Ранние крупные языковые модели (LLMS) преуспели в создании последовательного текста; Тем не менее, они боролись с задачами, которые требовали точных операций, таких как арифметические расчеты или поиск данных в реальном времени. Появление агентов с инструментами преодолело этот разрыв, доставив LLMS способностью вызывать внешние API и услуги, эффективно сочетая широту языкового понимания с спецификой выделенных инструментов. Принимая во внимание эту парадигму, инструмент продемонстрировал, что языковые модели могут научить себя взаимодействовать с калькуляторами, поисковыми системами и системами QA самостоятельно, значительно повышая производительность в нижестоящих задачах, не жертвуя их основными способностями генерации. В равной степени преобразующе, структура реагирования интерпиляции цепочки мыслей с явными действиями, такими как запрос API Википедии, позволяя агентам итеративно усовершенствовать свое понимание и решения в интерпретируемом, повышающем доверие манере.
Основные возможности
В центре действенных агентов ИИ лежит возможность для вызова инструментов и услуг, управляемого языком. Например, Toolformer интегрирует несколько инструментов, изучая, когда вызывает каждый API, какие аргументы для снабжения и как включить результаты в процесс генерации языка, на протяжении всей легкой циклы самоосужения, который требует лишь несколько демонстраций. Помимо выбора инструмента, единые парадигмы рассуждений и действия, такие как React, генерируют явные следы рассуждения наряду с командами действий, что позволяет модели планировать, обнаружить исключения и исправить его траекторию в режиме реального времени, что дало значительные выгоды, подлежащие вопросу, отвечающие и интерактивные программы принятия решений. Параллельно, такие платформы, как HuggingGpt, организуют набор специализированных моделей, охватывающих зрение, язык и выполнение кода, чтобы разложить сложные задачи на модульные подзадачи, тем самым расширяя функциональный репертуар агента и прокладывая путь к более полным автономным системам.
Память и саморефлексия
По мере того, как агенты вступают в многостадийные рабочие процессы в богатых средах, устойчивая производительность требует механизмов памяти и самосовершенствования. Распределительная структура рефлексии переосмысливает обучение подкреплению на естественном языке, имея агенты устно отражать сигналы обратной связи и хранить самосовершенствования в эпизодическом буфере. Этот интроспективный процесс укрепляет последующее принятие решений без изменения веса модели, эффективно создавая постоянную память о прошлых успехах и неудачах, которые могут быть пересмотрены и усовершенствованы с течением времени. Дополнительные модули памяти, как видно из наборов инструментов для новых агентов, различают краткосрочные окна контекста, используемые для немедленных рассуждений, а также долгосрочные магазины, которые отражают предпочтения пользователя, доменные факты или исторические траектории действий, позволяющие агентам персонализировать взаимодействия и поддерживать когерентность в разных сеансах.
Многоагентное сотрудничество
В то время как архитектуры с одним агентом разблокировали замечательные возможности, сложные реальные проблемы часто извлекают выгоду из специализации и параллелизма. Структура верблюда иллюстрирует эту тенденцию, создавая коммуникативные суб-агенты, которые автономно координируют для решения задач, разделяя «когнитивные» процессы и адаптируясь к пониманию друг друга для достижения масштабируемого сотрудничества. Разработанный для поддержки систем с потенциально миллионами агентов, Camel использует структурированные диалоги и проверяемые сигналы вознаграждения для развития возникающих моделей сотрудничества, которые отражают динамику команды человека. Эта многоагентная философия распространяется на такие системы, как Autogpt и Babyagi, которые порождают планировщики, исследователя и агентов исполнителя. Тем не менее, акцент Camel делается на явные межагенные протоколы и эволюцию, управляемую данными, знаменует собой значительный шаг к надежным, самоорганизующимся коллективам ИИ.
Оценка и тесты
Строгая оценка действенных агентов требует интерактивных сред, которые имитируют реальную сложность и требуют последовательного принятия решений. Alfworld выравнивает абстрактные текстовые среды с визуально обоснованным моделированием, что позволяет агентам преобразовать инструкции высокого уровня в конкретные действия и демонстрировать превосходное обобщение при обучении в обоих методах. Аналогичным образом, компьютерный агент Openai и его компаньон используют тесты, такие как Webarena, для оценки способности ИИ ориентироваться в веб-страницах, полных форм и реагировать на неожиданные изменения интерфейса в пределах ограничений безопасности. Эти платформы предоставляют количественные показатели, такие как показатели успеха, задержки и типы ошибок, которые направляют итеративные улучшения и способствуют прозрачным сравнениям по проектам конкурирующих агентов.
Безопасность, выравнивание и этика
Поскольку агенты получают автономию, обеспечение безопасного и выровненного поведения становится первостепенным. Ограждения реализованы как на уровне модельной архитектуры, ограничивая допустимые звонки инструмента, так и посредством надзора за человеком в петле, что является примером исследований, таких как оператор Openai, который ограничивает возможности просмотра для пользователей PRO в контролируемых условиях для предотвращения неправильного использования. Основные рамки тестирования, часто основанные на интерактивных критериях, уязвимости зонда, представляя агентов с уродственными входами или противоречивыми целями, позволяя разработчикам укреплять политику против галлюцинаций, несанкционированных данных, эксфильтрации или неэтичных последовательностей действий. Этические соображения выходят за рамки технических гарантий, чтобы включить прозрачную регистрацию, потоки согласия пользователя и строгие аудиты смещения, которые изучают последующее воздействие решений агента.
В заключение, траектория от пассивных языковых моделей до проактивных, агентов с инструментами представляет собой одну из наиболее значительных эволюций в ИИ за последние годы. Обожая LLMs самостоятельным вызовом инструмента, парадигмы синергетического мышления, рефлексивными петлями памяти и масштабируемым многоагентным сотрудничеством, исследователи представляют собой системы изготовления, которые не только генерируют текст, но и воспринимают, планируют и действуют с повышением автономии. Новаторские усилия, такие как Toolformer и React, заложили основу, в то время как тесты, такие как Alfworld и Webarena, обеспечивают тираж для измерения прогресса. По мере того, как рамки безопасности созревают и архитектуры развиваются в направлении непрерывного обучения, следующее поколение агентов ИИ обещает легко интегрироваться в реальные рабочие процессы, обеспечивая давно предоставленное видение интеллектуальных помощников, которые по-настоящему соединяют язык и действие.
Источники:
Сана Хасан, стажер консалтинга в Marktechpost и студент с двойной степенью в IIT Madras, увлечена применением технологий и искусственного интеллекта для решения реальных проблем. С большим интересом к решению практических проблем, он привносит новую перспективу для пересечения ИИ и реальных решений.
