Введение в ИИ-агенты
В простейших терминах ИИ-агент можно определить как комбинацию моделей, инструментов, уровня оркестрации и служб выполнения, которые используют LM в цикле для достижения цели. Эти четыре элемента составляют основную архитектуру любой автономной системы.
- Модель («мозг»): основная языковая модель (LM) или базовая модель, которая служит центральным механизмом рассуждений агента для обработки информации, оценки вариантов и принятия решений. Тип модели (общего назначения, точно настроенная или мультимодальная) определяет когнитивные способности агента. Агентная система является конечным куратором окна контекста ввода LM.
- Инструменты («руки»): эти механизмы связывают рассуждения агента с внешним миром, позволяя ему выполнять действия, выходящие за рамки генерации текста. К ним относятся расширения API, функции кода и хранилища данных (такие как базы данных или векторные хранилища) для доступа к фактической информации в режиме реального времени. Агентная система позволяет LM планировать, какие инструменты использовать, запускает инструмент и помещает результаты его работы в окно входного контекста следующего вызова LM.
- Уровень оркестрации («нервная система»): управляющий процесс, который управляет операционным циклом агента. Он обрабатывает планирование, память (состояние) и выполнение стратегии рассуждений. Этот уровень использует рамки подсказок и методы рассуждений (такие как Chain-of-Thought или ReAct) для разбиения сложных целей на этапы и принятия решения, когда нужно думать, а когда использовать инструмент. Этот уровень также отвечает за предоставление агентам памяти для «запоминания».
- Развертывание («тело и ноги»): хотя создание агента на ноутбуке эффективно для прототипирования, именно развертывание в производственной среде делает его надежным и доступным сервисом. Это включает в себя размещение агента на безопасном, масштабируемом сервере и его интеграцию с основными производственными сервисами для мониторинга, ведения журналов и управления. После развертывания пользователи могут получить доступ к агенту через графический интерфейс, а другие агенты — программно через API Agent-to-Agent (A2A).
В конечном итоге, создание генеративного агента ИИ — это новый способ разработки решений для решения задач. Традиционный разработчик действует как «каменщик», точно определяя каждый логический шаг. Разработчик агента, напротив, больше похож на режиссера. Вместо того, чтобы писать явный код для каждого действия, вы устанавливаете сцену (руководящие инструкции и подсказки), выбираете актеров (инструменты и API) и предоставляете необходимый контекст (данные). Основной задачей становится руководство этим автономным «актером», чтобы он выполнил запланированное действие.
Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!
Вы быстро обнаружите, что самая большая сила LM — его невероятная гибкость — также является вашей самой большой головной болью. Способность большой языковой модели делать что угодно затрудняет заставить ее надежно и идеально выполнять одну конкретную задачу. То, что мы раньше называли «инжинирингом подсказок», а теперь называем «инжинирингом контекста», направляет LM на генерацию желаемого результата. Для любого отдельного вызова LM мы вводим наши инструкции, факты, доступные инструменты для вызова, примеры, историю сеансов, профиль пользователя и т. д., заполняя окно контекста именно той информацией, которая необходима для получения нужных результатов. Агенты — это программное обеспечение, которое управляет входными данными LM для выполнения работы.
Отладка становится необходимой, когда возникают проблемы. «Agent Ops» по сути переопределяет привычный цикл измерения, анализа и оптимизации системы. С помощью трассировок и журналов вы можете отслеживать «процесс мышления» агента, чтобы выявить отклонения от намеченного пути выполнения. По мере развития моделей и совершенствования фреймворков роль разработчика заключается в предоставлении важнейшие компоненты: опыт в данной области, четко определенную индивидуальность и беспроблемную интеграцию с инструментами, необходимыми для выполнения практических задач. Важно помнить, что комплексные оценки и анализы часто перевешивают влияние первоначального запроса.
Когда агент точно настроен с четкими инструкциями, надежными инструментами и интегрированным контекстом, служащим памятью, отличным пользовательским интерфейсом, способностью планировать и решать проблемы, а также общими знаниями о мире, он выходит за рамки понятия простой «автоматизации рабочего процесса». Он начинает функционировать как совместная сущность: высокоэффективный, уникально адаптируемый и чрезвычайно способный новый член вашей команды.
По сути, агент — это система, предназначенная для курирования контекстного окна. Это представляет собой непрерывный цикл сборки контекста, запроса модели, наблюдения за результатом и повторной сборки контекста для следующего шага. Контекст может включать системные инструкции, ввод пользователя, историю сеанса, долговременную память, базовые знания из авторитетных источников, информацию о том, какие инструменты можно использовать, и результаты уже запущенных инструментов. Такое сложное управление вниманием модели позволяет ее способностям к рассуждению решать проблемы в новых обстоятельствах и достигать целей.
