Inteligentní agenti

Inteligentní agent je autonomní entita navržená k vnímání svého prostředí pomocí senzorů a k jednání v tomto prostředí pomocí akčních členů. Tito agenti jsou vybaveni schopnostmi umělé inteligence, jako je rozhodování a řešení problémů, což jim umožňuje interagovat se svým prostředím i s ostatními agenty bez zásahu člověka. Inteligentní agenti jsou často integrováni s velkými jazykovými modely (LLM), které jim poskytují schopnosti zpracování přirozeného jazyka a umožňují jim rozumět lidským vstupům a reagovat na ně konverzačním způsobem.

Klíčové vlastnosti

• Autonomie: Inteligentní agenti pracují nezávisle bez neustálého lidského dohledu. Jsou schopni samostatně se rozhodovat a provádět akce k dosažení svých cílů.
• Adaptabilita: Tito agenti se mohou učit ze zkušeností a časem se zlepšovat, upravovat své strategie na základě předchozích interakcí a zpětné vazby.
• Interaktivita: Díky zpracování přirozeného jazyka mohou inteligentní agenti vést konverzace a spolupracovat s lidmi nebo jinými AI systémy.
• Racionalita: Inteligentní agenti provádějí akce, které maximalizují jejich výkonnostní kritérium na základě pozorování svého prostředí.

Struktura inteligentního agenta

Struktura inteligentního agenta zahrnuje:

• Architektura: Hardwarová nebo softwarová platforma, na které agent běží, například počítače nebo roboti.
• Agentní funkce: Mapování vjemových vstupů na akce.
• Agentní program: Implementace agentní funkce, která se spouští na architektuře.

Typy inteligentních agentů

• Jednoduché reflexní agenti: Tito agenti reagují přímo na vjemy bez zohlednění historie vjemů. Pracují na základě pravidel podmínka-akce.
• Modelově založení reflexní agenti: Používají vnitřní model k práci v částečně pozorovatelném prostředí, udržují si historii vjemů pro informovanější akce.
• Cílově orientovaní agenti: Jednají za účelem dosažení konkrétních cílů pomocí plánování a rozhodovacích procesů.
• Užitkově orientovaní agenti: Volí akce na základě užitkové funkce, která hodnotí žádoucnost různých výsledků.
• Učící se agenti: Zlepšují svůj výkon v čase učením na základě interakcí s prostředím.

Příklady použití

• Zákaznická podpora: Inteligentní agenti mohou vyřizovat dotazy zákazníků, okamžitě odpovídat a nabízet řešení, čímž zlepšují zákaznickou zkušenost a snižují pracovní zátěž lidských agentů.
• Analýza dat: Agenti mohou autonomně zpracovávat a analyzovat velké objemy dat, získávat poznatky a identifikovat trendy bez lidského zásahu.
• Automatizace: Ve vývoji softwaru mohou agenti automatizovat opakující se úkoly, jako je generování kódu, testování a ladění, což zvyšuje efektivitu i přesnost.
• Hraní her: Inteligentní agenti se využívají ve hrách k vytváření realistických soupeřů nebo spoluhráčů, kteří zlepšují herní zážitek.
• Detekce podvodů: Agenti analyzují transakční data k identifikaci podezřelých aktivit a prevenci podvodů.

Crewy

Co je crew?

V kontextu AI znamená „crew“ skupinu inteligentních agentů, kteří spolupracují na dosažení společného cíle. Každý agent v crew má přiřazené specifické role a úkoly a využívá své individuální silné stránky k dokončení složitých workflow efektivněji, než by zvládl jeden agent. Crewy jsou navrženy tak, aby odrážely dynamiku skutečných týmů, kde každý člen unikátně přispívá k úspěchu projektu.

Jak crewy fungují

• Přiřazení rolí: Každý agent v crew má definovanou roli, která určuje jeho odpovědnosti a cíle, například sběr dat nebo zákaznickou podporu.
• Delegace úkolů: Úkoly jsou rozděleny mezi agenty podle jejich rolí, což umožňuje paralelní zpracování a efektivní provádění workflow.
• Spolupráce: Agenti spolu komunikují a koordinují, sdílejí informace a zdroje, aby zajistili hladké dokončení úkolů.

Příklady

• Výzkumné týmy: Crew může tvořit agent-datový analytik, výzkumník a analytik, kteří společně provádějí komplexní výzkum a analýzy.
• Zákaznický servis: Crew může zahrnovat agenty pověřené různými fázemi interakce se zákazníky – od třídění dotazů po řešení problémů.

