Intelligente Agenten

Een intelligente agent is een autonoom entiteit die is ontworpen om zijn omgeving waar te nemen via sensoren en te handelen in die omgeving met behulp van actuatoren. Deze agenten zijn uitgerust met kunstmatige intelligentie, zoals besluitvorming en probleemoplossing, waardoor ze kunnen interageren met hun omgeving en andere agenten zonder menselijke tussenkomst. Intelligente agenten worden vaak geïntegreerd met grote taalmodellen (LLM’s), die hen natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden geven, zodat ze menselijke input op een conversatiegerichte manier kunnen begrijpen en beantwoorden.

Belangrijkste Kenmerken

• Autonomie: Intelligente agenten functioneren zelfstandig, zonder continue menselijke supervisie. Ze zijn in staat om beslissingen te nemen en acties uit te voeren om hun doelen te bereiken.
• Aanpasbaarheid: Deze agenten kunnen leren van ervaringen en verbeteren in de loop van de tijd, door hun strategieën aan te passen op basis van eerdere interacties en feedback.
• Interactiviteit: Uitgerust met natuurlijke taalverwerking kunnen intelligente agenten gesprekken voeren en samenwerken met mensen of andere AI-systemen.
• Rationaliteit: Intelligente agenten ondernemen acties die hun prestatiemaatstaf maximaliseren op basis van hun observaties van de omgeving.

Structuur van een Intelligente Agent

De structuur van een intelligente agent bestaat uit:

• Architectuur: De hardware of het platform waarop de agent werkt, zoals computers of robots.
• Agentfunctie: Een mapping van waargenomen input naar acties.
• Agentprogramma: Een implementatie van de agentfunctie die draait op de architectuur.

Soorten Intelligente Agenten

• Eenvoudige Reflexagenten: Deze agenten reageren direct op waarnemingen zonder rekening te houden met waarnemingsgeschiedenis. Ze werken op basis van conditie-actie regels.
• Modelgebaseerde Reflexagenten: Deze agenten gebruiken een intern model om om te gaan met gedeeltelijk waarneembare omgevingen en houden een geschiedenis van waarnemingen bij om hun acties te informeren.
• Doelgerichte Agenten: Deze agenten handelen om specifieke doelen te bereiken, met behulp van plannings- en besluitvormingsprocessen.
• Nutgebaseerde Agenten: Deze agenten kiezen acties op basis van een nutfunctie, die de wenselijkheid van verschillende uitkomsten beoordeelt.
• Lerende Agenten: Deze agenten verbeteren hun prestaties in de loop van de tijd door te leren van interacties met hun omgeving.

Toepassingen

• Klantenservice: Intelligente agenten kunnen klantvragen afhandelen, direct antwoorden geven en oplossingen bieden, waardoor de klantervaring verbetert en de werkdruk voor menselijke agenten vermindert.
• Data-analyse: Agenten kunnen zelfstandig grote datasets verwerken en analyseren, inzichten extraheren en trends identificeren zonder menselijke tussenkomst.
• Automatisering: In softwareontwikkeling kunnen agenten repetitieve taken automatiseren zoals codegeneratie, testen en debuggen, wat efficiëntie en nauwkeurigheid verhoogt.
• Gaming: Intelligente agenten worden ingezet in games om realistische tegenstanders of teamleden te creëren die de spelervaring verbeteren.
• Fraudedetectie: Agenten analyseren transactiegegevens om verdachte activiteiten op te sporen en fraude te voorkomen.

Crews

Wat is een Crew?

In de context van AI verwijst een “crew” naar een groep intelligente agenten die samenwerkt om een gemeenschappelijk doel te bereiken. Elke agent binnen een crew krijgt specifieke rollen en taken toegewezen, waarbij ze hun individuele sterke punten benutten om complexe workflows efficiënter af te ronden dan een enkele agent zou kunnen. Crews zijn ontworpen om de dynamiek van echte teams na te bootsen, waarbij elk lid uniek bijdraagt aan het succes van het project.

Hoe Werken Crews

• Roltoewijzing: Elke agent in een crew heeft een gedefinieerde rol die zijn verantwoordelijkheden en doelen specificeert, zoals dataverzameling of klantenservice.
• Taakdelegatie: Taken worden verdeeld onder agenten op basis van hun rollen, waardoor parallelle verwerking en efficiënte workflow-uitvoering mogelijk worden.
• Samenwerking: Agenten communiceren en coördineren met elkaar, delen informatie en middelen om een soepele taakuitvoering te waarborgen.

Voorbeelden

• Onderzoeksteams: Een crew kan bestaan uit agenten met rollen als data scientist, onderzoeker en analist, die samen werken aan uitvoerig onderzoek en analyse.
• Klantenserviceprocessen: Een crew kan agenten bevatten die verantwoordelijk zijn voor verschillende aspecten van klantinteracties, van het classificeren van binnenkomende vragen tot het oplossen van problemen.

