Danışıq agentləri təbii dialoqa və mətn əsaslı qarşılıqlı əlaqələrə diqqət yetirir, alətlərdən istifadə edən agentlər isə xarici funksiyaları və API-ləri işə salmaqla süni intellekt imkanlarını genişləndirir. Hər ikisi muxtar süni intellekt sistemlərinə fərqli yanaşmaları təmsil edir, danışıq modelləri ünsiyyətdə üstündür və alətlərdən istifadə edən agentlər real həyatda tapşırıqların icrasında ixtisaslaşırlar.
Süni intellekt sistemləri əsasən təbii dil dialoqu, sualları cavablandırmaq və istifadəçilərlə ardıcıl söhbətlər aparmaq üçün hazırlanmışdır.
Real dünya tapşırıqlarını yerinə yetirmək üçün xarici funksiyaları, API-ləri, verilənlər bazalarını və proqram təminatı alətlərini çağıraraq dil modelinin imkanlarını genişləndirən süni intellekt sistemləri.
| Xüsusiyyət | Danışıq Agentləri | Alət İstifadəsi Agentləri |
|---|---|---|
| Əsas Funksiya | Təbii dil dialoqu və məlumat çatdırılması | Xarici alətlər və API-lər vasitəsilə tapşırıqların yerinə yetirilməsi |
| Xarici qarşılıqlı təsir | Məhdud və ya artırılmadan yoxdur | Funksiyaları və xidmətləri çağırmaq üçün yerli qabiliyyət |
| Memarlıq | Transformator əsaslı dil modeli | Dil modeli və alət orkestrasiyası təbəqəsi |
| Məntiqi yanaşma | Tək keçidli və ya çoxnövbəli mətn generasiyası | Təkrarlanan əsaslandırma ilə Plan-hərəkət-müşahidə dövrəsi |
| Tipik İstifadə Halları | Müştəri dəstəyi, repetitorluq, beyin fırtınası, sual-cavab | İş axınının avtomatlaşdırılması, məlumatların axtarışı, kod icrası, tədqiqat |
| Yaddaş və Kontekst | Sessiya daxilində söhbət tarixçəsi | Tapşırıqlar arasında davamlı yaddaş və alət vəziyyəti |
| Xətaların idarə olunması | Ən yaxşı təxmin mətn cavabı yaradır | Alətləri yenidən sınaya, çıxışları təsdiqləyə və özünü düzəldə bilər |
| Nümunələr | ChatGPT, Claude, Gemini Chat | AutoGPT, LangChain Agentləri, OpenAI Funksiya Çağırışı |
Danışıq agentləri ilk növbədə ünsiyyət qurmaq üçün nəzərdə tutulub. Onların arxitekturası istifadəçi istəklərinə cavab olaraq ardıcıl, kontekstə uyğun mətn yaratmağa yönəlib. Alətlərdən istifadə edən agentlər isə, əksinə, hərəkət etmək üçün qurulub. Onlar dili son nəticə deyil, planlaşdırma vasitəsi kimi qəbul edir, hansı xarici resurslara müraciət etmək və nəticələri necə şərh etmək barədə qərar vermək üçün ondan istifadə edirlər.
Standart danışıq agenti öz dil modelinin daxilində yaşayır. Əlavə iskala olmadan, canlı hava şəraitini yoxlaya, CRM-dən məlumat çıxara və ya hesablama apara bilməz. Alət istifadə edən agentlər, modeli funksiyaları, API-ləri və xidmətləri üzə çıxaran bir orkestrasiya təbəqəsinə sararaq bu boşluğu aradan qaldırır. Model, agenti passiv cavablandırıcıdan rəqəmsal iş axınlarının aktiv iştirakçısına çevirərək, onları nə vaxt və necə çağıracağına qərar verir.
Danışıq agentləri dolayı yolla növbəti işarə proqnozları vasitəsilə mühakimə yürüdürlər ki, bu da dil tapşırıqları üçün yaxşı işləyir, lakin faktları yoxlamaq və ya çoxmərhələli əməliyyatlar yerinə yetirmək imkanlarını məhdudlaşdırır. Alətlərdən istifadə edən agentlər hər bir addımın ya daxili mühakiməyə, ya da xarici müşahidəyə əsaslandığı ReAct və ya düşüncə zəncirinin planlaşdırılması kimi açıq mühakimə yürütmə modellərini izləyir. Bu, onların qərar qəbul etməsini daha şəffaf və audit edilə bilən edir.
Söhbət agenti əmin olmadıqda, adətən iddialarını yoxlamaq üçün heç bir yolu olmadığı üçün halüsinasiyalar görür və ya qorxur. Alətdən istifadə edən agentlər alətə yenidən sorğu göndərməklə, nəticələri sxemlərə uyğun olaraq yoxlamaqla və ya alternativ yanaşmaları sınamaqla səhvlərdən qurtula bilərlər. Bu geribildirim dövrü müştəri qeydlərini əldə etmək və ya maliyyə hesablamalarını aparmaq kimi faktiki dəqiqlik tələb edən tapşırıqlar üçün halüsinasiyaları kəskin şəkildə azaldır.
Danışıq agentləri, məqsədin anlaşma, izahat və ya yaradıcılıq yaratmaq olduğu ssenarilərdə, məsələn, repetitorluq, elektron poçtların hazırlanması və ya müştəri dəstəyinin təmin edilməsi kimi hallarda özünü göstərir. Alətlərdən istifadə edən agentlər, tapşırıq demək əvəzinə, yerinə yetirməyi tələb etdikdə, məsələn, görüşlər sifariş etmək, SQL sorğularını yerinə yetirmək və ya çoxmərhələli biznes proseslərini avtomatlaşdırmaq kimi hallarda üstündürlər. Artıq bir çox istehsal sistemi hər ikisini birləşdirərək, niyyət toplamaq və onu yerinə yetirmək üçün alət icrasından istifadə edərək danışıq interfeyslərindən istifadə edir.
