Что такое агент искусственного интеллекта?

2024 год стал знаковым для агентов искусственного интеллекта (ИИ). Чтобы понять, что такое агенты ИИ, необходимо рассмотреть изменения в области генеративного ИИ.

Переход к композитным системам

Одним из ключевых изменений является переход от монолитных к композитным системам ИИ. На начальных этапах развития ИИ большинство систем были монолитными, что означало, что все их компоненты работали как единое целое. Например, ранние большие языковые модели объединяли функции анализа текста и генерации ответов в одном коде. Эти модели были ограничены данными, на которых они обучались. Хотя их можно было адаптировать к другим задачам, это требовало значительных усилий и ресурсов.

С развитием технологий и увеличением требований к гибкости возникла необходимость перехода к композитным системам. Композитные системы состоят из независимых модулей, которые могут взаимодействовать друг с другом. Например, система может включать модули для анализа текста, генерации ответов и управления диалогом. Эти модули могут разрабатываться и обновляться независимо, что упрощает процесс улучшения системы.

Различия между монолитными и композитными системами

В монолитной системе все функции — от распознавания вопроса до генерации ответа — выполняются одним большим блоком кода. Если требуется обновить алгоритм распознавания, это может потребовать значительных изменений во всей системе.

В композитной системе каждая функция реализована отдельным модулем. Например:

• Один модуль отвечает за распознавание вопроса.
• Другой — за поиск информации.
• Третий — за генерацию ответа.

Если необходимо обновить алгоритм распознавания, достаточно изменить только соответствующий модуль.

Влияние перехода на развитие ИИ-агентов

Переход от монолитных к композитным системам оказал значительное влияние на развитие агентов ИИ:

• Композитные системы ускоряют разработку и внедрение новых функций.
• Модульный подход позволяет агентам быстрее адаптироваться к изменениям.
• Облегчается интеграция агентов с другими системами, расширяя их функциональные возможности.
• Модульный подход способствует более эффективному использованию ресурсов.

Что такое агент искусственного интеллекта?

Агенты ИИ — это программы или системы, способные автономно выполнять задачи, взаимодействуя с окружающей средой и принимая решения на основе собранных данных. Они могут решать как простые, так и сложные задачи в различных областях.

Проще говоря, агент ИИ — это программное обеспечение, которое может:

• Собрать информацию из окружающей среды через сенсоры или интерфейсы.
• Анализировать данные и принимать решения для достижения заданных целей.
• Автоматизировать процессы для упрощения выполнения сложных задач.

Основные компоненты агентов ИИ:

• Архитектура: включает аппаратные и программные компоненты, обеспечивающие функционирование агента (например, робот или чат-бот).
• Определение целей: агент получает задания от пользователя и разбивает их на более мелкие задачи.
• Сбор информации: агент собирает данные из окружающей среды с помощью сенсоров или интернет-ресурсов.
• Реализация задач: после сбора данных агент выполняет запланированные действия и корректирует их на основе полученной обратной связи.
• Память: некоторые агенты могут запоминать прошлые взаимодействия для улучшения будущих решений.

Типы агентов ИИ:

• Реактивные агенты: действуют на основе текущих данных и заранее заданных правил (например, чат-боты).
• Агенты с моделью: создают внутреннюю модель окружающей среды для более обоснованных решений (например, системы управления запасами).
• Целенаправленные агенты: имеют цели и могут оценивать различные пути их достижения (например, виртуальные ассистенты).
• Агенты на основе полезности: оценивают состояния окружающей среды по критерию полезности (например, системы рекомендаций).
• Обучающиеся агенты: используют методы машинного обучения для улучшения своих действий (например, алгоритмы в финансовых учреждениях).

Заключение

Переход от монолитных систем к композитным сыграл ключевую роль в развитии ИИ-агентов. Это обеспечило им гибкость, масштабируемость и возможность интеграции с различными данными и сервисами, что привело к созданию более эффективных и адаптивных систем для решения широкого спектра задач.