Jadi, apa sebenarnya yang mentakrifkan Agen AI?

Adakah ia benar-benar hanya LLM dengan akses kepada API luaran?

Agak banyak. Mari kita jelaskan dengan mengatakan bahawa apabila kita bercakap tentang ejen AI, kita merujuk terutamanya kepada ejen LLM (model bahasa besar). Bayangkan menggunakan LLM tujuan umum seperti ChatGPT, tetapi bukannya bergantung padanya "seadanya", anda melengkapkannya dengan alatan untuk mengembangkan keupayaannya.

Sebagai contoh, katakan anda bertanya kepada ChatGPT tentang cuaca esok. Dengan sendirinya, LLM tidak dapat menjawab ini kerana ia tidak mempunyai akses masa nyata kepada data. Walau bagaimanapun, jika kami menyediakannya dengan alat — seperti API yang mengambil tarikh dan lokasi sebagai input dan mengembalikan maklumat cuaca — ia boleh mendapatkan dan membentangkan data tersebut. Ini ialah contoh LLM yang memanfaatkan alat luaran.

Apa yang menarik ialah alatan ini boleh menjadi hampir mana-mana bahagian kod, seperti API cuaca, kalkulator atau bahkan pertanyaan pangkalan data yang kompleks. Contoh praktikal ialah Carian ChatGPT, yang bertindak sebagai ejen. Apabila ditugaskan untuk mencari di web, ia menggunakan alat khusus untuk memproses pertanyaan dan mengembalikan hasil internet.

Apa yang lebih menarik ialah alat juga boleh menjadi ejen AI yang lain. Ini mewujudkan kemungkinan ejen memanggil ejen lain secara rekursif, masing-masing memanfaatkan kekuatan orang lain. Oleh itu, cabaran sebenar ialah mereka bentuk seni bina yang mengagihkan tugas dengan berkesan merentas ejen ini, memastikan mereka bekerja bersama dengan lancar dalam projek agen.

Di mana hendak bermula apabila membina Ejen AI?

Dari awal. Buat masa ini, sekurang-kurangnya. Walaupun banyak pengekodan telah disatukan ke dalam perpustakaan dan fungsi boleh guna semula, pembangunan ejen AI masih dalam peringkat awal.

Sesetengah syarikat permulaan muncul dengan pasaran alat sumber tertutup yang boleh disepadukan ke dalam projek anda (contoh boleh termasuk set alat AssemblyAI atau LangChain), dan anda mahukan lebih fleksibiliti, sentiasa ada GitHub. Platform seperti mkinf melangkah masuk untuk merapatkan jurang ini dengan mengehos alatan boleh disesuaikan yang boleh anda sepadukan dengan hanya panggilan API.

Untuk apa rangka kerja?

Rangka kerja seperti LangChain dan Haystack memudahkan orkestrasi kompleks yang diperlukan untuk menjadikan ejen AI berfungsi dengan berkesan. Fikirkan mereka sebagai gam yang menyatukan segala-galanya. Apabila anda membina ejen AI, anda pada asasnya mencipta sistem yang perlu menyesuaikan berbilang tugas: menyambung kepada alatan, mengurus aliran kerja, menjejaki perbualan, dan kadangkala merantai berbilang ejen bersama-sama. Di situlah rangka kerja melangkah masuk.

---

Masa Depan Ejen AI

Ejen AI sudah pasti bidang yang menarik dan berkembang pesat. Mereka menjanjikan tahap autonomi dan kebolehsuaian yang boleh mentakrifkan semula cara kita berinteraksi dengan teknologi. Daripada mengautomasikan aliran kerja yang kompleks kepada membolehkan tahap kerjasama baharu antara sistem, kemungkinannya kelihatan tidak berkesudahan.

Sama ada anda seorang pembangun yang ingin tahu, perniagaan yang ingin mengintegrasikan ejen AI, atau hanya seseorang yang tertarik dengan konsep ini, tiada masa yang lebih baik untuk menyelami. Bidang ini masih muda, dan peluang untuk membentuk masa depannya adalah luas buka.

Jangan lepaskan apa yang akan datang dan ikuti mkinf di X atau sertai komuniti slack kami

Atas ialah kandungan terperinci Jadi, apa sebenarnya yang mentakrifkan Agen AI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!