Сүйлөшүү агенттери табигый диалогго жана текстке негизделген өз ара аракеттенүүгө басым жасашат, ал эми куралдарды колдонгон агенттер тышкы функцияларды жана API'лерди колдонуу менен ИИ мүмкүнчүлүктөрүн кеңейтет. Экөө тең автономдуу ИИ системаларына ар башка мамилени билдирет, сүйлөшүү моделдери байланышта мыкты, ал эми куралдарды колдонгон агенттер реалдуу дүйнөдөгү тапшырмаларды аткарууга адистешкен.
Негизинен, табигый тилде диалог жүргүзүү, суроолорго жооп берүү жана колдонуучулар менен ырааттуу баарлашууларды жүргүзүү үчүн иштелип чыккан жасалма интеллект системалары.
Тышкы функцияларды, APIлерди, маалымат базаларын жана программалык камсыздоо куралдарын чакырып, реалдуу дүйнөдөгү тапшырмаларды аткаруу менен тил моделинин мүмкүнчүлүктөрүн кеңейтүүчү жасалма интеллект системалары.
| Мүмкүнчүлүк | Сүйлөшүү агенттери | Куралдарды колдонуу агенттери |
|---|---|---|
| Негизги функция | Табигый тил диалогу жана маалымат жеткирүү | Тышкы куралдар жана API'лер аркылуу тапшырмаларды аткаруу |
| Тышкы өз ара аракеттенүү | Чоңойтуусуз чектелген же такыр жок | Функцияларды жана кызматтарды чакыруунун жергиликтүү жөндөмү |
| Архитектура | Трансформаторго негизделген тил модели | Тил модели жана курал оркестрлөө катмары |
| Ой жүгүртүү ыкмасы | Бир же көп жолу басылган текстти түзүү | Итеративдик ой жүгүртүү менен "план-аракет-байкоо" цикли |
| Типтүү колдонуу учурлары | Кардарларды колдоо, репетиторлук, мээ чабуулу, суроо-жооп | Жумуш агымын автоматташтыруу, маалыматтарды алуу, кодду аткаруу, изилдөө |
| Эстутум жана контекст | Сеанстагы баарлашуу тарыхы | Туруктуу эс тутум жана тапшырмалар боюнча курал абалы |
| Каталарды башкаруу | Эң жакшы божомол тексттик жооп түзөт | Куралдарды кайра сынап көрө алат, жыйынтыктарды текшере алат жана өзүн-өзү оңдой алат |
| Мисалдар | ЧатGPT, Клод, Эгиздер чаты | AutoGPT, LangChain агенттери, OpenAI функцияларын чакыруу |
Сүйлөшүү агенттери, биринчи кезекте, баарлашуу үчүн иштелип чыккан. Алардын архитектурасы колдонуучунун суроолоруна жооп катары ырааттуу, контекстке ылайыктуу текст түзүүгө багытталган. Ал эми куралды колдонгон агенттер иш-аракет кылуу үчүн түзүлгөн. Алар тилди акыркы натыйжа эмес, пландаштыруу каражаты катары карашат, аны кайсы тышкы ресурстарды колдонууну жана натыйжаларды кантип чечмелөөнү чечүү үчүн колдонушат.
Стандарттуу баарлашуу агенти өзүнүн тилдик моделинин ичинде жашайт. Кошумча курулуштарсыз ал түз аба ырайын текшере албайт, CRMден маалыматтарды ала албайт же эсептөөнү жүргүзө албайт. Куралды колдонгон агенттер бул боштукту функцияларды, APIлерди жана кызматтарды көрсөткөн оркестрлештирүү катмарына моделди ороп, жабат. Модель аларды качан жана кантип чакыруу керектигин чечет, агентти пассивдүү жооп берүүчүдөн санариптик жумуш агымдарынын активдүү катышуучусуна айлантат.
