Intelligente agenter

En intelligent agent er en autonom enhed, der er designet til at opfatte sit miljø via sensorer og handle på dette miljø med aktuatorer. Disse agenter er udstyret med kunstig intelligens, såsom beslutningstagning og problemløsning, hvilket gør det muligt for dem at interagere med deres omgivelser og andre agenter uden menneskelig indgriben. Intelligente agenter integreres ofte med store sprogmodeller (LLM’er), som giver dem evnen til at forstå og besvare menneskelig input på en samtalebaseret måde.

Nøgleegenskaber

• Autonomi: Intelligente agenter opererer uafhængigt uden løbende menneskelig overvågning. De kan træffe beslutninger og udføre handlinger for at opnå deres mål.
• Tilpasningsevne: Disse agenter kan lære af erfaringer og forbedre sig over tid ved at justere deres strategier baseret på tidligere interaktioner og feedback.
• Interaktivitet: Udstyret med naturlig sprogbehandling kan intelligente agenter indgå i samtaler og samarbejde med både mennesker og andre AI-systemer.
• Rationalitet: Intelligente agenter udfører handlinger, der maksimerer deres præstationsmål, baseret på observationer af miljøet.

Struktur for en intelligent agent

Strukturen for en intelligent agent inkluderer:

• Arkitektur: Hardwaren eller platformen, hvor agenten kører, såsom computere eller robotter.
• Agentfunktion: En mapping fra perceptuelle input til handlinger.
• Agentprogram: En implementering af agentfunktionen, som udføres på arkitekturen.

Typer af intelligente agenter

• Enkle refleksagenter: Disse agenter reagerer direkte på perceptioner uden at tage højde for tidligere input. De opererer ud fra betingelses-handlingsregler.
• Modelbaserede refleksagenter: Disse bruger en intern model til at håndtere delvist observerbare miljøer og opretholder en historik over perceptioner for at informere deres handlinger.
• Målbaserede agenter: Disse agerer for at opnå specifikke mål ved hjælp af planlægning og beslutningsprocesser.
• Nyttebaserede agenter: Disse vælger handlinger baseret på en nyttefunktion, som rangerer ønskværdigheden af forskellige udfald.
• Lærende agenter: Disse forbedrer deres præstationer over tid ved at lære af interaktioner med miljøet.

Anvendelsesområder

• Kundesupport: Intelligente agenter kan håndtere kundehenvendelser, give øjeblikkelige svar og tilbyde løsninger, hvilket forbedrer kundeoplevelsen og reducerer arbejdsbelastningen for menneskelige agenter.
• Dataanalyse: Agenter kan autonomt behandle og analysere store datasæt, udtrække indsigter og identificere tendenser uden menneskelig indgriben.
• Automatisering: Inden for softwareudvikling kan agenter automatisere gentagne opgaver som kodegenerering, test og fejlfinding, hvilket øger effektiviteten og nøjagtigheden.
• Spil: Intelligente agenter bruges i spil til at skabe realistiske modstandere eller holdkammerater, der forbedrer spiloplevelsen.
• Bedrageridetektion: Agenter analyserer transaktionsdata for at identificere mistænkelige aktiviteter og forhindre svindel.

Crews

Hvad er en Crew?

Inden for AI refererer en “crew” til en gruppe af intelligente agenter, der arbejder sammen for at opnå et fælles mål. Hver agent i en crew tildeles specifikke roller og opgaver, så de udnytter deres individuelle styrker og kan fuldføre komplekse arbejdsgange mere effektivt end en enkelt agent. Crews er designet til at efterligne dynamikken i rigtige teams, hvor hvert medlem bidrager unikt til projektets succes.

Sådan fungerer crews

• Rollefordeling: Hver agent i en crew har en defineret rolle, der fastlægger dens ansvar og mål, såsom dataindsamling eller kundesupport.
• Opgavedelegering: Opgaver fordeles mellem agenterne ud fra deres roller, hvilket muliggør parallel behandling og effektiv udførelse af arbejdsgangen.
• Samarbejde: Agenterne kommunikerer og koordinerer med hinanden, deler information og ressourcer for at sikre en gnidningsfri opgaveløsning.

Eksempler

• Forskningsteams: En crew kan bestå af agenter med roller som datavidenskabsmand, forsker og analytiker, der arbejder sammen om at udføre grundig forskning og analyse.
• Kundeserviceoperationer: En crew kan inkludere agenter, der håndterer forskellige aspekter af kundekontakt – fra indledende klassifikation af henvendelser til problemløsning.

