эффективных строительных блоков и создание систем, сочетающих эти блоки для различных приложений, — говорит Ху. — Для них существует множество потенциальных компонентов (таких как планирование, рассуждения, память, использование инструментов и т. д.) и еще больше возможных способов их комбинирования для конкретных сценариев использования. Сообщество вкладывает значительные усилия в эту сферу, но зачастую здесь требуется ручная настройка с учетом специфики конкретной области и значительного времени на разработку каждого приложения».
Для решения этой проблемы он и его команда предлагают так называемую автоматизированную разработку агентных систем (ADAS) — процесс, который автоматически «изобретает» новые строительные блоки для создания мощных агентных систем, где новые и улучшенные агенты «обнаруживаются» «мета-агентом», создавая «самореферентный алгоритм, в котором ИИ-агенты изобретают новых ИИ-агентов».
По словам Ху, первые результаты исследований показывают, что новые агенты могут значительно превзойти свои аналоги, созданные вручную, и это позволяет предположить, что ИИ-агенты когда-нибудь также смогут постоянно учиться и самосовершенствоваться, что вполне может стать следующим шагом вперед в развитии агентного ИИ.
