Vestlusagendid keskenduvad loomulikule dialoogile ja tekstipõhisele suhtlusele, samas kui tööriistu kasutavad agendid laiendavad tehisintellekti võimalusi väliste funktsioonide ja API-de abil. Mõlemad esindavad autonoomsete tehisintellekti süsteemide erinevaid lähenemisviise, kusjuures vestlusmudelid paistavad silma suhtluses ja tööriistu kasutavad agendid on spetsialiseerunud reaalsete ülesannete täitmisele.
Tehisintellekti süsteemid, mis on loodud peamiselt loomuliku keele dialoogiks, küsimustele vastamiseks ja kasutajatega sidusate vestluste pidamiseks.
Tehisintellekti süsteemid, mis laiendavad keelemudeli võimalusi, kutsudes reaalsete ülesannete täitmiseks väliseid funktsioone, API-sid, andmebaase ja tarkvaratööriistu.
| Funktsioon | Vestlusagendid | Tööriistu kasutavad agendid |
|---|---|---|
| Põhifunktsioon | Loomulikus keeles dialoog ja teabe edastamine | Ülesannete täitmine väliste tööriistade ja API-de kaudu |
| Väline suhtlus | Piiratud või puudub ilma suurendamiseta | Natiivne võime kutsuda funktsioone ja teenuseid |
| Arhitektuur | Transformeritel põhinev keelemudel | Keelemudel pluss tööriistade orkestreerimiskiht |
| Arutluskäik | Ühe- või mitmekäiguline teksti genereerimine | Planeeri-tegutse-vaatle tsükkel iteratiivse arutluskäiguga |
| Tüüpilised kasutusjuhud | Klienditugi, juhendamine, ajurünnak, küsimused ja vastused | Töövoo automatiseerimine, andmete otsing, koodi käivitamine, uuringud |
| Mälu ja kontekst | Vestluste ajalugu seansi sees | Püsiv mälu pluss tööriista olek ülesannete vahel |
| Veakäsitlus | Genereerib parima oletuse tekstivastuse | Saab tööriistu uuesti proovida, väljundeid valideerida ja ise korrigeerida |
| Näited | VestlusGPT, Claude, Gemini vestlus | AutoGPT, LangChaini agendid, OpenAI funktsioonide kutsumine |
Vestlusagendid on loodud eelkõige suhtlemiseks. Nende arhitektuur keskendub sidusa ja kontekstipõhise teksti loomisele vastuseks kasutaja küsimustele. Tööriistu kasutavad agendid on seevastu loodud tegutsema. Nad käsitlevad keelt pigem planeerimisvahendina kui lõppväljundina, kasutades seda otsustamaks, milliseid väliseid ressursse kasutada ja kuidas tulemusi tõlgendada.
Standardne vestlusagent asub oma keelemudeli sees. Ilma täiendava toestuseta ei saa see reaalajas ilma kontrollida, CRM-ist andmeid hankida ega arvutusi teha. Tööriistu kasutavad agendid täidavad selle lünga, mässides mudeli orkestreerimiskihti, mis paljastab funktsioonid, API-d ja teenused. Mudel otsustab, millal ja kuidas neid kutsuda, muutes agendi passiivsest vastajast digitaalsete töövoogude aktiivseks osalejaks.
Vestlusagendid arutlevad kaudselt oma järgmise märgi ennustuste kaudu, mis toimib hästi keeleülesannete puhul, kuid piirab nende võimet fakte kontrollida või mitmeastmelisi toiminguid teha. Tööriistu kasutavad agendid järgivad selgesõnalisi arutlusmustreid nagu ReAct või mõtteahela planeerimine, kus iga samm põhineb kas sisemisel arutluskäigul või välisel vaatlusel. See muudab nende otsustusprotsessi läbipaistvamaks ja auditeeritavamaks.
Kui vestlusagent pole kindel, siis ta tavaliselt heidab end või hallutsineerib, kuna tal pole võimalust oma väiteid kontrollida. Tööriistu kasutavad agendid saavad vigadest taastuda tööriista uuesti päringu esitamise, väljundite skeemide alusel valideerimise või alternatiivsete lähenemisviiside proovimise teel. See tagasisideahel vähendab oluliselt hallutsinatsioone ülesannete puhul, mis nõuavad faktilist täpsust, näiteks kliendiandmete hankimine või finantsarvutuste tegemine.
Vestlusagendid säravad stsenaariumides, kus eesmärk on arusaamine, selgitamine või loominguline genereerimine, näiteks juhendamine, meilide koostamine või klienditoe pakkumine. Tööriistu kasutavad agendid on suurepärased siis, kui ülesanne nõuab pigem tegemist kui ütlemist, näiteks kohtumiste broneerimine, SQL-päringute käivitamine või mitmeastmeliste äriprotsesside automatiseerimine. Paljud tootmissüsteemid ühendavad nüüd mõlemad, kasutades vestlusliideseid kavatsuste kogumiseks ja tööriistade käivitamist selle täitmiseks.
