Inteligentní agenti

Inteligentný agent je autonómna entita navrhnutá na vnímanie svojho prostredia prostredníctvom senzorov a pôsobenie na toto prostredie pomocou akčných členov. Títo agenti sú vybavení schopnosťami umelej inteligencie, ako je rozhodovanie a riešenie problémov, čo im umožňuje interagovať so svojím prostredím aj s inými agentmi bez zásahu človeka. Inteligentní agenti sú často integrovaní s veľkými jazykovými modelmi (LLM), ktoré im poskytujú schopnosti spracovania prirodzeného jazyka, vďaka čomu rozumejú a reagujú na ľudský vstup konverzačným spôsobom.

Kľúčové vlastnosti

• Autonómia: Inteligentní agenti pracujú nezávisle, bez neustáleho dohľadu človeka. Sú schopní prijímať rozhodnutia a vykonávať akcie na dosiahnutie svojich cieľov.
• Prispôsobivosť: Títo agenti sa dokážu učiť zo skúseností a zlepšovať sa v priebehu času, prispôsobovať svoje stratégie na základe minulých interakcií a spätnej väzby.
• Interaktivita: Vďaka spracovaniu prirodzeného jazyka môžu inteligentní agenti viesť konverzácie a spolupracovať s ľuďmi alebo inými AI systémami.
• Racionalita: Inteligentní agenti vykonávajú akcie, ktoré maximalizujú ich výkonnostné kritérium na základe pozorovaní prostredia.

Štruktúra inteligentného agenta

Štruktúra inteligentného agenta zahŕňa:

• Architektúra: Hardvér alebo platforma, na ktorej agent funguje, napríklad počítače alebo roboty.
• Funkcia agenta: Mapovanie vnemových vstupov na akcie.
• Program agenta: Implementácia funkcie agenta, ktorá beží na architektúre.

Typy inteligentných agentov

• Jednoduché reflexné agenti: Títo agenti reagujú priamo na vnemy bez ohľadu na ich históriu. Pracujú na základe pravidiel typu podmienka-akcia.
• Modelovo založení reflexní agenti: Títo agenti používajú interný model na zvládanie čiastočne pozorovateľného prostredia, uchovávajú si históriu vnemov na informovanie svojich akcií.
• Cieľovo orientovaní agenti: Títo agenti konajú tak, aby dosiahli konkrétne ciele, využívajú plánovanie a rozhodovacie procesy.
• Úžitkovo orientovaní agenti: Títo agenti si vyberajú akcie na základe úžitkovej funkcie, ktorá hodnotí žiaduce výsledky.
• Učiaci sa agenti: Títo agenti zlepšujú svoj výkon v priebehu času učením sa zo svojich interakcií s prostredím.

Príklady použitia

• Zákaznícka podpora: Inteligentní agenti dokážu vybavovať zákaznícke otázky, poskytovať okamžité odpovede a ponúkať riešenia, čím zlepšujú zákaznícku skúsenosť a znižujú záťaž na ľudských agentov.
• Analýza dát: Agenti môžu autonómne spracovávať a analyzovať veľké súbory údajov, získavať poznatky a identifikovať trendy bez zásahu človeka.
• Automatizácia: V softvérovom vývoji môžu agenti automatizovať opakujúce sa úlohy, ako je generovanie kódu, testovanie a ladenie, čím zvyšujú efektivitu a presnosť.
• Hranie hier: Inteligentní agenti sa používajú v hrách na vytváranie realistických súperov alebo členov tímu, čo zlepšuje herný zážitok.
• Detekcia podvodov: Agenti analyzujú transakčné dáta na identifikáciu podozrivých aktivít a prevenciu podvodov.

Tímy (Crews)

Čo je Crew (tím)?

V kontexte AI znamená „crew“ (tím) skupinu inteligentných agentov, ktorí spolupracujú na dosiahnutí spoločného cieľa. Každý agent v tíme má pridelené špecifické roly a úlohy, pričom využíva svoje individuálne silné stránky na efektívnejšie dokončenie zložitých pracovných postupov, ako by to zvládol jeden agent. Tímy sú navrhnuté tak, aby napodobňovali reálnu tímovú dynamiku, kde každý člen jedinečne prispieva k úspechu projektu.

Ako tímy fungujú

• Pridelenie rolí: Každý agent v tíme má definovanú úlohu, ktorá určuje jeho zodpovednosti a ciele, napríklad zber dát alebo zákaznícku podporu.
• Delegovanie úloh: Úlohy sú rozdelené medzi agentov na základe ich rolí, čo umožňuje paralelné spracovanie a efektívne vykonávanie pracovných postupov.
• Spolupráca: Agenti medzi sebou komunikujú a koordinujú sa, zdieľajú informácie a zdroje, aby zabezpečili bezproblémové dokončenie úloh.

Príklady

• Výskumné tímy: Tím môže pozostávať z agentov s rolami ako dátový vedec, výskumník a analytik, ktorí spoločne realizujú komplexný výskum a analýzu.
• Zákaznícke služby: Tím môže zahŕňať agentov poverených rôznymi aspektmi zákazníckych interakcií, od klasifikácie požiadaviek až po riešenie problémov.

