Idei principale
Cadrele pentru agenți AI oferă un set de instrumente și elemente de bază care pot face crearea agenților mult mai ușoară.
De obicei, acestea funcționează într-o buclă, ajutând agenții să transforme obiectivele de ansamblu în sarcini care pot fi realizate pas cu pas.
Alegerea cadrului potrivit va depinde de ceea ce aveți nevoie de la agentul dvs. AI și va trebui să luați în considerare aspecte precum cât de ușor este de utilizat și cu ce alte sisteme se poate conecta.
Introducere
AI nu mai înseamnă doar chatboți. Accentul s-a mutat către sisteme care pot, de fapt, să acționeze singure. Aceste sisteme, cunoscute ca agenți AI, pot planifica, pot lua decizii și pot duce la bun sfârșit sarcini fără instrucțiuni constante. Pe măsură ce tot mai multe persoane încep să construiască cu ajutorul lor, există o nevoie tot mai mare de instrumente care să facă procesul mai fluid și mai ușor de gestionat. Aici intervin cadrele pentru agenți AI.
Ce sunt cadrele pentru agenți AI?
Cadrele pentru agenți AI sunt instrumente și biblioteci care simplifică dezvoltarea, instruirea și implementarea agenților AI. În loc ca un dezvoltator să fie nevoit să asambleze totul de la zero, cadrele îi oferă elemente gata de a fi utilizate, precum API-uri, șabloane și alte elemente de bază.
Cadrele pentru agenți AI au câteva componente cheie:
Modul de raționament: Descompune obiectivele în pași mai mici și selectează următoarea acțiune sau următorul instrument.
Interfață de acțiune: Execută acțiunea și se conectează la API-urile necesare pentru ca solicitarea să fie îndeplinită.
Sistem de memorie: Stochează informațiile și acțiunile generate de agent, astfel încât acesta să aibă contextul corect pentru a-și îndeplini sarcina.
Mecanisme de evaluare sau testare: Înregistrează fiecare acțiune, astfel încât să puteți inspecta comportamentul agentului sau să măsurați calitatea rezultatelor.
Protocoale de comunicare: Necesare atunci când mai mulți agenți colaborează, acestea permit transmiterea mesajelor între agenți.
Cum funcționează?
Un cadru pentru agenți AI coordonează, de obicei, o buclă continuă de raționament, acțiune și actualizare, astfel încât agentul creat să poată trece de la un obiectiv de nivel înalt la acțiuni și rezultate concrete.
Aceștia sunt pașii pe care îi urmează:
1. Inițializarea obiectivului
Procesul începe cu un obiectiv sau o instrucțiune, pe care o puteți furniza dvs., un utilizator sau un alt sistem. Un exemplu ar putea fi o sarcină precum „rezumă știrile de astăzi despre piață și trimite-le prin e-mail echipei mele”. Cadrul preia acest obiectiv și inițializează starea agentului, inclusiv orice context sau memorie relevante.
2. Raționare și planificare
O componentă de raționare, adesea alimentată de un model lingvistic precum GPT, determină apoi pașii, instrumentele și ordinea de execuție. Planul produs în acest pas poate fi secvențial sau iterativ.
3. Selectarea instrumentelor și execuția acțiunilor
Sarcina este apoi direcționată către instrumentul sau funcția adecvată. Acest lucru poate implica apelarea unui API sau interogarea unei baze de date. Cadrul standardizează modul în care aceste instrumente sunt definite și invocate, astfel încât agentul să poată interacționa cu sisteme externe într-un mod consecvent.
4. Observare și actualizarea stării
După execuție, cadrul capturează rezultatul și îl stochează în memoria agentului, astfel încât deciziile ulterioare să se poată baza pe rezultatele anterioare.
5. Buclă de execuție iterativă
Acest ciclu este apoi repetat, iar bucla va continua, de obicei, până când obiectivul este atins sau este îndeplinită o condiție de oprire (o limită de timp stabilită sau un prag de erori). Această structură iterativă sprijină agenții în gestionarea sarcinilor dinamice, în mai mulți pași, în locul interacțiunilor punctuale.
6. Orchestrare și coordonare
Pentru cazuri de utilizare mai complexe, cadrele pot susține și:
Descompunerea sarcinilor: împărțirea problemelor mari în pași mai mici
Coordonare între mai mulți agenți: atribuirea de roluri agenților diferiți
Gestionarea dependențelor: asigurarea executării sarcinilor în ordinea corectă
7. Rezultat și finalizare
Odată ce cadrul determină că obiectivul a fost îndeplinit, acesta agregă rezultatele, formatează rezultatul și îl returnează utilizatorului sau declanșează acțiuni ulterioare.
