Les agents de l'intelligence artificielle (IA) sont au cœur de nombreuses applications révolutionnaires de l'IA. Contrairement aux systèmes d'IA à usage général, les agents d'IA sont des entités autonomes conçues pour percevoir leur environnement, prendre des décisions et exécuter des actions pour atteindre des objectifs spécifiques. Leurs applications vont des rendez-vous de planification des assistants virtuels à la robotique avancée optimisant les chaînes d'approvisionnement. Ces agents opèrent de manière autonome, intelligente et s'adapte aux conditions changeantes, révolutionnant diverses industries.
Le domaine en expansion des agents de l'IA nécessite un vocabulaire croissant. Des termes comme «l'utilisation d'outils» et «réflexion», autrefois confinés aux cercles académiques, sont désormais cruciaux pour les développeurs, les cadres et les amateurs d'IA. Comprendre cette terminologie spécialisée est essentiel pour saisir les capacités, les limitations et les implications éthiques des agents d'IA, que vous étudiiez l'apprentissage par renforcement (RL) ou les systèmes multi-agents (MAS). Ce guide décrit 60 termes d'agent IA essentiels que vous devez connaître.
Les agents de l'IA sont des systèmes autonomes conçus pour interagir avec leur environnement et effectuer des tâches indépendamment. Ils commencent par percevoir les entrées (requêtes utilisateur, données, etc.), en traitant ces informations pour déterminer la meilleure ligne de conduite. Contrairement aux modèles d'IA traditionnels dépendants des règles préprogrammées ou des ensembles de données statiques, les agents intelligents s'adaptent en temps réel, apprennent de nouvelles données et prennent des décisions basées sur des circonstances en évolution. La section suivante détaille sur 50 termes d'agent d'agent d'IA clés.
Voici un glossaire des termes essentiels de l'agent d'IA:
Un agent d'IA est un assistant numérique ou un robot qui perçoit son environnement, traite les informations et prend des mesures pour atteindre des objectifs. Une voiture autonome, utilisant des caméras et des capteurs pour naviguer dans les routes, est un excellent exemple.
Un agent autonome fonctionne indépendamment sans surveillance humaine. Un drone de livraison sélectionnant son itinéraire, évitant les obstacles et terminer la livraison sans assistance en est un exemple.
Les actions sont les étapes qu'un agent d'IA prend pour effectuer une tâche. Un chatbot envoyant une réponse ou un robot saisissant un outil sont des exemples. Ces actions sont déterminées par les objectifs de l'agent.
Les actionneurs sont les composants permettant le mouvement d'un agent d'IA. Dans un robot, il pourrait s'agir d'un moteur bougeant son bras; Dans un agent virtuel, il peut s'agir de commandes logicielles envoyant des e-mails ou mettant à jour une base de données.
Approches structurées pour construire des agents d'IA capables de perception, de pensée et d'action indépendantes. Il s'agit notamment d'agents délibératifs (planification axée sur les objectifs) et d'agents réactifs (répondeurs en temps réel). Ces modèles améliorent l'adaptabilité et la prise de décision dans des environnements dynamiques.
La génération (RAG) (RAG) de la récupération d'agence améliore les capacités de rappel, de raisonnement et d'autonomie d'une IA. Contrairement à un chiffon traditionnel, le chiffon agentique affine de manière itérative sa production par l'auto-interrogation, l'amélioration de la précision et de l'auto-correction. Cela améliore considérablement la prise de décision automatisée, les outils de recherche et les assistants de l'IA.
L'estimation éclairée par un agent de l'IA de la situation actuelle. