AI agenti: Budúcnosť rozprávania a prekonanie LLM

V posledných rokoch sme svedkami ohromujúceho pokroku v oblasti umelej inteligencie, najmä vďaka rozsiahlym jazykovým modelom (LLM). Tie dokážu generovať text, prekladať jazyky a dokonca písať kód. Avšak, keď sa pokúšame využiť ich potenciál na tvorbu komplexných príbehov a scenárov, narazíme na určité problémy. Video od IBM Technology nám ukazuje fascinujúce riešenie – multi-agent pipelines, ktoré umožňujú AI agentom prekonávať tieto obmedzenia a otvárajú nové možnosti v oblasti dizajnu príbehu.

Problémy LLM pri Rozprávaní

Ako video poukazuje, samotné LLM majú ťažkosti s vytváraním bohatých a koherentných príbehov z niekoľkých dôvodov. Po prvé, stretávajú sa s problémom „context window overflow“, kedy model zabúda na skôr spomenuté detaily v priebehu dlhšieho textu. Aj keď súčasné LLM majú relatívne veľké kontextové okná, ich schopnosť si presne vybaviť informácie z tohto okna nie je dokonalá. Po druhé, dochádza k „style drift“, kedy sa štýl písania modelu postupne mení a odchyľuje od pôvodnej vízie. A nakoniec, LLM nemajú zabudovanú funkciu sebauvedomenia alebo kritického hodnotenia vlastnej práce – neexistuje žiadna spätná väzba, ktorá by pomohla zlepšiť príbeh.

Multi-Agent Pipelines: Riešenie Problémov

Multi-agent pipelines predstavujú elegantné riešenie týchto problémov. Namiesto spoliehania sa na jeden LLM, tieto systémy využívajú viacero agentov, z ktorých každý má špecifickú odbornú oblasť a zodpovednosť. Tento prístup umožňuje rozložiť komplexný proces tvorby príbehu na menšie, zvládnuteľné úlohy.

Kľúčové Poznámky z Videa

• Multi-agent pipelines: Systémy využívajúce viacero agentov so špecifickými odbornými oblasťami pre efektívnejšiu tvorbu príbehov.
• Prekonanie obmedzení LLM: Riešia problémy ako context window overflow, style drift a absencia sebauvedomenia.
• Špecializovaní Agenti: Každý agent má špecifickú úlohu – od plánovania príbehu až po kritické hodnotenie.
• Použitie externých pamätí: Umožňuje uchovávať dôležité informácie mimo kontextového okna LLM, čím sa zabraňuje ich zabudnutiu.
• Kritický Agent: Zabezpečuje spätnú väzbu a iteratívne zlepšuje príbeh na základe stanovených cieľov a koherencie.

Ako Fungujú Multi-Agent Pipelines v Praxi?

Video uvádza príklad multi-agent pipeline pre návrh vesmírnej opery noir. Tento systém by mohol pozostávať z piatich agentov:

1. Narrative Planner Agent: Vytvára osnovu príbehu (beat sheet) na základe počiatočného zadania.
2. Character Forge Agent: Generuje profily postáv, ich pozadie a motiváciu, ktoré sú uložené v databáze pre neskoršie použitie.
3. Scene Writer Agent: Pretvára jednotlivé body osnovy na textové scény s ohľadom na charakteristiku postáv.
4. Voice Style Agent: Udržiava konzistentný štýl písania v celom príbehu.
5. Critic Agent: Hodnotí tón, tempo a koherenciu príbehu a generuje požiadavky na zmenu.

Tento systém tak umožňuje vytvárať komplexné príbehy s bohatými postavami a konzistentným štýlom písania, pričom sa vyhýba problémom spojeným s použitím samotných LLM.

Sú agenti budúcnosťou rozprávania?

Multi-agent pipelines predstavujú významný krok vpred v oblasti tvorby príbehov pomocou AI. Umožňujú prekonávať obmedzenia LLM a otvárajú nové možnosti pre autorov, scenáristov a herných vývojárov. Hoci je ešte priskoro hovoriť o tom, že AI agenti nahradia ľudských tvorcov, je jasné, že budú hrať čoraz dôležitejšiu úlohu v budúcnosti rozprávania.

Zdroje a Odkazy

• IBM Technology – Learn more about the 2025 Guide to AI Agents: https://ibm.biz/Bdej4L

Približne 132 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.66 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.