LLMエージェントとは何ですか

LLMエージェントとは何ですか？

​​

LLMエージェントの理解プロンプトにのみ応答するシンプルなチャットボットとは異なり、LLMエージェントは積極的に計画し、アクションを実行し、その経験から学習します。 単に情報を提供するのではなく、タスクを自律的に実行できる洗練されたAIアシスタントと考えてください。 これには、重要なフィードバックループが含まれます。エージェントはアクションを実行し、結果を観察し、その情報を使用して将来のアクションを改善します。 この反復プロセスは、それをよりシンプルなLLMアプリケーションと区別します。 エージェントと環境との相互作用には、データベースへのアクセスや操作、APIとの対話、Webの閲覧、物理ロボットの制御など、さまざまなモダリティが含まれます。 重要なのは、その目標の理解と環境の現在の状態に基づいて、どのアクションをとるべきかを自律的に決定する能力です。 エージェントの「脳」はLLMであり、理解、計画、および適応するためのインテリジェンスを提供します。ただし、一般的な機能には次のものがあります

• 計画と目標指向の動作：LLMエージェントは、複雑なタスクをより小さく管理可能なステップに分解し、特定の目標を達成する計画を作成できます。 これには、必要なアクションとその順序に関する推論が含まれます。
• 情報の収集と検索：データベース、API、またはインターネットなどのさまざまなソースから情報にアクセスして処理して、意思決定に関連するデータを収集できます。 この能力により、彼らは情報を提供し続け、変化する状況に適応することができます。
• 意思決定と推論：収集された情報と確立された計画に基づいて、LLMエージェントは情報に基づいた決定を下し、最も適切なアクションを選択できます。 これには、ある程度の論理的推論と問題解決が含まれます。
• アクション実行：この機能により、エージェントは環境と対話できます。 これには、電子メールの送信、API呼び出しの作成、データベースの変更、およびエージェントの設計と目的の目的に応じて物理ロボットの制御が含まれます。 この学習は、LLMの内部パラメーター調整を通じて、または補強学習手法を通じて明示的なものになる可能性があります。 これにより、能力が大幅に拡大し、より豊かでより微妙な相互作用が可能になります。
  1. エージェントの目標と範囲を定義します。 これにより、設計と開発プロセスが導かれます。 明確に定義された範囲は、プロジェクトが野心的になることを防ぎます。
  2. LLMを選択します。 パフォーマンス、コスト、APIアクセスなどの要因を考慮してください。 一般的な選択肢には、GPT-3、GPT-4、Palm 2などが含まれます。
  エージェントのアーキテクチャを設計します。 これには、ステートマシン、階層計画システム、または別の適切なアーキテクチャの設計が含まれる場合があります。
  3. エージェントのコードを開発します。
  Pythonのようなプログラミング言語を使用してエージェントのロジックを実装します。 これには、選択されたLLMの統合、エージェントの意思決定プロセスの実装、外部システムとの相互作用の処理が含まれます。 これには、Webスクレイピング、データベースアクセス、またはAPI通信にライブラリを使用することが含まれます。
  テストと反復：
  5. エージェントのパフォーマンスを徹底的にテストし、設計と実装を繰り返して機能を向上させます。 これには、成功率を評価し、改善の領域を特定し、意思決定プロセスを改善します。
  フィードバックループを実装します。 これは、学習と適応を可能にするために重要です。
  • 幻覚と不正確な情報： llmsは、誤った情報または無意味な情報（「幻覚」）を生成することがあります。 これは、特にエージェントが不正確なデータに基づいて決定を下す場合、重要な懸念事項です。 慎重な検証と検証メカニズムは非常に重要です。
  • バイアスと倫理的懸念：llmsは、バイアスを含む可能性のある大きなデータセットで訓練されています。 これらのバイアスは、エージェントの行動に反映され、不公平または差別的な結果につながります。
  • 常識と現実世界の理解の欠如：LLMは強力ですが、真の常識と物理的世界の直感的な理解が欠けています。 これにより、実際のシナリオの予期しないエラーや障害につながる可能性があります。
  • セキュリティリスク：LLMエージェントが機密データまたは外部システムと相互作用すると、セキュリティリスクをもたらす可能性があります。 不正なアクセスや操作を防ぐには、堅牢なセキュリティ対策が不可欠です。
  • 解釈可能性と説明可能性：LLMエージェントが特定の決定を下した理由を理解することは困難です。 この透明性の欠如は、エラーをデバッグしたり、説明責任を確保することを困難にする可能性があります。
  • これらの制限は、安全で効果的な展開を確保するために、慎重な設計、徹底的なテスト、LLMエージェントの継続的な監視の必要性を強調しています。

以上がLLMエージェントとは何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。