Inteligentni agenci

Inteligentny agent to autonomiczna jednostka zaprojektowana do postrzegania swojego otoczenia za pomocą sensorów i działania w tym środowisku przy użyciu aktuatorów. Agenci ci są wyposażeni w możliwości sztucznej inteligencji, takie jak podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów, dzięki czemu mogą wchodzić w interakcje ze swoim środowiskiem oraz innymi agentami bez udziału człowieka. Inteligentni agenci są często zintegrowani z dużymi modelami językowymi (LLM), które zapewniają im zdolność przetwarzania języka naturalnego, umożliwiając zrozumienie i reagowanie na ludzkie wypowiedzi w sposób konwersacyjny.

Kluczowe cechy

• Autonomia: Inteligentni agenci działają samodzielnie, bez ciągłego nadzoru człowieka. Potrafią podejmować decyzje i wykonywać działania w celu osiągnięcia swoich celów.
• Adaptacyjność: Agenci ci uczą się na podstawie doświadczeń i z czasem doskonalą swoje działania, dostosowując strategie na podstawie wcześniejszych interakcji i opinii zwrotnych.
• Interaktywność: Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego, inteligentni agenci mogą prowadzić rozmowy i współpracować z ludźmi lub innymi systemami AI.
• Racjonalność: Inteligentni agenci podejmują działania, które maksymalizują ich miarę wydajności w oparciu o obserwacje środowiskowe.

Struktura inteligentnego agenta

Struktura inteligentnego agenta obejmuje:

• Architekturę: Sprzęt lub platformę, na której działa agent, np. komputery czy roboty.
• Funkcję agenta: Mapowanie od odbieranych bodźców do czynności.
• Program agenta: Implementację funkcji agenta, która jest wykonywana na danej architekturze.

Typy inteligentnych agentów

• Proste agenty odruchowe: Odpowiadają bezpośrednio na bodźce, nie uwzględniając historii percepcji. Działają według reguł warunkowo-akcyjnych.
• Modelowe agenty odruchowe: Korzystają z wewnętrznego modelu środowiska, aby radzić sobie w warunkach częściowej obserwowalności, zapamiętując historię percepcji do podejmowania decyzji.
• Agenci celowi: Działają w celu osiągnięcia konkretnych zamierzeń, wykorzystując planowanie i podejmowanie decyzji.
• Agenci użyteczności: Dobierają działania na podstawie funkcji użyteczności, która ocenia atrakcyjność różnych możliwych rezultatów.
• Agenci uczący się: Poprawiają swoje wyniki w czasie, ucząc się na podstawie interakcji ze środowiskiem.

Przykładowe zastosowania

• Obsługa klienta: Inteligentni agenci mogą obsługiwać zapytania klientów, udzielać natychmiastowych odpowiedzi i proponować rozwiązania, poprawiając doświadczenia klienta i odciążając pracowników.
• Analiza danych: Agenci mogą autonomicznie przetwarzać i analizować duże zbiory danych, wyciągając wnioski i identyfikując trendy bez udziału człowieka.
• Automatyzacja: W branży programistycznej agenci mogą automatyzować powtarzalne zadania, takie jak generowanie kodu, testowanie czy debugowanie, zwiększając efektywność i dokładność.
• Gry komputerowe: Inteligentni agenci są wykorzystywani w grach do tworzenia realistycznych przeciwników lub współpracowników, wzbogacając wrażenia gracza.
• Wykrywanie oszustw: Agenci analizują dane transakcyjne, aby identyfikować podejrzane działania i zapobiegać oszustwom.

Załogi

Czym jest Załoga?

W kontekście AI „załoga” oznacza grupę inteligentnych agentów współpracujących w celu osiągnięcia wspólnego celu. Każdy agent w załodze ma przypisane określone role i zadania, wykorzystując swoje indywidualne mocne strony do realizacji złożonych procesów skuteczniej niż pojedynczy agent. Załogi są projektowane na wzór rzeczywistej pracy zespołowej, gdzie każdy członek wnosi unikalny wkład w sukces projektu.

Jak działają Załogi

• Przydzielanie ról: Każdy agent w załodze ma jasno określoną rolę, która definiuje jego zadania i cele, np. zbieranie danych czy obsługa klienta.
• Delegowanie zadań: Zadania są rozdzielane pomiędzy agentów zgodnie z ich rolami, co umożliwia równoległe przetwarzanie i efektywne realizowanie procesów.
• Współpraca: Agenci komunikują się i koordynują działania, dzieląc się informacjami i zasobami, aby zapewnić płynną realizację zadań.

Przykłady

• Zespoły badawcze: Załoga może składać się z agentów pełniących role takie jak data scientist, badacz czy analityk, wspólnie prowadząc kompleksowe analizy i badania.
• Obsługa klienta: Załoga może obejmować agentów odpowiedzialnych za różne aspekty kontaktu z klientem, od klasyfikacji zapytań po rozwiązywanie problemów.

