- Mākslīgā intelekta aģentu tehniskās arhitektūras izpēte, apvienojot plānošanu, atmiņu un rīku izpildi.
- Detalizēta populārāko atvērtā pirmkoda ietvaru, piemēram, LangGraph, AutoGen un CrewAI, analīze pielāgotu aģentu veidošanai.
- Autonomu izpildlaiku un specializētu aģentūru sistēmu salīdzinājums kodēšanai, kiberdrošībai un finansēm.
- Vadlīnijas par to, kad izvietot aģentūru darbplūsmas, salīdzinot ar vienkāršākām RAG ieviešanām, lai optimizētu izmaksas un latentumu.
Šķiet, ka ikviens izstrādātājs uz planētas šobrīd ienirst mākslīgā intelekta aģentu pasaulē. Virzoties tālāk par vienkāršiem tērzēšanas robotiem, mēs novērojam milzīgu pāreju uz sistēmām, kas faktiski var domāt, plānot un izpildīt uzdevumus, neprasot cilvēkam katru sekundi turēt viņu roku. Šie aģentu ietvari maina spēles noteikumus, ļaujot mums veidot programmatūru, kas ne tikai paredz nākamo vārdu, bet arī faktiski mijiedarbojas ar reālo pasauli, lai paveiktu lietas.
Ja esat domājis, vai jums ir nepieciešams pilnvērtīgs aģents vai tikai pamata LLM uzvedne, esat īstajā vietā. Ekosistēma eksplodē ar atvērtā pirmkoda alternatīvām , kas sniedz jums pilnīgu kontroli pār jūsu datiem un loģiku, izvairoties no baisās atkarības no pārdevēja. Iedziļināsimies tajā, kā šīs lietas patiesībā darbojas, kādi ir labākie pieejamie rīki un kā izvēlēties pareizo savam konkrētajam projektam, netērējot daudz kredītpunktu.
Kas īsti padara mākslīgo intelektu par “aģentu”?
Nav vienas vienotas definīcijas, par kuru visi būtu vienisprātis, taču kopumā mākslīgā intelekta aģents ir daudz vairāk nekā tikai tiesību zinātņu maģistrs ar izsmalcinātu uzdevumu. Tehniski tā ir saliekama sistēma, kas apvieno plānošanu, ilgtermiņa atmiņu un iteratīvu izpildi . Iedomājieties ciklu, kas aptīts ap valodas modeli, kas ļauj tam pieņemt lēmumu, izmēģināt darbību, redzēt, vai tā darbojas, un pēc tam pielāgoties, pamatojoties uz rezultātu.
Lai to patiesi izprastu, ir jādomā par autonomiju un darbplūsmas orķestrēšanu . Daži aģenti ir tikai pamata automatizācijas, kas seko iepriekš noteiktam ceļam, savukārt citi ir pilnībā autonomi, spējot sadalīt milzīgu mērķi sīkos apakšuzdevumos. Īstais tehniskais šķērslis šeit ir konteksta saglabāšana vairākos posmos, lai aģents sarežģītas darbības laikā neaizmirstu, ko tas darīja.
Vēl viena svarīga puzles sastāvdaļa ir rīku integrācija . Lai aģents būtu noderīgs, tam ir jāsazinās ar API, jāpārlūko tīmeklis vai jāveic vaicājumi datubāzēs. Šeit noder tādi standarti kā Model Context Protocol (MCP) , kas ļauj mākslīgā intelekta aģentiem izveidot savienojumu ar Google Colab , ļaujot aģentiem pieslēgties datu avotiem, neprasot pielāgotu apvalku katram atsevišķam rīkam. Mēs redzam arī tādas lietas kā Stripe Agentic Commerce Protocol (ACP) , kas ļauj aģentiem droši apstrādāt maksājumus un piegādi, efektīvi nodrošinot “aģenta norēķinu” pieredzi.
Savu aģentu veidošanas ietvari
Ja vēlaties veidot no nulles, jums būs nepieciešama modulāra bibliotēka jeb SDK. Tie sniedz jums detalizētu kontroli pār jūsu mākslīgā intelekta loģiku, atmiņu un orķestrēšanu . Atkarībā no jūsu mērķiem varat izvēlēties vispārējas nozīmes ietvarus vai kaut ko nišas risinājumu.