Alegerea unui cadru pentru agenți AI
Există câțiva factori de luat în considerare atunci când alegeți un cadru pentru agenți AI care să funcționeze cel mai bine pentru nevoile dvs.
Complexitate
Care sunt sarcinile pe care doriți ca agentul AI pe care îl construiți să le îndeplinească? Cât de complexe vor fi? Acest lucru va determina dacă aveți nevoie de un singur agent sau de un ecosistem cu mai mulți agenți. De exemplu, dacă creați un agent AI pentru a gestiona asistența pentru clienți, unul singur poate fi suficient dacă sarcina sa principală este să clasifice gravitatea problemelor sau reclamațiilor clienților.
Totuși, dacă doriți să construiți un sistem care produce un raport săptămânal despre industrie cu un aport uman minim, este posibil să aveți nevoie de mai mulți agenți pentru a gestiona diferitele sarcini de cercetare, analiză de date, extragere de informații din date și redactare.
Confidențialitatea și securitatea datelor
Confidențialitatea și securitatea datelor ar trebui să fie prioritare atunci când selectați un cadru. Ar trebui să evaluați capacitatea cadrului de a constrânge acțiunile, validarea intrărilor și ieșirilor, precum și acordarea permisiunilor pentru instrumente și API-uri. Acest lucru ar fi deosebit de important pentru crearea de agenți care pot efectua tranzacții, trimite mesaje sau modifica date.
Ușurință de utilizare
Alegerea cadrului ar trebui să se alinieze cu experiența dvs. de dezvoltare. Unele cadre oferă interfețe fără cod (cu implementare rapidă și potrivite pentru începători). Altele pot oferi o flexibilitate mai mare prin personalizare bazată pe cod (dacă aveți mai multă experiență în dezvoltarea AI).
Instrumente și integrare
Ar trebui să evaluați compatibilitatea cadrului cu sursele dvs. de date, infrastructura și instrumentele existente. De exemplu, puteți analiza în mod specific cât de ușor este să adăugați instrumente personalizate sau suport pentru apelarea funcțiilor.
Performanță și scalabilitate
Evaluați performanța cadrului agentului AI ales și luați în considerare comportamentul său posibil sub sarcină. Vă puteți gândi la timpul de răspuns sau la latență pentru aplicații în timp real și să evaluați dacă performanța sa se va degrada atunci când procesează volume uriașe de date sau mai multe solicitări simultane. Acest lucru va fi important pe măsură ce agentul trece de la prototip la producție.
Concluzii
Cadrele pentru agenți AI devin o parte esențială a tranziției către sisteme care pot funcționa autonom și pot lucra pentru atingerea unor obiective specifice. Acestea pot reduce o parte din povara dezvoltatorilor, permițându-le să se concentreze mai mult pe proiectarea fluxurilor de lucru, în timp ce cadrul gestionează schimburile necesare pentru a realiza sarcini în mai mulți pași.
Cu toate acestea, este posibil să constatați că alegerea cadrului potrivit nu este întotdeauna simplă. Este posibil să fie nevoie să luați în considerare aspecte precum cât de bine se scalează și cât de sigur este.
Articole suplimentare
Declinarea răspunderii: Acest conținut vă este prezentat „ca atare”, exclusiv în scopuri de informare generală și/sau educaționale, fără a oferi declarații sau garanții de niciun fel. Acesta nu trebuie interpretat ca un sfat financiar, juridic sau de altă natură profesională și nici nu are scopul de a recomanda achiziționarea unui anumit produs sau serviciu. Ar trebui să solicitați sfaturi de la propriii consilieri profesioniști. În cazul în care conținutul este furnizat de un contributor terț, rețineți că opiniile exprimate aparțin contributorului terț și nu reflectă neapărat opiniile Academiei Binance. Prețurile activelor digitale pot fi volatile. Valoarea investiției dvs. poate scădea sau crește și este posibil să nu vă recuperați suma investită. Sunteți singura persoană responsabilă pentru deciziile dvs. de investiții, iar Academia Binance nu răspunde pentru eventualele pierderi suferite. Pentru mai multe informații, consultați Termenii de utilizare, Avertismentul privind riscurile și Termenii Academiei Binance.