Zereginei zuzendutako IA agenteak lan-fluxu espezifikoak modu autonomoan burutzeko eraikita daude, eta helburu orokorreko hizkuntza-ereduak testu-sortzaile polifazetiko gisa balio dute, galdera sorta zabal bati erantzuten diotenak. Horien artean aukeratzea zereginen exekuzio fidagarria edo elkarrizketa-inteligentzia malgua behar duzun araberakoa da.
Tresnak eta arrazoiketa erabiliz urrats anitzeko zeregin espezifikoak planifikatu eta exekutatzeko diseinatutako IA sistema autonomoak.
Gai askotariko hizkuntza naturala ulertzeko eta sortzeko testu-datu zabaletan trebatutako IA eredu handiak.
| Ezaugarria | Zereginen araberako IA agenteak | Helburu Orokorreko Hizkuntza Ereduak |
|---|---|---|
| Helburu nagusia | Zeregin zehatzak modu autonomoan burutu | Testua sortu eta galderak modu zabalean erantzun |
| Autonomia Maila | Altua — modu independentean planifikatzen eta jokatzen du | Baxua — galdera bakoitzari banan-banan erantzuten dio |
| Tresnen erabilera | Funtzio-deiak eta API sarbidea barneratuta | Mugatua agente-esparru batean bilduta ez badago |
| Memoria eta testuingurua | Memoria iraunkorra zeregin-urratsetan zehar | Elkarrizketa-leiho laburra edo egoerarik gabekoa |
| Lan-fluxuen fidagarritasuna | Errepika daitezkeen urrats anitzeko prozesuetarako altuagoa | Behekoa — haluzinazioak izan edo urratsak saltatu ditzake |
| Malgutasuna | Estuagoa — zeregin zehatzetarako optimizatua | Oso zabala domeinu guztietan |
| Adibide tipikoak | AutoGPT, Devin, Manus, kodetze-agenteak | GPT-4, Claude 3.5, Gemini, Llama 3 |
| Oinarrizko teknologia | LLM + plangintza begizta + tresnak + memoria | Transformadoreetan oinarritutako sare neuronal |
Zereginei zuzendutako agenteak, funtsean, hizkuntza-ereduak dira, plangintza, memoria eta tresnen hautaketa kudeatzen dituen orkestrazio-geruza batean bilduta. Aldiz, helburu orokorreko hizkuntza-ereduak arrazoibide gordinaren motorra dira: testua iragartzeko trebatutako transformadore bat. Pentsa ezazu hizkuntza-eredua garun gisa eta agentea garuna gehi eskuak, begiak eta egitekoen zerrenda gisa.
Agente batek bere kabuz erabaki dezake zein urrats eman, zein tresna erabili eta nola konpondu erroreak zereginaren erdian. Hizkuntza-eredu independente batek hurrengo gonbitaren zain egoten da eta ez du epe luzerako helburuaren kontzepturik. Horrek agenteak askoz egokiagoak bihurtzen ditu bidaiak erreserbatzeko, kodea arazteko edo fakturak muturretik muturrerako prozesatzeko bezalako lan-fluxuetarako.
Helburu orokorreko ereduak oso inkoherenteak dira urrats anitzeko zereginetan — urratsak saltatu, tresnen irteerak haluzinatu edo jatorrizko helburuaren jarraipena galdu dezakete. Agenteek hori arintzen dute plangintza-begizta egituratuen, egiaztapen-urratsen eta memoria esplizituaren bidez, nahiz eta ereduaren arrazoiketa-mugak heredatzen dituzten oraindik. Misio kritikorako automatizaziorako, babes-hesiak dituzten agenteek eredu gordinaren gonbidapenak baino emaitza hobeak lortzen dituzte.
Helburu orokorreko eredu batek poesia idaztetik mekanika kuantikoa azaltzera alda daiteke elkarrizketa berean, eta horrek aproposa bihurtzen du sormen-lanerako, brainstormingerako eta galdera-erantzun irekietarako. Agenteek malgutasun horren zati bat sakontasunaren truke aldatzen dute: bikainak dira konfiguratuta dauden lan zehatzean, baina traketsak dira definitutako esparrutik kanpo.
Agente bat exekutatzeak normalean API dei gehiago, token gehiago eta konputazio gehiago esan nahi du, urrats bakoitzak arrazoiketa eta tresnen exekuzioa dakarrelako. Hizkuntza-ereduaren dei zuzena merkeagoa eta azkarragoa da behin-behineko galderetarako. Zure zeregina gonbidapen bakar batean sartzen bada, helburu orokorreko eredu batek kostuan irabazten du; hamar urrats behar baditu, agente batek eskuz orkestratzea aurrezten dizu.
Gaur egungo ekoizpen-agente gehienek helburu orokorreko eredu bat erabiltzen dute arrazoiketa-muin gisa. Ereduak hizkuntza naturalaren ulermena eta sorkuntza kudeatzen ditu, eta agenteen esparruak, berriz, memoria, plangintza eta tresnen sarbidea gehitzen ditu. Lehiakideak baino, geruza osagarriak dira: eredua osagaia da, agentea amaitutako platera.