Nástroje

Čo sú nástroje v AI?

V oblasti inteligentných agentov sa nástroje vzťahujú na funkcie alebo zdroje, ktoré agenti využívajú na vykonávanie svojich úloh. Môžu to byť jednoduché funkcie na získavanie dát, ale aj komplexné možnosti spúšťania kódu. Nástroje rozširujú funkcionalitu agentov a umožňujú im vykonávať široké spektrum úloh efektívnejšie a presnejšie.

Typy nástrojov

• Vyhľadávacie nástroje: Umožňujú agentom vyhľadávať a získavať informácie z databáz alebo internetu.
• Nástroje na spúšťanie kódu: Umožňujú agentom vykonávať úryvky kódu alebo skripty v rôznych programovacích jazykoch, čím podporujú komplexné výpočty.
• Vlastné nástroje: Používatelia môžu vytvárať vlastné nástroje prispôsobené špecifickým potrebám, čím zvyšujú schopnosti agenta pri špecializovaných úlohách.

Integrácia a použitie

• Integrácia s existujúcimi rámcami: Nástroje môžu byť integrované s rámcami ako LangChain, ktorý poskytuje sadu preddefinovaných nástrojov, ktoré môžu agenti využívať.
• Vývoj vlastných nástrojov: Vývojári môžu definovať nové nástroje špecifikovaním ich funkcií a očakávaných výsledkov, čo umožňuje agentom vykonávať vysoko špecializované úlohy.

Príklady použitia

• Spracovanie dát: Agenti využívajú nástroje na získavanie a analýzu dát z rôznych zdrojov, čím poskytujú štruktúrované výstupy na ďalšiu analýzu.
• Automatizácia úloh: Nástroje umožňujú agentom automatizovať pracovné postupy — od jednoduchých úkonov až po komplexné rozhodovacie procesy.

Rámce a platformy

CrewAI Framework

CrewAI je open-source rámec na orchestráciu inteligentných agentov ako súdržných tímov. Poskytuje infraštruktúru na prideľovanie rolí, delegovanie úloh a komunikáciu medzi agentmi, vďaka čomu môžu vývojári efektívne budovať komplexné multi-agentové systémy.

Vlastnosti

• Dizajn založený na rolách: Umožňuje vytvárať špecializovaných agentov s odlišnými rolami v tíme.
• Správa úloh: Uľahčuje prideľovanie a vykonávanie úloh naprieč viacerými agentmi.
• Integrácia s LLM: Podporuje integráciu s rôznymi veľkými jazykovými modelmi, čím zvyšuje jazykové schopnosti agentov.

Porovnanie s inými rámcami

• LangGraph: Zameriava sa na pracovné postupy založené na grafoch a ponúka detailnú kontrolu nad vykonávaním úloh a správou stavu.
• Autogen: Využíva konverzačné rozhranie, vďaka čomu je intuitívny pre používateľov, ktorí uprednostňujú interakciu podobnú ChatGPT.

Aplikácie

• Biznis automatizácia: CrewAI možno využiť na automatizáciu biznis procesov v rôznych odvetviach, čím sa zvyšuje efektivita a znižujú prevádzkové náklady.
• Výskum a vývoj: Uľahčuje spoluprácu vo výskume tým, že agenti môžu pracovať spoločne na zložitých projektoch.

Inteligentní agenti, tímy a nástroje: Prehľad najnovších pokrokov

Štúdium inteligentných agentov, ich integrácie do ľudských tímov a nástrojov, ktoré tieto interakcie umožňujú, je rýchlo sa rozvíjajúcou oblasťou. Najnovšie pokroky zdôraznili význam multidisciplinárneho výskumu pri zlepšovaní spolupráce človeka a AI.

V článku „CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research“ od Lingyu Zhang a kol. (2024) autori predstavujú platformu navrhnutú na podporu kolaboratívneho výskumu medzi ľuďmi a AI agentmi. Platforma CREW kladie dôraz na zapojenie človeka, ponúka predpripravené úlohy na kognitívne štúdie a agentov pre posilňované učenie riadené človekom v reálnom čase. Tento výskum podčiarkuje potrebu prepojenia strojového učenia s kognitívnou vedou a ďalšími disciplínami na zlepšenie efektivity spolupráce človeka a AI (Odkaz na článok: CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research).

Ďalším významným príspevkom je článok „AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game“ od Yizhou Chi a kol. (2024). Táto práca využíva prostredie textovej hry na skúmanie správania jazykových agentov v scenároch sociálneho dedukčného typu, aké sa vyskytujú v hre Among Us. Štúdia skúma, ako veľké jazykové modely dokážu pochopiť pravidlá hry a robiť strategické rozhodnutia, pričom ponúka pohľad na využitie AI v sociálne orientovaných prostrediach s neúplnými informáciami (Odkaz na článok: AMONGAGENTS).