Stavanie autonómnych AI agentov s ADK

Už ste pravdepodobne videli AI, ktorá vie písať alebo chatovať. Ale zamýšľali ste sa niekedy, či by mohla AI aj konať? To je ďalší krok v AI: pomocou Agent Development Kit (ADK) stavať agentov, ktorí dokážu vnímať to, čo sa deje, premyslieť si to a konať. Veľké jazykové modely (LLM) sú skvelé na generovanie textu, kódu alebo súhrnov. Ale tu je háčik: pracujú samostatne. Nespracovávajú údaje zo senzorov, ako je teplota, pohyb alebo úroveň svetla. Alebo nerobia rozhodnutia sami za seba. Ak teda sú LLM hlasom AI, myslite na ADK ako na ruky a mozog, ktoré dávajú AI schopnosť vnímať, premýšľať a konať.

Čo je to ADK?

ADK (Agent Development Kit) je vlastne sada nástrojov na vytváranie autonómnych AI agentov. Poskytuje komponenty potrebné na to, aby si agenti vedeli uvedomiť svoje okolie, spracovávali dáta a mohli konať. Predstavte si to ako stavebnicu, z ktorej môžete poskladať inteligentného pomocníka, ktorý dokáže robiť rôzne veci bez toho, aby ste ho neustále riadili.

Prečo sú ADK dôležité?

V robotike a automatizácii už nestačia statické modely. Predstavte si továrenského robota, ktorý nereaguje na spomalenie dopravníka, prehriatie senzora alebo zaseknutie dielu. Potrebujeme AI, ktorá číta údaje v reálnom čase a dokáže rýchlo konať – pozastaviť linku, ochladiť zariadenie alebo upozorniť technika. Práve tu prichádzajú na rad ADK.

Ako fungujú agenti postavení pomocou ADK?

Na rozdiel od LLM, ktoré čakajú na vaše pokyny (pýtate sa a dostanete odpoveď), agenti postavení pomocou ADK sledujú okolie, rozhodujú sa a konajú na základe stanovených cieľov. Je to posun od generovania jazyka k autonómnemu fungovaniu, od rozhovoru k spolupráci.

Šesť krokov k vytvoreniu inteligentného agenta

Video predstavuje šesť jednoduchých krokov na stavbu vlastného inteligentného agenta:

1. Definícia problému a cieľa: Napríklad monitorovanie teploty a svetla v kancelárii, úprava nastavení a posielanie upozornení tímu.
2. Vstupy: Dáta zo senzorov (teplota, svetlo, pohyb), externé API (počasie, rozvrhy stretnutí).
3. Výstupy: Ovládanie klimatizácie, nastavenie svetiel a posielanie notifikácií cez Slack.
4. Programovanie v Pythone: Python slúži ako "mozog" agenta, stanovuje pravidlá (ak je príliš teplo, znížiť termostat).
5. Testovanie a dolaďovanie: Simulácia rôznych situácií a prispôsobovanie logiky agenta.
6. Etika a bezpečnosť: Pridaním manuálneho zásahu, zaznamenávaním všetkých akcií a zabezpečením súhlasu používateľov s monitorovaním.

Kľúčové poznatky

• ADK umožňujú vytvárať autonómne AI agenty, ktoré dokážu vnímať okolie, premýšľať a konať.
• Agenti postavení pomocou ADK sa líšia od LLM tým, že nečakajú na pokyny, ale sami sledujú a reagujú.
• ADK nachádzajú uplatnenie v rôznych oblastiach – výroba, zdravotníctvo, smart home, vzdelávanie, poľnohospodárstvo a financie.

Použitie ADK v praxi

Predstavte si:

• Výroba: Agenti monitorujú údaje zo zariadení a predpovedajú poruchy predtým, ako sa stanú.
• Zdravotníctvo: Agenti analyzujú dáta a upozorňujú na potenciálne zdravotné problémy.
• Smart living: Agenti riadia osvetlenie, teplotu a rozvrhy v domácnostiach.
• Vzdelávanie: Adaptívne agenti prispôsobujú učebný plán individuálnym potrebám študentov.

Do budúcnosti s ADK

ADK otvárajú dvere k novým možnostiam využitia AI. V smart mestách budú optimalizovať dopravu, riadiť energetické siete a koordinovať logistiku. Vďaka autonómnym agentom sa AI stáva nielen inteligentnejšou, ale aj prepojenejšou a schopnou samostatného fungovania.

Ste pripravení ísť za hranice LLM? Začnite skúmať open-source ADK, experimentujte so senzorovou integráciou a prispievajte do rastúcej komunity autonómnych agentov!

Zdroje

• Originálne video
• Certifikovaný odborník IBM watsonx AI Assistant Engineer v1 – Profesionál – Školenie od spoločnosti IBM – Celosvetovo
• Vytváranie agentov pomocou ADK
• Formulár registrácie IBM

Približne 118 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.59 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.