Narzędzia

Czym są narzędzia w AI?

W świecie inteligentnych agentów narzędzia to funkcje lub zasoby, z których korzystają agenci do realizacji swoich zadań. Mogą to być proste funkcje pobierania danych lub zaawansowane możliwości wykonywania kodu. Narzędzia rozszerzają funkcjonalność agentów, pozwalając im wykonywać szeroki zakres zadań z większą efektywnością i dokładnością.

Typy narzędzi

• Narzędzia wyszukiwania: Pozwalają agentom wyszukiwać i pobierać informacje z baz danych lub internetu.
• Narzędzia wykonywania kodu: Umożliwiają agentom wykonywanie fragmentów kodu w różnych językach programowania, wspierając zaawansowane obliczenia.
• Narzędzia niestandardowe: Użytkownicy mogą tworzyć własne narzędzia dostosowane do specyficznych potrzeb, zwiększając możliwości agenta w specjalistycznych zadaniach.

Integracja i użycie

• Integracja z istniejącymi frameworkami: Narzędzia mogą być zintegrowane z frameworkami takimi jak LangChain, który dostarcza zestaw gotowych narzędzi dla agentów.
• Tworzenie własnych narzędzi: Programiści mogą definiować nowe narzędzia, określając ich funkcje i oczekiwane rezultaty, dzięki czemu agenci mogą realizować wyspecjalizowane zadania.

Przykładowe zastosowania

• Przetwarzanie danych: Agenci wykorzystują narzędzia do pobierania i analizowania danych z różnych źródeł, dostarczając uporządkowane wyniki do dalszej analizy.
• Automatyzacja zadań: Narzędzia pozwalają agentom automatyzować procesy — od prostych czynności po złożone decyzje.

Frameworki i platformy

Framework CrewAI

CrewAI to otwartoźródłowy framework do orkiestracji inteligentnych agentów działających jako spójne załogi. Zapewnia infrastrukturę do przydzielania ról, delegowania zadań i komunikacji między agentami, umożliwiając deweloperom efektywne budowanie złożonych systemów wieloagentowych.

Funkcje

• Projektowanie oparte na rolach: Pozwala tworzyć wyspecjalizowanych agentów z unikalnymi rolami w ramach załogi.
• Zarządzanie zadaniami: Ułatwia przypisywanie i realizowanie zadań przez wielu agentów.
• Integracja z LLM: Wspiera integrację z różnymi dużymi modelami językowymi, rozszerzając możliwości językowe agentów.

Porównanie z innymi frameworkami

• LangGraph: Skupia się na przepływach pracy w oparciu o grafy, oferując precyzyjną kontrolę nad realizacją zadań i zarządzaniem stanem.
• Autogen: Wykorzystuje interfejsy konwersacyjne, dzięki czemu jest intuicyjny dla użytkowników preferujących interakcje w stylu ChatGPT.

Zastosowania

• Automatyzacja biznesu: CrewAI może być wykorzystywany do automatyzacji procesów biznesowych w różnych branżach, zwiększając wydajność i redukując koszty operacyjne.
• Badania i rozwój: Ułatwia współpracę badawczą, pozwalając agentom wspólnie realizować złożone projekty.

Inteligentni agenci, załogi i narzędzia: przegląd najnowszych osiągnięć

Badania nad inteligentnymi agentami, ich integracją z zespołami ludzkimi oraz narzędziami wspierającymi te interakcje to dynamicznie rozwijająca się dziedzina. Najnowsze osiągnięcia podkreślają znaczenie interdyscyplinarnych badań dla rozwoju współpracy człowieka i AI.

W artykule „CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research” autorstwa Lingyu Zhang i in. (2024), autorzy przedstawiają platformę wspierającą współpracę badawczą ludzi i agentów AI. Platforma CREW kładzie nacisk na udział człowieka, oferując gotowe zadania do badań kognitywnych oraz agentów uczących się wzmocnieniowo pod kierunkiem człowieka w czasie rzeczywistym. Badanie to podkreśla konieczność łączenia uczenia maszynowego z kognitywistyką i innymi dziedzinami, by zwiększyć skuteczność współpracy człowieka z AI (Link do artykułu: CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research).

Innym wartym uwagi wkładem jest artykuł „AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game” autorstwa Yizhou Chi i in. (2024). Praca ta wykorzystuje grę tekstową do badania zachowań agentów językowych w scenariuszach dedukcji społecznej, takich jak gra Among Us. Analizuje, jak duże modele językowe rozumieją reguły gry i podejmują decyzje strategiczne, oferując wgląd w zastosowania AI w środowiskach społecznych z niepełną informacją (Link do artykułu: AMONGAGENTS).