Розмовні агенти зосереджені на природному діалозі та взаємодії на основі тексту, тоді як агенти, що використовують інструменти, розширюють можливості ШІ, викликаючи зовнішні функції та API. Обидва варіанти представляють собою різні підходи до автономних систем ШІ, де розмовні моделі чудово справляються з комунікацією, а агенти, що використовують інструменти, спеціалізуються на виконанні завдань у реальному світі.
Системи штучного інтелекту, розроблені переважно для діалогу природною мовою, відповідей на запитання та підтримки зв'язних розмов з користувачами.
Системи штучного інтелекту, що розширюють можливості мовних моделей, викликаючи зовнішні функції, API, бази даних та програмні інструменти для виконання реальних завдань.
| Функція | Розмовні агенти | Агенти, що використовують інструменти |
|---|---|---|
| Основна функція | Діалог природною мовою та доставка інформації | Виконання завдань за допомогою зовнішніх інструментів та API |
| Зовнішня взаємодія | Обмежений або відсутній без доповнення | Вбудована можливість викликати функції та сервіси |
| Архітектура | Модель мови на основі трансформатора | Мовна модель плюс шар оркестрації інструментів |
| Підхід до міркування | Генерація тексту за один або кілька поворотів | Цикл «Планування-дія-спостереження» з ітеративним мисленням |
| Типові випадки використання | Підтримка клієнтів, репетиторство, мозковий штурм, питання та відповіді | Автоматизація робочих процесів, пошук даних, виконання коду, дослідження |
| Пам'ять і контекст | Історія розмов у сеансі | Постійна пам'ять плюс стан інструменту в різних завданнях |
| Обробка помилок | Генерує текстову відповідь на основі найкращої припущення | Можна повторно використовувати інструменти, перевіряти результати та самостійно виправляти |
| Приклади | ChatGPT, Клод, чат Gemini | AutoGPT, агенти LangChain, виклик функцій OpenAI |
Розмовні агенти розроблені, перш за все, для спілкування. Їхня архітектура зосереджена на створенні зв'язного, контекстуально відповідного тексту у відповідь на підказки користувача. Агенти, що використовують інструменти, навпаки, створені для дії. Вони розглядають мову як засіб планування, а не як кінцевий результат, використовуючи її для вирішення того, які зовнішні ресурси викликати та як інтерпретувати результати.
Стандартний розмовний агент працює всередині своєї мовної моделі. Без додаткового скам'якування він не може перевіряти погоду в реальному часі, отримувати дані з CRM або виконувати обчислення. Агенти, що використовують інструменти, заповнюють цю прогалину, огортаючи модель шаром оркестрації, який надає доступ до функцій, API та сервісів. Модель вирішує, коли і як їх викликати, перетворюючи агента з пасивного відповідача на активного учасника цифрових робочих процесів.
Розмовні агенти міркують неявно, використовуючи свої передбачення наступного токена, що добре працює для мовних завдань, але обмежує їхню здатність перевіряти факти або виконувати багатоетапні операції. Агенти, що використовують інструменти, дотримуються явних шаблонів міркування, таких як ReAct або планування ланцюга думок, де кожен крок ґрунтується або на внутрішньому міркуванні, або на зовнішньому спостереженні. Це робить їхнє прийняття рішень більш прозорим та перевіреним.
Коли агент, що веде розмову, не впевнений, він зазвичай вагається або галюцинує, оскільки не має можливості перевірити свої твердження. Агенти, що використовують інструменти, можуть відновлюватися після помилок, повторно запитуючи інструмент, перевіряючи вихідні дані на відповідність схемам або пробуючи альтернативні підходи. Цей цикл зворотного зв'язку значно зменшує галюцинації для завдань, які потребують фактичної точності, таких як отримання записів клієнтів або виконання фінансових розрахунків.
Розмовні агенти чудово працюють у сценаріях, де метою є розуміння, пояснення або генерування креативності, таких як репетиторство, написання електронних листів або надання підтримки клієнтів. Агенти, що використовують інструменти, досягають успіху, коли завдання вимагає виконання, а не мовлення, наприклад, запис на прийом, виконання SQL-запитів або автоматизація багатоетапних бізнес-процесів. Багато виробничих систем зараз поєднують обидва ці методи, використовуючи розмовні інтерфейси для збору інформації про наміри та виконання інструментів для їх досягнення.
