Ülesandele orienteeritud tehisintellekti agendid on loodud konkreetsete töövoogude autonoomseks täitmiseks, samas kui üldotstarbelised keelemudelid toimivad mitmekülgsete tekstigeneraatoritena, mis vastavad laiale hulgale küsimustele. Nende vahel valimine sõltub sellest, kas vajate usaldusväärset ülesannete täitmist või paindlikku vestlusalast intelligentsust.
Autonoomsed tehisintellekti süsteemid, mis on loodud tööriistade ja arutluskäigu abil konkreetsete mitmeastmeliste ülesannete planeerimiseks ja täitmiseks.
Suured tehisintellekti mudelid, mis on treenitud laia tekstiandmete põhjal loomuliku keele mõistmiseks ja genereerimiseks paljudel teemadel.
| Funktsioon | Ülesandele orienteeritud tehisintellekti agendid | Üldotstarbelised keelemudelid |
|---|---|---|
| Peamine eesmärk | Täida konkreetseid ülesandeid iseseisvalt | Loo tekst ja vasta küsimustele laiaulatuslikult |
| Autonoomia tase | Kõrge – planeerib ja tegutseb iseseisvalt | Madal – reageerib igale viipale eraldi |
| Tööriistade kasutamine | Sisseehitatud funktsioonide kutsumine ja API-juurdepääs | Piiratud, kui see pole agendiraamistikus |
| Mälu ja kontekst | Püsiv mälu ülesande etappide vahel | Kodakondsuseta või lühike vestlusaken |
| Töövoogude töökindlus | Kõrgem korduvate mitmeastmeliste protsesside puhul | Alumine – võib hallutsineerida või samme vahele jätta |
| Paindlikkus | Kitsam – optimeeritud määratletud ülesannete jaoks | Äärmiselt lai domeenide lõikes |
| Tüüpilised näited | AutoGPT, Devin, Manus, kodeerimisagendid | GPT-4, Claude 3,5, Kaksikud, Laama 3 |
| Alustehnoloogia | LLM + planeerimistsükkel + tööriistad + mälu | Trafopõhine närvivõrk |
Ülesandele orienteeritud agendid on sisuliselt keelemudelid, mis on mähitud orkestreerimiskihti, mis tegeleb planeerimise, mälu ja tööriistade valikuga. Üldotstarbelised keelemudelid seevastu on toores arutlusmootor – teksti ennustamiseks treenitud transformaator. Mõelge keelemudelist kui ajust ja agendist kui ajust koos käte, silmade ja ülesannete nimekirjaga.
Agent saab ise otsustada, milliseid samme astuda, milliseid tööriistu kasutada ja kuidas ülesande keskel tekkinud vigadest taastuda. Eraldiseisev keelemudel ootab järgmist käsku ja sellel puudub pikaajalise eesmärgi kontseptsioon. See muudab agendid palju sobivamaks selliste töövoogude jaoks nagu reiside broneerimine, koodi silumine või arvete otsast lõpuni töötlemine.
Üldotstarbelised mudelid on mitmeastmeliste ülesannete puhul kurikuulsalt ebajärjekindlad – need võivad samme vahele jätta, tööriistade väljundeid hallutsineerida või algse eesmärgi silmist kaotada. Agendid leevendavad seda struktureeritud planeerimistsüklite, verifitseerimisetappide ja eksplitsiitse mälu abil, kuigi nad pärivad ikkagi mudeli arutluskäigu piirangud. Missioonikriitilise automatiseerimise puhul kipuvad kaitsepiiretega agendid toormudeli küsimist edestama.
Üldotstarbeline mudel suudab samas vestluses lülituda nii luule kirjutamisele kui ka kvantmehaanika selgitamisele, mistõttu on see ideaalne loominguliseks tööks, ajurünnakuteks ja avatud küsimuste ja vastuste voorudeks. Agendid vahetavad osa sellest paindlikkusest sügavuse vastu – nad on suurepärased just selles töös, milleks nad on konfigureeritud, kuid ebamugavad väljaspool oma määratletud ulatust.
Agendi käitamine tähendab tavaliselt rohkem API-kõnesid, rohkem märke ja rohkem arvutusvõimsust, sest iga samm hõlmab nii arutluskäiku kui ka tööriista käivitamist. Otsene keelemudeli kõne on ühekordsete küsimuste puhul odavam ja kiirem. Kui teie ülesanne mahub ühte kohta, on üldotstarbeline mudel kulude poolest parim; kui see nõuab kümmet sammu, säästab agent teid nende käsitsi orkestreerimisest.
Enamik tänapäeval tegutsevaid tootmisagente kasutab oma arutluskäigu tuumana üldotstarbelist mudelit. Mudel tegeleb loomuliku keele mõistmise ja genereerimisega, samas kui agendi raamistik lisab mälu, planeerimise ja tööriistadele juurdepääsu. Need ei ole mitte konkurendid, vaid üksteist täiendavad kihid – mudel on koostisosa, agent on valmisroog.
Tehisintellekti agendid on keelemudelitest täiesti erinev tehnoloogia.
Agendid on üles ehitatud keelemudelite peale. Mudel pakub arutluskäiku, samas kui agendi raamistik lisab planeerimise, mälu ja tööriistade täitmise. Neil on sama aluseks olev närviarhitektuur.
Üldotstarbelised mudelid suudavad keerukaid töövooge iseseisvalt usaldusväärselt täita.
Töötlemata keelemudelid jätavad pikkade töövoogude käigus sageli samme vahele, kaotavad konteksti või loovad tööriistade väljundeid. Ilma agenditsükli või hoolika viipade väljatöötamiseta on mitmeastmeline automatiseerimine ebausaldusväärne.
Tehisintellekti agendid ei tee pärast seadistamist enam kunagi vigu.
Agendid pärivad oma alusmudeli hallutsinatsiooni- ja arutlusvead. Samuti võivad nad tsüklitesse kinni jääda, valesid tööriistu kasutada või mitmetähenduslikke eesmärke valesti tõlgendada.
Suuremad keelemudelid toimivad agentidena alati paremini.
Agendi jõudlus sõltub arutluskäigu kvaliteedist, juhiste järgimisest ja tööriistade kasutamise täpsusest – mitte ainult ulatusest. Hästi häälestatud väiksem mudel tugeva agendi tugistruktuuriga suudab ületada toorest suurt mudelit.
Peate valima agendi või keelemudeli kasutamise vahel.
Need kaks täiendavad teineteist. Enamik agentsüsteeme kasutab oma arutlusmootorina üldotstarbelist mudelit ja paljud keelemudeli rakendused lisavad kergeid agentide funktsioone, näiteks funktsioonide kutsumist.
Valige üldotstarbeline keelemudel, kui vajate kirjutamiseks, vastamiseks või ajurünnakuks paindlikku ja vestluslikku tehisintellekti. Valige ülesandekeskne agent, kui vajate määratletud töövoo autonoomset täitmist, mis hõlmab mitut tööriista ja otsust. Praktikas ühendavad parimad süsteemid mõlemad – võimeka mudeli, mis annab jõu hästi disainitud agendile.
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.