Баарлашуу агенттери кийинки белги божомолдору аркылуу кыйыр түрдө ой жүгүртүшөт, бул тилдик тапшырмалар үчүн жакшы иштейт, бирок алардын фактыларды текшерүү же көп кадамдуу операцияларды аткаруу мүмкүнчүлүгүн чектейт. Куралдарды колдонгон агенттер ReAct же ой жүгүртүү чынжырын пландаштыруу сыяктуу ачык ой жүгүртүү үлгүлөрүн карманышат, мында ар бир кадам ички ой жүгүртүүгө же тышкы байкоого негизделген. Бул алардын чечим кабыл алуусун ачык-айкын жана аудиттелүүчү кылат.
Сүйлөшүү агенти ишенбегенде, ал, адатта, өзүнүн дооматтарын текшерүүнүн эч кандай жолу болбогондуктан, галлюцинация көрөт же коргойт. Куралды колдонгон агенттер куралды кайра суроо, схемаларга салыштырмалуу чыгарууларды текшерүү же альтернативдүү ыкмаларды колдонуп каталардан арыла алышат. Бул кайтарым байланыш цикли кардарлардын жазууларын алуу же финансылык эсептөөлөрдү жүргүзүү сыяктуу фактылык тактыкты талап кылган тапшырмалар үчүн галлюцинацияны кескин азайтат.
Баарлашуу агенттери максат түшүнүү, түшүндүрүү же чыгармачылыкты өнүктүрүү болгон сценарийлерде, мисалы, репетиторлук, электрондук каттарды түзүү же кардарларды колдоо сыяктуу учурларда жаркырашат. Куралдарды колдонгон агенттер тапшырма айтуудан көрө аткарууну талап кылган учурларда, мисалы, жолугушууларды брондоо, SQL сурамдарын аткаруу же көп баскычтуу бизнес-процесстерди автоматташтыруу сыяктуу учурларда мыкты иштешет. Азыр көптөгөн өндүрүш системалары экөөнү тең айкалыштырып, ниетти чогултуу жана аны аткаруу үчүн куралдарды аткаруу үчүн баарлашуу интерфейстерин колдонушат.
Сүйлөшүү агенттери жана куралдарды колдонуу агенттери таптакыр башка технологиялар.
Көпчүлүк куралдарды колдонгон агенттер сүйлөшүү тилинин моделдеринин үстүнө курулган. Айырмачылык фундаменталдык эмес, архитектуралык жактан келип чыгат, анткени бир эле негизги LLM кандайча оролгонуна жана кандайча сунушталганына жараша эки режимде тең иштей алат.
Куралдарды колдонгон агенттер эч качан галлюцинация көрүшпөйт, анткени алар тышкы куралдарды колдонушат.
Куралды колдонгон агенттер туура эмес куралды тандап алганда, куралдын чыгышын туура эмес чечмелегенде же параметрлерди түзгөндө дагы эле галлюцинация көрүшү мүмкүн. Куралдар галлюцинацияны азайтат, бирок жок кылбайт, айрыкча ой жүгүртүү катмарынын өзү ишенимсиз болгондо.
Баарлашуу агенттери реалдуу убакыттагы маалыматка кире алышпайт.
Көптөгөн заманбап баарлашуу агенттери тирүү маалыматтарды алууга мүмкүндүк берген издөө-көбөйтүлгөн генерациялоо же карап чыгуу куралдарын камтыйт. Базалык архитектура баарлашуу болушу мүмкүн, бирок өндүрүштү жайылтуу көбүнчө көшөгө артындагы курал мүмкүнчүлүктөрүн кошот.
Куралды колдонуу агенттери ар дайым сүйлөшүү агенттерине караганда такыраак.
Тактык тапшырмага жараша болот. Ачык чыгармачыл жазуу же субъективдүү кеңештер үчүн баарлашуу агенттери көп учурда куралдарды колдонуу системаларынан ашып түшөт. Куралдар фактылык жана процедуралык тапшырмаларга жардам берет, бирок жооп таза тилдик болгондо эч кандай мааниге ээ болбойт.