Розмовні агенти та агенти, що використовують інструменти, – це абсолютно окремі технології.
Більшість агентів, що використовують інструменти, побудовані на основі моделей розмовних мов. Різниця є радше архітектурною, ніж фундаментальною, оскільки та сама базова LLM може працювати в будь-якому режимі залежно від того, як вона обгорнута та запитана.
Агенти, що використовують інструменти, ніколи не галюцинують, оскільки вони використовують зовнішні інструменти.
Агенти, що використовують інструменти, все ще можуть галюцинувати, вибираючи неправильний інструмент, неправильно інтерпретуючи його вихідні дані або налаштовуючи параметри. Інструменти зменшують, але не усувають галюцинації, особливо коли сам рівень міркування ненадійний.
Розмовні агенти не можуть отримати доступ до інформації в режимі реального часу.
Багато сучасних розмовних агентів включають інструменти генерації або перегляду з доповненим пошуком, які дозволяють їм отримувати дані в реальному часі. Базова архітектура може бути розмовною, але розгортання в робочому середовищі часто додають можливості інструментів позаду.
Агенти, що використовують інструменти, завжди точніші, ніж агенти, що ведуть розмову.
Точність залежить від завдання. Для творчого письма з відкритим кінцем або суб'єктивних порад розмовні агенти часто перевершують системи, що використовують інструменти. Інструменти допомагають із фактичними та процедурними завданнями, але не додають цінності, коли відповідь є суто лінгвістичною.
Створення агента, що використовує інструменти, вимагає навчання нової моделі з нуля.
Більшість агентів, що використовують інструменти, створюються шляхом запиту або точного налаштування існуючих мовних моделей за допомогою схем виклику функцій. Нова базова модель не потрібна, тому цей підхід так швидко поширився в галузі.
Оберіть агента для спілкування, якщо вашою основною потребою є високоякісний діалог, створення контенту або відповіді на запитання з бази знань. Оберіть агента, що використовує інструменти, якщо вам потрібен штучний інтелект для виконання реальних дій, інтеграції із зовнішніми системами або автоматизації багатоетапних робочих процесів. На практиці найпотужніші сучасні системи поєднують обидва аспекти, використовуючи спілкування як інтерфейс, а інструменти як двигун.
A/B-тестування в моделюванні спрямовує трафік між конкуруючими версіями моделей для вимірювання реальної продуктивності, тоді як розгортання однієї моделі надає одну модель усім користувачам. Команди обирають між ними на основі толерантності до ризику, обсягу трафіку та необхідності статистичної перевірки перед повним розгортанням.
A/B-тестування в релізах контенту передбачає розгортання варіацій для різних сегментів аудиторії та вимірювання ефективності, тоді як одноразові релізи контенту пропонують одну версію всім одночасно. Кожен підхід відповідає різним цілям, причому A/B-тестування надає перевагу оптимізації на основі даних, а одноразові релізи надають пріоритет швидкості та простоті.
DeepSeek V4 — це нова модель великої мови програмування відкритої ваги від китайської лабораторії штучного інтелекту, тоді як моделі класу GPT-4 відносяться до флагманських систем із закритим кодом OpenAI. Це порівняння досліджує їхні архітектури, можливості, ціни, доступність та реальну продуктивність, щоб допомогти розробникам та компаніям робити правильний вибір.
LLM, що використовують інструменти, розширюють автономні мовні моделі, підключаючи їх до зовнішніх API, калькуляторів та баз даних, що дозволяє отримувати інформацію та виконувати завдання в режимі реального часу. Автономні LLM покладаються виключно на навчені параметри, що робить їх самостійними, але обмеженими знаннями з навчальних даних.
LLM з відкритим кодом пропонують налаштовувані, самостійно розміщені моделі штучного інтелекту з повним доступом до коду, тоді як власні API LLM надають керовані, відшліфовані послуги через хмарні кінцеві точки з ціноутворенням на основі використання.
