AI aģenti pārstāv nākamo automatizācijas pakāpi, kurā sistēmas patstāvīgi pieņem lēmumus un izmanto ārējos rīkus uzdevumu veikšanai. Rakstā skaidroti aģentu darbības principi un soļi to izveidei.
Uzņēmumi bieži saskaras ar situāciju, kurā parastie čatboti nespēj atrisināt sarežģītus, daudzpakāpju uzdevumus. Standarta valodas modeļi labi atbild uz jautājumiem, taču tie nevar patstāvīgi rīkoties. Šo ierobežojumu novērš autonomas sistēmas, kas spēj plānot darbus, piekļūt datubāzēm un izsaukt ārējos API pakalpojumus.
Kas ir AI aģents?
AI aģents ir programmatūras sistēma, kas izmanto lielo valodas modeli kā lēmumu pieņemšanas centru, lai patstāvīgi plānotu darbu, atlasītu nepieciešamos palīgrīkus un sasniegtu uzstādīto mērķi bez nepārtrauktas cilvēka līdzdalības.
Atšķirībā no parastā ChatGPT loga, kur klients saņem tikai teksta atbildi, aģents var patstāvīgi nosūtīt e-pastu, pārbaudīt preces atlikumu noliktavā vai veikt aprēķinus finanšu tabulā. Lai sasniegtu augstu darba efektivitāti, šos procesus palīdz automatizēt mākslīgā intelekta asistenti uzņēmumiem, kas pārņem ikdienas monotono darbu izpildi.
| Parametrs | Tradicionālā programmatūra | AI aģenti |
|---|---|---|
| Lēmumu pieņemšana | Stingri definēti koda noteikumi (if-else) | Dinamiska, balstīta uz valodas modeļa spriedumiem |
| Pielāgošanās spēja | Zema, nepieciešama manuāla koda mainīšana | Augsta, reaģē uz neparedzētiem datiem un apstākļiem |
| Rīku izmantošana | Integrēta caur iepriekš fiksētiem API izsaukumiem | Patstāvīgi izvēlas piemērotāko rīku no saraksta |
Trīs galvenie AI aģenta pīlāri
Autonoma aģenta darbība balstās uz trim pamatkomponentiem, kas strādā vienotā ciklā. Šie komponenti nodrošina sistēmas spēju reaģēt uz mainīgu informāciju.
1. Plānošana un spriešana
Aģents sadala lielo uzdevumu mazākos, loģiski izpildāmos soļos. Izmantojot īpašus domāšanas ietvarus, piemēram, ReAct (Reason and Act), sistēma vispirms noformulē domu, tad veic darbību un pēc tam analizē iegūto rezultātu.
2. Atmiņas pārvaldība
Sistēmai ir vajadzīga gan īstermiņa atmiņa, lai sekotu līdzi pašreizējās sarunas kontekstam, gan ilgtermiņa atmiņa. Ilgtermiņa atmiņu parasti nodrošina vektoru datubāzes, kurās tiek glabāta vēsturiskā informācija un uzņēmuma iekšējie dokumenti.
3. Ārējie rīki
Tie ir API savienojumi, datubāzu vaicājumi, tīmekļa meklētāji un kalkulatori. Valodas modelim pašam nav jāprot rēķināt nodokļi, tam vienkārši ir jāzina, ka šim nolūkam ir jāpalaiž konkrēts finanšu kalkulatora rīks.
Kā uzbūvēt savu pirmo AI aģentu
Izstrādes sākumā nav nepieciešams sarežģīts kods. Pamata loģiku var definēt ar sistēmas prompta palīdzību, kas nosaka aģenta uzvedību un rīku izmantošanas nosacījumus. Kā skaidrots vietnē publicētajā izglītojošajā video materiālā, aģentu izveide ir pāreja no radošas rakstīšanas uz precīzu sistēmu inženieriju.
Zemāk ir redzams vienkāršots sistēmas instrukcijas paraugs, ko izmanto aģenta vadīšanai:
# Sistēmas instrukcijas paraugs aģenta darbības ciklam
system_prompt = """
Tu esi finanses asistents. Tev ir piekļuve diviem rīkiem:
1. Meklet_Interneta(jautajums) - atrod jaunākos datus tīmeklī.
2. Aprēkinat_Procentus(summa, likme) - veic finanšu aprēķinus.
Kad lietotājs uzdod jautājumu, strādā šādā ciklā:
DOMA: Izanalizē, kāda informācija ir nepieciešama.
DARBĪBA: Izvēlies un izsauc vienu no pieejamajiem rīkiem.
REZULTĀTS: Izpēti rīka sniegto atbildi.
ATBILDE: Ja rezultāts ir pietiekams, sniedz gala atbildi lietotājam.
"""Aģenti nemaina to, kā mēs rakstām kodu. Tie maina to, kā programmatūra sadarbojas ar reālo pasauli, pārvēršot statiskas programmas par dinamiskiem lēmumu pieņēmējiem.
Biežāk uzdotie jautājumi (FAQ)
Ar ko AI aģents atšķiras no vienkārša ChatGPT?
ChatGPT tikai ģenerē tekstuālas atbildes pēc lietotāja ievades. AI aģents spēj patstāvīgi sadalīt uzdevumu posmos, pieņemt lēmumus un izmantot ārējos rīkus, piemēram, datubāzes vai API, lai paveiktu reālus darbus bez cilvēka līdzdalības.
Kādi rīki un ietvari ir labākie aģentu būvēšanai?
Populārākie un stabilākie atvērtā koda ietvari ir CrewAI, LangChain un Microsoft AutoGen. Tie nodrošina gatavu struktūru aģentu atmiņas, rīku un savstarpējās komunikācijas pārvaldībai.
Vai AI aģents var strādāt pilnīgi patstāvīgi bez uzraudzības?
Teorētiski jā, taču praksē, īpaši finanšu vai klientu apkalpošanas jomās, tiek rekomendēts izmantot pieeju ar cilvēka iesaisti (human-in-the-loop). Tas nozīmē, ka kritiskiem lēmumiem, piemēram, maksājumu apstiprināšanai, ir nepieciešams cilvēka akcepts.