Tools

Wat zijn Tools in AI?

In de wereld van intelligente agenten verwijzen tools naar de functies of hulpmiddelen die agenten gebruiken om hun taken uit te voeren. Dit kan variëren van eenvoudige data-opvragingsfuncties tot geavanceerde code-executie mogelijkheden. Tools breiden de functionaliteit van agenten uit, waardoor ze een breed scala aan taken efficiënter en nauwkeuriger kunnen uitvoeren.

Soorten Tools

• Zoektools: Hiermee kunnen agenten informatie opzoeken en ophalen uit databases of het internet.
• Code-executietools: Hiermee kunnen agenten codefragmenten of scripts uitvoeren in verschillende programmeertalen, wat complexe berekeningen mogelijk maakt.
• Aangepaste Tools: Gebruikers kunnen aangepaste tools maken die zijn afgestemd op specifieke behoeften, waardoor de mogelijkheden van de agent bij gespecialiseerde taken worden uitgebreid.

Integratie en Gebruik

• Integratie met Bestaande Frameworks: Tools kunnen worden geïntegreerd met frameworks zoals LangChain, die een reeks vooraf gedefinieerde tools bieden waar agenten gebruik van kunnen maken.
• Ontwikkeling van Aangepaste Tools: Ontwikkelaars kunnen nieuwe tools definiëren door hun functies en verwachte resultaten te specificeren, waardoor agenten zeer gespecialiseerde taken kunnen uitvoeren.

Toepassingen

• Dataverwerking: Agenten gebruiken tools om data van verschillende bronnen te verzamelen en te analyseren, en gestructureerde output te leveren voor verdere analyse.
• Taakautomatisering: Tools stellen agenten in staat om workflows te automatiseren, van eenvoudige taakuitvoering tot complexe besluitvormingsprocessen.

Frameworks en Platforms

CrewAI Framework

CrewAI is een open-source framework voor het orkestreren van intelligente agenten als samenwerkende crews. Het biedt de infrastructuur voor roltoewijzing, taakverdeling en communicatie tussen agenten, waardoor ontwikkelaars efficiënt complexe multi-agent systemen kunnen bouwen.

Kenmerken

• Rolgebaseerd Ontwerp: Maakt het mogelijk om gespecialiseerde agenten te creëren met uiteenlopende rollen binnen een crew.
• Taakbeheer: Vergemakkelijkt de toewijzing en uitvoering van taken over meerdere agenten.
• Integratie met LLM’s: Ondersteunt integratie met verschillende grote taalmodellen, wat de taalverwerkingsmogelijkheden van agenten verbetert.

Vergelijking met Andere Frameworks

• LangGraph: Richt zich op grafgebaseerde workflows en biedt gedetailleerde controle over taakexecutie en statusbeheer.
• Autogen: Maakt gebruik van conversatie-interfaces en is intuïtief voor gebruikers die ChatGPT-achtige interacties prefereren.

Toepassingen

• Bedrijfsautomatisering: CrewAI kan worden ingezet om bedrijfsprocessen in verschillende sectoren te automatiseren, wat efficiëntie verbetert en operationele kosten verlaagt.
• Onderzoek en Ontwikkeling: Maakt samenwerkingsgericht onderzoek mogelijk door agenten gezamenlijk aan complexe projecten te laten werken.

Intelligente Agenten, Crews en Tools: Een Overzicht van Recente Ontwikkelingen

Het onderzoek naar intelligente agenten, hun integratie binnen menselijke teams en de tools die deze interacties faciliteren, is een snel evoluerend vakgebied. Recente ontwikkelingen benadrukken het belang van multidisciplinair onderzoek om Human-AI samenwerking te verbeteren.

In het artikel “CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research” van Lingyu Zhang et al. (2024) introduceren de auteurs een platform dat is ontworpen om samenwerkend onderzoek tussen mensen en AI-agenten te ondersteunen. Het CREW-platform legt de nadruk op menselijke betrokkenheid en biedt kant-en-klare taken voor cognitieve studies en real-time door mensen gestuurde reinforcement learning agenten. Dit onderzoek onderstreept de noodzaak om machine learning te koppelen aan cognitieve wetenschap en andere disciplines om de effectiviteit van Human-AI samenwerking te vergroten (Link naar artikel: CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research).

Een andere opmerkelijke bijdrage is het artikel “AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game” van Yizhou Chi et al. (2024). Dit werk maakt gebruik van een tekstgebaseerde game-omgeving om het gedrag van taalagenten te bestuderen in sociale deductiescenario’s, zoals die in het spel Among Us. De studie onderzoekt hoe grote taalmodellen spelregels kunnen begrijpen en strategische beslissingen kunnen nemen, en biedt inzichten in de toepassing van AI in sociaal gedreven situaties met onvolledige informatie (Link naar artikel: AMONGAGENTS).