Агентство ИИ и агентская тряпка: раскрученные модные слова или проигрыватели?

Это снова мы! Другая волна новых терминов - это разжигание по всему сообществу ИИ. Следить за всеми этими тенденциями может быть жестким (особенно когда многие из них, давайте будем честными, просто модные слова! 😏)

В частности, последняя тенденция - этоАгентный подход к ИИПолем Посмотрите вокруг, и вы увидите, как все говорятИИ агентыПолем Все больше и больше компаний строят их, планируют или, по крайней мере, хотят.

Но естьАгент ИИ и агентская тряпкаНастоящее будущее? Или просто ажиотаж для прохождения? 🤔 Хорошо, продолжайте читать, чтобы узнать!

От «традиционного» ИИ до нового агентского подхода

ИИ развивается в головокружительном темпе, и хотя это странно говорить, мы теперь можем называть некоторые подходы «традиционным ИИ»! 😲

Мы говорим обо всех тех интеграциях LLM, которые мы видели за последние несколько месяцев (я имею в виду, даже Paint получил функции искусственного интеллекта!).

Теперь, как обычно происходит, когда выходит новая технология или крутая функция/практика, все хотят прыгнуть на борт. (Помните, когдакаждыйПриложение внезапно имело «катушки» или какой-то побочный продукт? Да, это безумие. 😉)

Со временем сама технология развивается, и пользователи и рынок определяют, какие приложения действительно стоит изучить и иметь смысл. 🦖

Поэтому неудивительно, что в последние несколько недель мы вышли за рамки ранее подхода ИИ к чему -то гораздо более динамичному:Агент ИИ и агентская тряпка! ✨

Подумайте о «традиционном ИИ» и более ранних интеграциях LLM, как о блестящем, но несколько пассивном помощнике. Вы бы задали это вопросом, и это дало бы вам ответ. Например, вы спрашиваете чат -бот: "Какая погода?" И это говорит вам. Простые, прямые и эффективные для многих задач. 🌤

Итак, почему сдвиг? Мы хотели ИИ, который могделатьБольше, не просторассказыватьболее!

Нам нужны системы, которые могут планировать, выполнять многоэтапные задачи, взаимодействовать с приложениями, самокорректные, подключаться к инструментам (через новые протоколы ИИ!) и многое другое.Здесь вступают агент и агентские тряпичные процессы!

Вместо того, чтобы просто отвечать, агентская система ИИ действует как упреждающий супергерой с решением проблем. 🦸 Но это будущее ИИ или просто шумиха? Давайте узнаем больше! 👇

Декодирование агента AI: О чем шумиха?

Время погрузиться в мир агента Ай.

Определение агента AI

Итак, что именноявляетсяАгент AI? Представьте себе своего нынешнего помощника искусственного интеллекта, но с надписьюСпособность думать, планировать и действовать автономно для достижения сложных целейПолем

Это больше не просто отвечать на вопросы; Это активно решение проблем на основе данной подсказки! 🧠 + 💪

По своей сути, агент AI использует LLMS, интегрированные в "ИИ агенты. »🕵 ‍знес

ТеИИ агентыРазбейте большие, сложные задачи на более мелкие, управляемые шаги. Затем, для каждого шага, они используют различные инструменты (Часто через интеграции MCP) для выполнения микро -задачи - все это автономно!

После того, как все отдельные шаги будут выполнены и достигнут хороший результат, агент интегрирует эти результаты, чтобы обеспечить окончательный результат. Это может генерировать контент, как и обычные LLM (но с гораздо более точными результатами из-за многоэтапного процесса) или даже выполнения реальных операций, таких как покупка продуктов онлайн для вас, учитывая список покупок. 🛒

Как это достичь

Агент ИИэто широкий термин, и на то есть веская причина - есть многочисленные способы воплотить его в жизнь!

В большинстве сценариев агент искусственного интеллекта не работает в изоляции. Вместо этого он организует несколькосуб-агенты(даже отдаленно, благодаря протоколам, какGoogle A2A🌐). Каждый суб-агент обычно питается одним или несколькими LLMS и оснащен специализированными инструментами для достижения конкретных целей.

Итак, по сути,Агент AI означает оркестр LLMS и инструменты, с которыми они могут подключиться к целеустремленному рабочему процессуПолем 🎯

В этой захватывающей новой границе появляются несколько возможных архитектур:

• Последовательные агенты: Один агент выполняет задачу, а затем плавно передает свой вывод следующему агенту в цепочке.Агент 1 ➡ Агент 2 ➡… ➡ Агент nПолем
• Петлевые агенты: Представьте себе агент, который неоднократно выполняет его суб-агенты, либо для установленного числа итераций, либо до тех пор, пока не будет выполнено конкретное условие. Думайте об этом как итеративное уточнение! 🔄
• Параллельные агенты: Для задач, которые можно выполнять независимо, суб-агенты выполняются одновременно, чтобы ускорить процесс! ⚡
• И еще ...

Основная идея состоит в том, чтобы создать многоэтапный рабочий процесс, где высокоспециализированные агенты (которые превосходны при решении конкретных задач) работают вместе. Эта комбинация приводит к очень сложным, автономным системам ИИ, способными решать невероятно разнообразные проблемы. 🚀

Вещи становятся намного проще для понимания с реальным примером: см.Как вы можете построить журналиста-агента ИИ, используя три суб-агента! 🗞

Традиционный ИИ против агента

Распаковка агентская тряпка: что вам нужно знать

Время исследовать агентскую тряпку, новую границу из поиска с аугированным поколением.