Danışıq agentləri və alət istifadə edən agentlər tamamilə ayrı texnologiyalardır.
Alət istifadə edən agentlərin əksəriyyəti danışıq dili modellərinin üzərində qurulur. Fərq təməl deyil, memarlıqdır, çünki eyni əsas LLM necə yerləşdirildiyindən və necə işə salınmasından asılı olaraq hər iki rejimdə işləyə bilər.
Alətlərdən istifadə edən agentlər xarici alətlərdən istifadə etdikləri üçün heç vaxt halüsinasiya görmürlər.
Alət istifadə edən vasitələr səhv alət seçərkən, alət nəticələrini səhv şərh edərkən və ya parametrlər uydurarkən hələ də halüsinasiyalar yarada bilər. Alətlər, xüsusən də əsaslandırma təbəqəsinin özü etibarsız olduqda, halüsinasiyaları azaldır, lakin aradan qaldırmır.
Danışıq agentləri real vaxt rejimində məlumatlara daxil ola bilmirlər.
Bir çox müasir danışıq agentləri canlı məlumatları əldə etməyə imkan verən axtarış-artırılmış generasiya və ya baxış alətlərini ehtiva edir. Baza arxitekturası danışıq xarakterli ola bilər, lakin istehsal yerləşdirmələri tez-tez pərdəarxası alət imkanları əlavə edir.
Alət istifadə edən vasitələr həmişə danışıq vasitələrindən daha dəqiqdir.
Dəqiqlik tapşırıqdan asılıdır. Açıq yaradıcı yazı və ya subyektiv məsləhətlər üçün söhbət agentləri çox vaxt alətlərdən istifadə sistemlərindən daha yaxşı nəticə göstərirlər. Alətlər faktiki və prosedur tapşırıqlarında kömək edir, lakin cavab sırf linqvistik olduqda heç bir dəyər qatmır.
Alət istifadə edən agent qurmaq üçün sıfırdan yeni bir modelin öyrədilməsi tələb olunur.
Alət istifadə edən agentlərin əksəriyyəti mövcud dil modellərini funksiya çağırış sxemləri ilə işə salmaq və ya təkmilləşdirməklə qurulur. Yeni baza modelinə ehtiyac yoxdur, buna görə də bu yanaşma sənayedə bu qədər tez yayılıb.
Əsas ehtiyacınız yüksək keyfiyyətli dialoq, məzmun yaratmaq və ya bilik bazasından sualları cavablandırmaqdırsa, söhbət agenti seçin. Süni intellektdən real hərəkətlər etmək, xarici sistemlərlə inteqrasiya etmək və ya çoxmərhələli iş axınlarını avtomatlaşdırmaq lazımdırsa, alətlərdən istifadə edən agent seçin. Praktikada ən güclü müasir sistemlər hər ikisini birləşdirir, söhbəti interfeys, alətləri isə mühərrik kimi istifadə edir.
Açar söz axtarış motorları tərs indekslərdən istifadə edərək dəqiq terminləri uyğunlaşdırır, vektor oxşarlığı axtarışı isə yüksək ölçülü yerləşdirmələr vasitəsilə semantik cəhətdən əlaqəli məzmun tapır. Hər iki yanaşma müasir məlumat axtarışını gücləndirir, lakin istifadəçi niyyətini necə şərh etdikləri və nəticələri necə sıraladıqları baxımından əsaslı şəkildə fərqlənir.
Açıq çəkili modellər təlim keçmiş parametrlərini ictimaiyyətə açıq şəkildə yayımlayır və hər kəsin onları yükləməsinə, yoxlamasına və dəqiq tənzimləməsinə imkan verir. Qapalı mənbəli modellər çəkilərini gizli saxlayır və yalnız API və ya hostinq məhsulları vasitəsilə giriş təklif edir. Aralarındakı seçim, tərtibatçıların süni intellekt sistemlərini necə qurduğunu, yerləşdirdiyini və etibar etdiyini formalaşdırır.
Bu müqayisə açıq mənbəli süni intellekt ilə xüsusi mülkiyyətli süni intellekt arasındakı əsas fərqləri araşdırır, əlçatanlıq, fərdiləşdirmə, xərclər, dəstək, təhlükəsizlik, performans və real dünyada tətbiq hallarını əhatə edir, təşkilatların və tərtibatçıların hansı yanaşmanın onların məqsədlərinə və texniki imkanlarına uyğun gəldiyini müəyyən etməsinə kömək edir.
Açıq mənbəli LLM-lər tam kod girişi ilə özelleştirilebilir, özünəməxsus süni intellekt modelləri təklif edir, mülkiyyətçi LLM API-ləri isə istifadəyə əsaslanan qiymətlərlə bulud əsaslı son nöqtələr vasitəsilə idarə olunan, cilalanmış xidmətlər təqdim edir.
Adaptiv axtarış sistemin sorğuya əsasən hansı məlumatı və necə əldə etdiyini dinamik şəkildə tənzimləyir, statik axtarış boru kəmərləri isə kontekstdən asılı olmayaraq sabit qaydalara əməl edir. Hər ikisi müasir süni intellekt tətbiqlərini gücləndirir, lakin onlar elastiklik, qiymət və dəqiqlik baxımından kəskin şəkildə fərqlənir. Aralarında seçim iş yükünün mürəkkəbliyindən və büdcədən asılıdır.