IA agenteak hizkuntza-ereduetatik guztiz bestelako teknologia bat dira.
Agenteak hizkuntza-ereduen gainean eraikitzen dira. Ereduak arrazoiketa eskaintzen du, eta agenteen esparruak, berriz, plangintza, memoria eta tresnen exekuzioa gehitzen ditu. Oinarrizko arkitektura neuronal bera partekatzen dute.
Helburu orokorreko modeloek lan-fluxu konplexuak modu fidagarrian exekutatu ditzakete beren kabuz.
Hizkuntza-eredu gordinak askotan urratsak saltatzen dituzte, testuingurua galtzen dute edo tresnen irteerak fabrikatzen dituzte lan-fluxu luzeetan. Agente-begizta edo gonbidapen-ingeniaritza zaindurik gabe, urrats anitzeko automatizazioa ez da fidagarria.
IA agenteek ez dute inoiz akatsik egiten behin konfiguratuta daudenean.
Agenteek beren azpiko ereduaren haluzinazio eta arrazoiketa akatsak heredatzen dituzte. Begiztetan trabatuta gera daitezke, tresna okerrak deitu edo helburu anbiguoak gaizki interpretatu.
Hizkuntza-eredu handiagoek beti funtzionatzen dute hobeto agente gisa.
Agenteen errendimendua arrazoiketaren kalitatearen, argibideen jarraipenaren eta tresnen erabileraren zehaztasunaren araberakoa da, ez bakarrik eskalaren araberakoa. Agenteen egitura sendoa duen ondo doitutako eredu txikiago batek eredu handi gordin bat baino errendimendu hobea izan dezake.
Agente bat edo hizkuntza-eredu bat erabiltzea aukeratu behar duzu.
Biak osagarriak dira. Agente-sistema gehienek helburu orokorreko eredu bat erabiltzen dute arrazoiketa-motor gisa, eta hizkuntza-ereduen aplikazio askok agente-ezaugarri arinak gehitzen dituzte, hala nola funtzio-deiak.
Aukeratu hizkuntza-eredu orokor bat idazteko, erantzuteko edo brainstorming egiteko IA malgu eta elkarrizketa-modukoa behar duzunean. Aukeratu zereginetan oinarritutako agente bat hainbat tresna eta erabaki barne hartzen dituen lan-fluxu definitu baten exekuzio autonomoa behar duzunean. Praktikan, sistema onenek biak konbinatzen dituzte: eredu gai bat, ondo diseinatutako agente bat elikatzen duena.
Edukien argitalpenetan A/B probak aldaerak publiko segmentu desberdinetara zabaltzea eta errendimendua neurtzea dakar, behin-behineko edukien argitalpenek, berriz, bertsio bakarra guztiei aldi berean bidaltzen diete. Ikuspegi bakoitzak helburu desberdinak ditu, A/B probak datuetan oinarritutako optimizazioa lehenesten duelarik eta behin-behineko argitalpenek abiadura eta sinpletasuna lehenesten dituztelarik.
Modeloen zerbitzatzean A/B probak lehiakideen modeloen arteko trafikoa bideratzen du benetako munduko errendimendua neurtzeko, eta modelo bakarreko hedapenak, berriz, modelo bakarra bidaltzen die erabiltzaile guztiei. Taldeek bien artean aukeratzen dute arrisku-tolerantziaren, trafiko-bolumenaren eta guztiz zabaldu aurretik baliozkotze estatistikoaren beharraren arabera.
Adimen artifizialaren laguntzaileek elkarrizketa-elkarrekintzan, laguntza emozionalean eta laguntza egokitzailean jartzen dute arreta, produktibitate-aplikazio tradizionalek, berriz, zereginen kudeaketa egituratua, lan-fluxuak eta eraginkortasun-tresnak lehenesten dituzten bitartean. Konparaketak zereginetarako diseinatutako software zurrunetik produktibitatea interakzio natural eta gizakiaren antzekoarekin eta testuinguru-laguntzarekin uztartzen dituzten sistema egokitzaileetara igarotzea nabarmentzen du.
Adimen artifizialaren eta automatizazioaren arteko desberdintasun nagusiak azaltzen dituen konparazioa da hau, nola funtzionatzen duten, zein arazo ebazten dituzten, egokitasuna, konplexutasuna, kostuak eta enpresa-erabilera errealen kasuak aztertuz.
Azterketa zehatz honek IA bidezko sormena —non algoritmoen ereduen sintesiak ideien sorkuntza eta gauzatze teknikoa bizkortzen dituen— gizakiaren sormen hutsarekin alderatzen du, zeina erabat sortzen den ahultasun pertsonaletatik, sakontasun emozionaletik eta nahitako arau-hausteetatik. Tresna artifizialek sorkuntza demokratizatzen eta bolumena handitzen duten bitartean, benetako giza arteak bizitako esperientzian oinarritzen da lana esanahi sozial sakon batez hornitzeko.