Куралды колдонгон агентти түзүү үчүн жаңы моделди нөлдөн баштап окутуу талап кылынат.
Көпчүлүк куралдарды колдонгон агенттер функцияны чакыруу схемалары менен бар болгон тил моделдерин суроо же тактоо аркылуу түзүлөт. Жаңы базалык моделдин кереги жок, ошондуктан бул ыкма тармакта тез жайылды.
Негизги муктаждыгыңыз жогорку сапаттагы диалог, контент түзүү же билим базасынан суроолорго жооп берүү болсо, баарлашуу агентин тандаңыз. Чыныгы аракеттерди жасоо, тышкы системалар менен интеграциялоо же көп баскычтуу жумуш агымдарын автоматташтыруу үчүн жасалма интеллект керек болсо, куралды колдонгон агентти тандаңыз. Иш жүзүндө, эң күчтүү заманбап системалар экөөнү тең айкалыштырып, баарлашууну интерфейс катары, ал эми куралдарды кыймылдаткыч катары колдонушат.
CLIP киргизүүлөрү сүрөттөрдү жана текстти жалпы семантикалык мейкиндикте түшүнүү үчүн терең үйрөнүүнү колдонот, ал эми ачкыч сөздөргө негизделген сүрөттү издөө кол менен дайындалган тегдерди же айланасындагы текстти дал келтирүүгө негизделген. CLIP заманбап визуалдык издөө тапшырмалары үчүн алда канча чоң ийкемдүүлүктү жана тактыкты сунуштайт, ал эми ачкыч сөздөрдүн ыкмалары тар, жакшы тандалган контексттерде пайдалуу бойдон калууда.
DeepSeek V4 - бул кытайлык жасалма интеллект лабораториясынан чыккан ачык салмактагы чоң тил модели, ал эми GPT-4 классындагы моделдер OpenAIдин флагмандык жабык булактуу системаларына тиешелүү. Бул салыштыруу иштеп чыгуучуларга жана бизнеске акылдуулук менен тандоо жасоого жардам берүү үчүн алардын архитектурасын, мүмкүнчүлүктөрүн, баасын, жеткиликтүүлүгүн жана реалдуу дүйнөдөгү иштешин изилдейт.
Google издөө алгоритми миллиарддаган веб-баракчаларды машиналык окутууну жана жүздөгөн сигналдарды колдонуп рейтингге киргизет, ал эми жөнөкөйлөтүлгөн класстык моделдер жасалма интеллект концепцияларын үйрөтүүгө боло турган, жеткиликтүү алкактарга бөлөт. Бири өндүрүштө планетардык масштабда иштейт; экинчиси окуучулар үчүн жасалма интеллекттин чындыгында кандай иштээрин үйрөнүү үчүн педагогикалык көпүрө катары кызмат кылат.
Google Издөө – көпчүлүк адамдар күн сайын колдонгон кеңири веб индекстөө системасы, ал эми Knowledge Graph Search – бул түз жоопторду жана маалымат панелдерин колдогон Google'дун структураланган объект маалымат базасы. Алардын кандайча айырмаланарын түшүнүү эмне үчүн кээ бир сурамдар бай маалыматтарды кайтарарын, ал эми башкалары салттуу көк шилтемелерди кайтарарын түшүндүрүүгө жардам берет.
GPT стилиндеги архитектуралар бай контексттик түшүнүктү түзүү үчүн өзүнө көңүл бурган Трансформер декодер моделдерине таянат, ал эми Мамбага негизделген тил моделдери ырааттуулуктарды натыйжалуураак иштетүү үчүн структураланган абал мейкиндигин моделдөөнү колдонушат. Негизги компромисс - GPT стилиндеги системалардагы экспрессивдүүлүк жана ийкемдүүлүк, ал эми Мамбага негизделген моделдердеги масштабдуулук жана узак контексттик натыйжалуулук.