- Valodas grafiks: Šeit tiek izmantota uz grafikiem balstīta orķestrēšanas pieeja. Tā ir lieliska priekš aģenta stāvokļa un atmiņas pārvaldība, padarot to par galveno izvēli sarežģītiem RAG cauruļvadiem.
- AutoĢen: Tas viss ir par asinhrona vairāku aģentu sadarbībaTas ir paredzēts aģentiem, kas savā starpā sazinās, izmantojot API, lai atrisinātu problēmu, tāpēc tas ir tik populārs autonomai koda ģenerēšanai.
- CrewAI: Ja vēlaties kaut ko pieejamāku, CrewAI piedāvā a pieredze ar zemu koda līmeni/bez koda ar gatavām veidnēm, padarot to par vienu no ātrākajiem veidiem, kā izveidot aģentu komandu.
- PydanticAI: Tiem, kam patīk stingra rakstīšana un validācija, šis ietvars nodrošina minimālistiska un droša kontrole pa aģentu maršrutiem.
- SmolAgents: Viegls SDK, kas maršrutēšanas loģika, izmantojot Python apjomīga JSON vietā, kas ir svaiga gaisa malks izstrādātājiem, kuri vēlas mazāk abstrakcijas.
Papildus šiem rīkiem ir pieejami specializēti rīki, piemēram, kiberdrošības mākslīgais intelekts (CAI) penetrācijas testēšanai un Mastra , kas ir iebūvēts JavaScript valodā un ir ideāli piemērots aģentu iegulšanai tieši front-end lietojumprogrammā. Neatkarīgi no tā, vai jums ir nepieciešama uz shēmām balstīta granulāra kontrole ar Atomic Agents vai lomu spēļu simulācijas ar Camel, atvērtā pirmkoda vidē ir rīks katrai arhitektūras preferencei.
Autonomās izpildlaika vides un lietošanai gatavi aģenti
Ne visi vēlas rakstīt simtiem rindiņu orķestrācijas koda. Šeit noder autonomas izpildlaika vides — būtībā iepriekš izveidoti aģenti, kurus var palaist kā lietojumprogrammu. Dažas no tām ir pilnībā autonomas , piemēram, Auto-GPT, kas sadala augsta līmeņa mērķi uzdevumu sarakstā un izpilda tos, izmantojot meklēšanu un atmiņu. Tad vēl ir AIlice , kuras mērķis ir būt lokālam mākslīgā intelekta aģenta palīgam, kas spēj manipulēt ar failiem jūsu ierīcē.
Ir arī pārlūkprogrammā balstīti aģenti , piemēram, AgentGPT un OpenManus. Tie ir lieliski piemēroti tīmekļa mijiedarbības automatizēšanai, izmantojot tādus rīkus kā Playwright, lai pārvietotos pa vietnēm, aizpildītu veidlapas un apkopotu datus. Daži ir daļēji autonomi, piemēram, BabyAGI, kas koncentrējas uz iteratīvu uzdevumu izveides un prioritāšu noteikšanas ciklu , padarot to ideāli piemērotu eksperimentālai mērķtiecīgai uzvedībai.
Kad faktiski izmantot aģentu (un kad no tā izvairīties)
Lūk, realitātes pārbaude: ne katrai mākslīgā intelekta funkcijai ir jābūt aģentam . Aģentu sistēmas rada daudz arhitektūras papildu resursu, tostarp atmiņas pārvaldību un kļūdu apstrādi, kas palielina gan latentumu, gan izmaksas . Dažos etalonos veiksmes rādītāji faktiski samazinās pēc 35 minūtēm cilvēka un aģenta mijiedarbības, jo sarežģītība kļūst pārāk augsta.
Ja jūsu uzdevums ir statisks, paredzams vai tam nepieciešama ārkārtīgi zema latentuma, jums vajadzētu pieturēties pie viegla RAG (Retrieval-Augmented Generation). Tomēr aģenti ir absolūti zelts , ja darbības nevar iekodēt. Ja jūsu darbplūsmai ir sazarojuma loģika, nepieciešama nosacītu rīku izmantošana vai jāpielāgojas, pamatojoties uz neveiksmīgu API atbildi, aģents ir īstā izvēle. Tie ir ideāli piemēroti cilvēka vadītām kopilotām, kur mākslīgais intelekts veic pamatdarbu, bet kritiskos posmos pieprasa veikt saprāta pārbaudi.
