Введение в агенты (Часть 17)

Примеры продвинутых агентов

Google Co-Scientist

Co-Scientist — это продвинутый агент искусственного интеллекта, разработанный для работы в качестве виртуального научного сотрудника, ускоряющего научные открытия путем систематического изучения сложных проблемных пространств. Он позволяет исследователям определять цель, основывать агента на указанных общедоступных и проприетарных источниках знаний, а затем генерировать и оценивать ландшафт новых гипотез.

Для достижения этой цели Co-Scientist создает целую экосистему агентов, сотрудничающих друг с другом.

Представьте себе эту систему как менеджера исследовательского проекта. Сначала ИИ берет общую исследовательскую цель и создает подробный план проекта. Затем агент «Супервайзер» выступает в роли менеджера, делегируя задачи команде специализированных агентов и распределяя ресурсы, такие как вычислительная мощность. Такая структура обеспечивает легкое масштабирование проекта и совершенствование методов работы команды по мере продвижения к конечной цели.

Различные агенты работают в течение нескольких часов или даже дней, постоянно совершенствуя сгенерированные гипотезы, запуская циклы и метациклы, которые улучшают не только сгенерированные идеи, но и способ, которым мы оцениваем и создаем новые идеи.

Агент AlphaEvolve

Еще одним примером продвинутой системы агентов является AlphaEvolve, агент искусственного интеллекта, который обнаруживает и оптимизирует алгоритмы для сложных задач в математике и информатике.

AlphaEvolve работает, сочетая творческое генерирование кода наших языковых моделей Gemini с автоматизированной системой оценки. Он использует эволюционный процесс: ИИ генерирует потенциальные решения, оценщик оценивает их, и наиболее перспективные идеи используются в качестве вдохновения для следующего поколения кода.

Этот подход уже привел к значительным прорывам, в том числе:

• Повышение эффективности центров обработки данных Google, проектирования микросхем и обучения искусственного интеллекта.
• Открытие более быстрых алгоритмов умножения матриц.
• Поиск новых решений открытых математических задач.

AlphaEvolve превосходно справляется с задачами, в которых проверка качества решения гораздо проще, чем его поиск.

Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!

AlphaEvolve разработана для глубокого, итеративного партнерства между людьми и ИИ. Это сотрудничество работает двумя основными способами:

• Прозрачные решения: ИИ генерирует решения в виде кода, понятного человеку. Такая прозрачность позволяет пользователям понимать логику, получать новые знания, доверять результатам и напрямую изменять код в соответствии со своими потребностями.
• Экспертное руководство: человеческий опыт необходим для определения проблемы. Пользователи направляют ИИ, уточняя метрики оценки и управляя исследованием, что предотвращает использование системой непреднамеренных лазеек в определении проблемы. Этот интерактивный цикл гарантирует, что окончательные решения будут одновременно мощными и практичными.

Результатом работы агента является постоянное совершенствование кода, который продолжает улучшать показатели, заданные человеком.

Заключение

Генеративные ИИ-агенты знаменуют собой важную эволюцию, превращая искусственный интеллект из пассивного инструмента для создания контента в активный, автономный инструмент для решения проблем. В данном документе представлена формальная структура для понимания и построения этих систем, выходящая за рамки прототипа и позволяющая создать надежную архитектуру производственного уровня.

Мы разбили агент на три основных компонента: модель рассуждений («мозг»), инструменты для действий («руки») и управляющий уровень оркестрации («нервная система»). Именно бесшовная интеграция этих компонентов, работающих в непрерывном цикле «думай, действуй, наблюдай», раскрывает истинный потенциал агента. Классифицируя агентские системы — от уровня 1 «Подключенный решатель проблем» до уровня 3 «Совместная мультиагентная система» — архитекторы и руководители продуктов теперь могут стратегически определять масштаб своих амбиций в соответствии со сложностью поставленной задачи.

Основная задача и возможность заключаются в новой парадигме разработчика. Мы больше не являемся просто «каменщиками», определяющими явную логику; мы — «архитекторы» и «директора», которые должны направлять, ограничивать и отлаживать автономную сущность. Гибкость, которая делает LM настолько мощными, также является источником их ненадежности.

Таким образом, успех заключается не только в начальном запросе, но и в инженерной строгости, примененной ко всей системе: в надежных контрактах инструментов, устойчивой обработке ошибок, сложной управлении контекстом и всесторонней оценке.

Принципы и архитектурные шаблоны, изложенные здесь, служат основополагающим планом. Они являются ориентирами для навигации по этой новой границе программного обеспечения, позволяя нам создавать не просто «автоматизацию рабочих процессов», а по-настоящему совместных, способных и адаптируемых новых членов наших команд. По мере развития этой технологии дисциплинированный архитектурный подход станет решающим фактором в использовании всего потенциала агентного ИИ.