Что это такое

Итак, вы слышали оТряпка (поколение поиска-аугментирования), верно? Это все равно, что предоставить LLM сверхмощную библиотечную карту, чтобы найти точную, свежую и очень актуальную информацию, прежде чем он даст ответ. 📚

Это отлично подходит для заземления LLM, но был улов:Вы должны были найти и передать этот контент самому ИИПолем 😫

Что ж, агентская тряпка берет эту концепцию и внедряет серьезную автономию!

Основная идея здесь -Применить агентские принципы ИИ непосредственно к рабочим процессу RAGПолем Это означает, что у вас будет агентская система, которая может стратегически планировать поиск данных контекста. 🤯

Думайте об этом как о преданном исследовании ИИ! Этот агент не просто пассивно ищет. Вместо этого он выполняет несколько целевых поисков 🔍, разумно оценивает качество информации, которую она находит, и даже уточняет свои вопросы на лету на основе того, что она обнаруживает.

Этот упреждающий процесс означает, что агентская тряпичная система может найти, понимать и выбирать высококачественный контент сам по себе. Тщательно курированная информация затем подается вниз по течению другим агентам в рабочем процессе, что позволяет им получить гораздо более точные и нюансированные результаты.

Как его реализовать

Реализация агентской тряпичной тряпки вращается вокруг проектирования специализированного «поискового агента», оснащенного LLMS, и правильными инструментами для взаимодействия и извлечения данных из различных источников, таких как базы данных, веб -API и базу знаний компании.

Этот умный агент справится с тяжелой работой:

1. Превратить подсказку вОптимизированные поисковые запросы.
2. Примените эти поискиВо всех источниках у него есть доступ (потенциально даже параллельно! 🔀).
3. Оценить актуальностьиз полученного контента.
4. СуммироватьПолученная высококачественная информация.

Окончательно,Тщательно курированная информация затем передается «агенту поколения»(или другие специализированные агенты) для использования этих данных для создания окончательного выхода.

⚠Примечание: Шаги 1-3 могут повторяться несколько раз оркестратором ИИ, если извлеченное содержание не считается точным или достаточным.

Традиционная тряпка против агентарной тряпки

Что вам нужно для создания агентского искусственного интеллекта и агентских рабочих процессов тряпки

До сих пор повествование в этой статье может заставить вас подумать, что агент и агентская тряпка всегда превосходит «традиционный» ИИ и тряпку.

Хотя эти «агентные» переосмысления ИИ и тряпки могут определенно предложить лучшую точность и более сложную автоматизацию, создание всего рабочего процесса ИИ с несколькими специализированными агентами, разговаривающими друг с другом, не всегда является лучшим подходом, особенно для простых задач. 🤯

Помните, ИИ родился, чтобы упростить и автоматизировать.Чрезмерное управление он определенно может быть контрпродуктивным. 🙅

Агент ИИ и агентская тряпка действительно сияют, когда тыНеобходимо повторить сложные действия или требовать высоких точных результатов несколько разПолем В этих сценариях время и усилия, вложенные в создание всего агента, имеют смысл.

Теперь, даже если вы решите, что агент рабочий процесс - это правильный путь, реализация его является совершенно другой проблемой. Вам понадобится целая архитектура инструментов и решений для поддержки ваших агентов. Подумайте о:

• Пакеты данных: Свежие, кураторские, оптимизированные наборы данных, специально разработанные для тряпичных рабочих процессов. 📦

• Серверы MCP:Серверы, заполненные инструментами для преобразования данных, поиска данных, взаимодействия браузера и многого другого. ⚙

• SERP API: AI-интегрирующие API, которые LLMS может использовать для извлечения свежего и точного контента из поисковых систем-для тряпичных трубопроводов. 🔎

• Агенты браузеры: Подготовленные к нему браузеры, к которым агенты могут подключаться к посещению и взаимодействию с веб-страницами, одновременно обходив запреты на IP, капчи и другие контрольно-пропускные пункты. 🆓

• И многие другие инструменты!(Да, экосистема постоянно растет 📈).

Другими словами, чтобы по -настоящему внедрить агентские рабочие процессы ИИ и RAG без усилий, вам понадобится доступ квсеобъемлющийИИ и би -инфраструктура, как и то, что предлагает яркие данные, чтобы поддержать весь жизненный цикл ваших инициатив в области ИИ!

https://www.youtube.com/watch?v=BFBOSSDKM&embedable=true

Последние мысли

Теперь понимайте, какой агент и агентскую тряпку называют, как их реализовать и как они складываются со своими «традиционными» коллегами. Вы полностью актуальны с последними направлениями в эволюции ИИ!

Как мы подчеркивали, внедрение этих мощных агентских рабочих процессов в жизнь требуется инфраструктура искусственного интеллекта, которая может поддерживать ваши агенты ИИ и рабочие процессы от начала до конца.

В ярких данных наша миссия проста: сделать ИИ доступным для всех, везде. Поэтому до следующего раза - будьте любопытны, оставайтесь смелыми и продолжайте строить будущее ИИ! 🦄