Nástroje

Co jsou nástroje v AI?

V oblasti inteligentních agentů označují nástroje funkce nebo zdroje, které agenti využívají k plnění svých úkolů. Mohou to být jednoduché funkce pro získání dat, ale i složité schopnosti spouštění kódu. Nástroje rozšiřují možnosti agentů a umožňují jim vykonávat širokou škálu úkolů efektivněji a přesněji.

Typy nástrojů

• Vyhledávací nástroje: Umožňují agentům vyhledávat a získávat informace z databází či internetu.
• Nástroje pro spouštění kódu: Umožňují agentům spouštět kód nebo skripty v různých programovacích jazycích pro složité výpočty.
• Vlastní nástroje: Uživatelé mohou vytvářet vlastní nástroje na míru konkrétním potřebám a rozšiřovat tak schopnosti agentů při specializovaných úkolech.

Integrace a využití

• Integrace s existujícími frameworky: Nástroje lze integrovat s frameworky jako LangChain, který nabízí sadu předdefinovaných nástrojů, které mohou agenti využívat.
• Vývoj vlastních nástrojů: Vývojáři mohou definovat nové nástroje určením jejich funkcí a očekávaných výstupů, což umožňuje agentům provádět velmi specializované úkoly.

Příklady použití

• Zpracování dat: Agenti využívají nástroje ke stahování a analýze dat z různých zdrojů, poskytují strukturované výstupy pro další analýzu.
• Automatizace úkolů: Nástroje umožňují agentům automatizovat workflow – od jednoduchých úkonů po složité rozhodovací procesy.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Frameworky a platformy

Framework CrewAI

CrewAI je open-source framework pro orchestraci inteligentních agentů jako soudržných crew. Poskytuje infrastrukturu pro přiřazení rolí, delegaci úkolů a komunikaci mezi agenty, což umožňuje vývojářům efektivně stavět komplexní multiagentní systémy.

Vlastnosti

• Design založený na rolích: Umožňuje vytvářet specializované agenty s odlišnými rolemi v rámci crew.
• Správa úkolů: Umožňuje přiřazování a provádění úkolů napříč více agenty.
• Integrace s LLM: Podporuje integraci s různými velkými jazykovými modely a rozšiřuje jazykové schopnosti agentů.

Srovnání s jinými frameworky

• LangGraph: Zaměřuje se na workflow založené na grafech a nabízí detailní kontrolu nad prováděním úkolů a správou stavů.
• Autogen: Využívá konverzační rozhraní, což je intuitivní zejména pro uživatele, kteří upřednostňují interakci ve stylu ChatGPT.

Aplikace

• Automatizace podnikových procesů: CrewAI lze využít k automatizaci procesů napříč různými odvětvími, což zvyšuje efektivitu a snižuje provozní náklady.
• Výzkum a vývoj: Umožňuje spolupracující výzkumné týmy, kdy agenti společně pracují na komplexních projektech.

Inteligentní agenti, crewy a nástroje: Přehled nejnovějšího vývoje

Studium inteligentních agentů, jejich integrace do lidských týmů (crew) a nástrojů, které tyto interakce umožňují, je rychle se rozvíjející oblast. Nejnovější pokroky zdůrazňují význam multidisciplinárního výzkumu pro zlepšení spolupráce člověka a AI.

V článku “CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research” od Lingyu Zhang a kol. (2024) autoři představují platformu podporující spolupráci mezi lidmi a AI agenty. Platforma CREW klade důraz na lidskou účast, nabízí předpřipravené úkoly pro kognitivní studie a agenty využívající učení s posilováním řízené v reálném čase člověkem. Tento výzkum podtrhuje nutnost propojení strojového učení s kognitivní vědou a dalšími obory pro efektivnější spolupráci člověka a AI (odkaz na článek: CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research).

Dalším významným příspěvkem je článek “AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game” od Yizhou Chi a kol. (2024). Tato práce využívá textovou herní platformu ke studiu chování jazykových agentů ve scénářích společenského deduktivního hraní, jako je hra Among Us. Studie zkoumá, jak velké jazykové modely chápou herní pravidla a činí strategická rozhodnutí, a přináší poznatky o využití AI v sociálně zaměřených prostředích s neúplnými informacemi (odkaz na článek: AMONGAGENTS).