Værktøjer

Hvad er værktøjer i AI?

Inden for intelligente agenter refererer værktøjer til de funktioner eller ressourcer, som agenter bruger til at udføre deres opgaver. Disse kan spænde fra simple dataudtræksfunktioner til komplekse kodeeksekveringsmuligheder. Værktøjer udvider agenternes funktionalitet og gør det muligt for dem at udføre et bredt spektrum af opgaver mere effektivt og nøjagtigt.

Typer af værktøjer

• Søgeværktøjer: Giver agenter mulighed for at søge og hente information fra databaser eller internettet.
• Kodeeksekveringsværktøjer: Gør det muligt for agenter at udføre kodeudsnit eller scripts i forskellige programmeringssprog, hvilket muliggør komplekse beregninger.
• Specialudviklede værktøjer: Brugere kan oprette specialværktøjer, der er tilpasset bestemte behov, og dermed udvide agentens muligheder i specialiserede opgaver.

Integration og brug

• Integration med eksisterende frameworks: Værktøjer kan integreres med frameworks som LangChain, der tilbyder et sæt foruddefinerede værktøjer, som agenterne kan udnytte.
• Udvikling af specialværktøjer: Udviklere kan definere nye værktøjer ved at specificere deres funktioner og ønskede resultater, så agenter kan udføre meget specialiserede opgaver.

Anvendelsesområder

• Databehandling: Agenter bruger værktøjer til at scrape og analysere data fra forskellige kilder og levere strukturerede resultater til videre analyse.
• Opgaveautomatisering: Værktøjer gør det muligt for agenter at automatisere arbejdsgange – fra simpel opgaveudførelse til komplekse beslutningsprocesser.

Frameworks og platforme

CrewAI-framework

CrewAI er et open source-framework til orkestrering af intelligente agenter som sammenhængende crews. Det leverer infrastrukturen til rollefordeling, opgavedelegering og kommunikation mellem agenter og gør det muligt for udviklere at bygge komplekse multi-agent-systemer effektivt.

Funktioner

• Rollebasseret design: Gør det muligt at oprette specialiserede agenter med særskilte roller inden for en crew.
• Opgavestyring: Understøtter tildeling og udførelse af opgaver på tværs af flere agenter.
• Integration med LLM’er: Understøtter integration med forskellige store sprogmodeller og forbedrer agenternes sprogbehandlingsmuligheder.

Sammenligning med andre frameworks

• LangGraph: Fokuserer på grafbaserede arbejdsgange og tilbyder detaljeret styring af opgaveudførelse og tilstandshåndtering.
• Autogen: Benytter konversationelle grænseflader, hvilket gør det intuitivt for brugere, der foretrækker ChatGPT-lignende interaktioner.

Anvendelser

• Forretningsautomatisering: CrewAI kan bruges til at automatisere forretningsprocesser på tværs af forskellige brancher, øge effektiviteten og reducere driftsomkostninger.
• Forskning og udvikling: Understøtter samarbejdende forskningsindsatser ved at gøre det muligt for agenter at arbejde sammen om komplekse projekter.

Intelligente agenter, crews og værktøjer: Et overblik over de seneste fremskridt

Studiet af intelligente agenter, deres integration i menneskelige crews og de værktøjer, der muliggør disse interaktioner, er et hurtigt udviklende område. Nyere fremskridt har fremhævet vigtigheden af tværfaglig forskning for at styrke samarbejdet mellem mennesker og AI.

I artiklen “CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research” af Lingyu Zhang m.fl. (2024) introducerer forfatterne en platform designet til at understøtte samarbejdende forskning mellem mennesker og AI-agenter. CREW-platformen lægger vægt på menneskelig involvering og tilbyder forudbyggede opgaver til kognitive studier samt realtids-humanstyrede reinforcement learning-agenter. Denne forskning understreger nødvendigheden af at bygge bro mellem maskinlæring, kognitiv videnskab og andre discipliner for at forbedre effektiviteten af samarbejdet mellem mennesker og AI (Link til artikel: CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research).

En anden bemærkelsesværdig bidrag er artiklen “AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game” af Yizhou Chi m.fl. (2024). Dette arbejde benytter et tekstbaseret spilmiljø til at studere sprogagenters adfærd i sociale deduktionsscenarier, som dem man finder i spillet Among Us. Studiet undersøger, hvordan store sprogmodeller kan forstå spilleregler og træffe strategiske beslutninger, og giver indsigt i anvendelsen af AI i socialt drevne miljøer med ufuldstændig information (Link til artikel: AMONGAGENTS).