AI agenti a LLM: Autonómne Pracovné Postupy

V poslednom videu od IBM Technology sa Martin Keen a Suj Perepa ponárajú do fascinujúceho sveta AI agentov a ich vzťahu k rozsiahlym jazykovým modelom (LLMs). Zatiaľ čo LLMy excelujú v porozumení a generovaní textu, AI agenty posúvajú hranice tým, že pridávajú autonómnu akciu. V tomto článku si prejdeme kľúčové poznatky z videa a vysvetlíme, ako tieto nové technológie menia spôsob, akým pracujeme a riešime komplexné problémy v podnikaní.

Kľúčové Poznámky z Videa

• AI Agenti: Evolúcia LLMs: AI agenty nie sú len ďalším krokom v pokroku umelej inteligencie; predstavujú evolúciu LLMs, ktorá ich vybavuje schopnosťou autonómneho rozhodovania a vykonávania úloh.
• Autonómia prostredníctvom nástrojov a pravidiel: Kombinácia nástrojov, obchodných pravidiel a rozsiahlych dátových zdrojov umožňuje AI agentom fungovať autonómne bez potreby neustálej ľudskej intervencie.
• Rozumovanie vs. Konanie: LLMy sa primárne zameriavajú na porozumenie a generovanie textu, zatiaľ čo AI agenty sú orientovaní na akciu – vykonávajú úlohy a dosahujú výsledky.
• State Tracking: Pamäť pre Agenta: AI agenti musia sledovať predchádzajúci stav, aktuálnu úlohu a budúce ciele, aby mohli efektívne rozhodovať a konať.
• REACT Framework: Adaptabilita a Sebareflexia: REACT je populárny framework, ktorý umožňuje AI agentom učiť sa z neznámych situácií prostredníctvom sebareflexie a prispôsobovania svojich akcií.

Čo Robí AI Agenta Rôznym od LLM?

LLMy sú skvelé v porozumení jazyka a generovaní textu, ale ich schopnosti sa obmedzujú na túto oblasť. Predstavte si to takto: LLM vám môže povedať, ako nainštalovať softvér, ale AI agent to dokáže sám.

Kľúčový rozdiel spočíva v tom, že AI agenty môžu používať nástroje a zohľadňovať obchodné pravidlá. To im umožňuje prejsť od jednoduchého porozumenia textu k autonómnemu vykonávaniu úloh. Používajú techniky ako podmienené výrazy (ak/potom/inak), heuristiky (pravidlá palca) a framework REACT, aby sa mohli prispôsobiť neznámym situáciám a efektívne riešiť problémy.

State Tracking: Pamäť AI Agenta

Predstavte si, že ste robot, ktorý má za úlohu objednať pizzu. Aby ste to dokázali, musíte si pamätať niekoľko vecí: čo už viete o pizze (napríklad, že ju treba objednať online), aké sú vaše preferencie (napríklad, veľkosť a príchute) a ako sa dostaneme k cieľu (objednať pizzu).

AI agenti fungujú podobne. Musia sledovať svoj stav – teda informácie o tom, kde sa nachádzajú v procese, aké sú ich aktuálne ciele a čo už dosiahli. Táto pamäť je kritická pre efektívne rozhodovanie a konanie.

REACT Framework: Adaptabilita a Sebareflexia

REACT (Reason, Act, Reflect, Learn) je populárny framework, ktorý pomáha AI agentom prispôsobiť sa neznámym situáciám. Funguje to takto:

1. Reasoning (Rozumovanie): Agent analyzuje aktuálnu situáciu a stanoví cieľ.
2. Acting (Konanie): Agent vykoná akciu na dosiahnutie cieľa.
3. Reflecting (Reflexia): Agent zhodnotí výsledok svojej akcie a učí sa z neho.
4. Learning (Učenie): Agent upravuje svoje stratégie pre budúce situácie.

V príklade s inštaláciou softvéru, agent najprv pochopí požiadavky, rozlíši známe od neznámych cestičiek a následne sa prispôsobí novým nástrojom alebo pravidlám.

Budúcnosť Autonómnych Pracovných Postupov

AI agenty predstavujú významný posun v oblasti umelej inteligencie. Ich schopnosť autonómneho rozhodovania a vykonávania úloh má potenciál transformovať komplexné pracovné postupy v rôznych odvetviach, vrátane CRM, HR a obstarávania. Namiesto toho, aby sme len generovali text, AI agenty sa stávajú aktívnymi hráčmi v našich podnikaniach, pomáhajú nám automatizovať úlohy a dosahovať lepšie výsledky.

Zdroje a Odkazy

• IBM – What is a Reasoning Model (Poznámka: Odstránené reklamné odkazy)

Približne 126 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.63 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.