Vestlusagendid ja tööriistu kasutavad agendid on täiesti eraldi tehnoloogiad.
Enamik tööriistu kasutavaid agente on üles ehitatud vestluskeele mudelitele. See erinevus on pigem arhitektuuriline kui fundamentaalne, kuna sama aluseks olev LLM võib toimida mõlemas režiimis, olenevalt sellest, kuidas see on pakitud ja kuidas seda palutakse.
Tööriistu kasutavad agendid ei hallutsineeri kunagi, sest nad kasutavad väliseid tööriistu.
Tööriistu kasutavad agendid võivad ikkagi hallutsinatsioone kogeda, valides vale tööriista, tõlgendades tööriista väljundeid valesti või fabritseerides parameetreid. Tööriistad vähendavad, kuid ei kõrvalda hallutsinatsioone, eriti kui arutlusprotsess ise on ebausaldusväärne.
Vestlusagendid ei pääse reaalajas teabele ligi.
Paljud tänapäevased vestlusagendid sisaldavad otsingu abil laiendatud genereerimise või sirvimise tööriistu, mis võimaldavad neil reaalajas andmeid hankida. Baasarhitektuur võib olla vestluspõhine, kuid tootmiskeskkonna juurutused lisavad sageli tööriistade võimalusi kaadritagustesse rakendustesse.
Tööriistu kasutavad agendid on alati täpsemad kui vestlusagendid.
Täpsus sõltub ülesandest. Avatud loomingulise kirjutamise või subjektiivse nõustamise puhul on vestlusagendid sageli paremad kui tööriistad kasutavad süsteemid. Tööriistad aitavad faktiliste ja protseduuriliste ülesannete puhul, kuid ei lisa väärtust, kui vastus on puhtalt keeleline.
Tööriista kasutava agendi loomine nõuab uue mudeli nullist treenimist.
Enamik tööriistu kasutavaid agente konstrueeritakse olemasolevate keelemudelite abil funktsioonide kutsumise skeemide abil, et neid täpsustada või viimistleda. Uut baasmudelit pole vaja, mistõttu on see lähenemisviis tööstuses nii kiiresti levinud.
Valige vestlusagent, kui teie peamine vajadus on kvaliteetne dialoog, sisu loomine või teadmusbaasist küsimustele vastamine. Valige tööriistu kasutav agent, kui vajate tehisintellekti reaalsete toimingute tegemiseks, väliste süsteemidega integreerumiseks või mitmeastmeliste töövoogude automatiseerimiseks. Praktikas ühendavad kõige võimsamad tänapäevased süsteemid mõlemad, kasutades vestlust liidesena ja tööriistu mootorina.
Mudeliteenuse A/B-testimine suunab liiklust konkureerivate mudeliversioonide vahel, et mõõta reaalset toimivust, samas kui ühe mudeli juurutamine saadab kõigile kasutajatele ühe mudeli. Meeskonnad valivad nende vahel riskitaluvuse, liiklusmahu ja statistilise valideerimise vajaduse alusel enne täielikku juurutamist.
Sisuväljaannete A/B-testimine hõlmab variatsioonide levitamist erinevatele sihtrühmadele ja tulemuslikkuse mõõtmist, samas kui ühekordsed sisuväljaanded suunavad ühe versiooni korraga kõigile. Igal lähenemisviisil on erinevad eesmärgid, kusjuures A/B-testimine eelistab andmepõhist optimeerimist ja ühekordsed väljaanded seavad esikohale kiiruse ja lihtsuse.
See detailne võrdlus uurib adaptiivsete intelligentsete mootorite arhitektuurilisi erinevusi, operatsioonilisi piiranguid ja reaalset jõudlust võrreldes fikseeritud käitumisega automatiseerimissüsteemidega. Vaatleme, kuidas süsteemid, mis pidevalt õpivad uutest keskkonnaandmetest, sobivad kokku jäikade ja ennustatavate reeglipõhiste raamistikega.
Adaptiivne otsing kohandab dünaamiliselt, kuidas ja millist teavet süsteem päringu põhjal hangib, samas kui staatilised otsingukanalid järgivad fikseeritud reegleid olenemata kontekstist. Mõlemad toetavad tänapäevaseid tehisintellekti rakendusi, kuid erinevad oluliselt paindlikkuse, maksumuse ja täpsuse poolest. Nende vahel valimine sõltub töökoormuse keerukusest ja eelarvest.
Agentide koolitamine keskkondades hõlmab õppimist reaalajas simuleeritud või füüsilise keskkonnaga suhtlemise kaudu, samas kui võrguühenduseta andmestiku koolitamine tugineb eelnevalt kogutud andmetele ilma täiendava keskkonnale juurdepääsuta. Mõlemad lähenemisviisid treenivad masinõppe mudeleid, kuid erinevad põhimõtteliselt selle poolest, kuidas agendid kogemusi koguvad ja jõudlust parandavad.