Specializētas mākslīgā intelekta aģentu lietojumprogrammas
Šo ietvaru patiesais spēks ir redzams, kad tie tiek piemēroti konkrētās nozarēs. Programmatūras izstrādē mums ir tādi rīki kā OpenHands (agrāk OpenDevin) un Aider, kas darbojas kā mākslīgā intelekta darbināti pāru programmētāji tieši jūsu terminālī. Pastāv pat tendence ar nosaukumu “Vibe Coding” , kurā tiek izmantoti lietotņu ģenerēšanas rīku, piemēram, Dyad vai vx.dev, lai dabisko valodu pārvērstu pilnvērtīgās lietojumprogrammās.
Finanšu sektorā tādi aģenti kā FinRL izmanto pastiprinājuma mācīšanos, lai īstenotu tirdzniecības stratēģijas, savukārt OpenBB Terminal nodrošina autonomu datu analīzi. Līdzīgi veselības aprūpē tādi aģenti kā HIA tiek izmantoti, lai analizētu medicīniskās atskaites un sniegtu ieskatu veselības aprūpē, lai gan tiem ir nepieciešami daudz stingrāki ierobežojumi.
Mēs redzam arī uz pētniecību orientētus aģentus, piemēram, ChemCrow ķīmijas eksperimentiem un GPT Researcher padziļinātām tīmekļa atskaitēm. Biznesa analītikas jomā tādi rīki kā Wren AI un Vanna AI pārveido to, kā mēs mijiedarbojamies ar datiem, tieši pārveidojot dabisko valodu sarežģītos SQL vaicājumos , efektīvi demokratizējot piekļuvi datiem uzņēmumos.
Uzlabotas arhitektūras: daudzaģentu sistēmas un hibrīdloģika
Šīs tehnoloģijas progresīvākā versija ir daudzaģentu sistēmas (MAS) . Tā vietā, lai viens milzīgs aģents mēģinātu paveikt visu, jūs izveidojat specializētu aģentu komandu. Piemēram, kodēšanas cauruļvadam var būt vadošais aģents , kas apstrādā prasības, programmētāja aģents , kas raksta kodu, un recenzenta aģents , kas atrod kļūdas. Ja recenzents atrod kļūdu, tas to nosūta atpakaļ programmētājam, lai tas to atkārtotu, radot pašlabojošu ciklu, pirms cilvēks redz rezultātu.
Daži ietvari, piemēram, BESSER Agentic Framework, piedāvā hibrīda pieeju . Tie apvieno LLM neparedzamību ar stāvokļa mašīnu uzticamību . Tas nozīmē, ka kritiskajai biznesa loģikai var būt stingri deterministiska plūsma un sarunu daļām — elastīga, ģeneratīvs plūsma. Šis līdzsvars ir ļoti svarīgs uzņēmuma līmeņa izvietojumiem , kur nevar atļauties mākslīgā intelekta "halucinēt" juridisku līgumu vai maksājuma procesu.
Neatkarīgi no tā, vai izmantojat Microsoft semantisko kodolu uzņēmuma līmeņa abstrakcijām vai izmantojat n8n vizuālai darbplūsmas automatizācijai, mērķis ir viens: pāreja no vienkāršām tērzēšanas saskarnēm uz autonomām mērķu sasniegšanas sistēmām . Izmantojot atvērtā pirmkoda rīkus, izstrādātāji var eksperimentēt ar starpaģentu saziņu, izmantojot WebSockets un pielāgotus atmiņas slāņus, nodrošinot, ka mākslīgais intelekts joprojām ir produktivitātes rīks, nevis neparedzamu kļūdu avots.
Pāreja no vienkāršiem robotiem uz sarežģītiem aģentiem atspoguļo fundamentālas izmaiņas programmatūras veidošanas veidā, pārejot no stingrām secībām uz dinamiskām, uz mērķi orientētām arhitektūrām . Izvēloties pareizo līdzsvaru starp autonomiju, izmaksām un vadāmību , ikviens, sākot no individuāla izstrādātāja līdz lielam uzņēmumam, var izvietot sistēmas, kas ne tikai apstrādā informāciju, bet arī faktiski veic sarežģītas profesionālas darbplūsmas ar minimālu uzraudzību.
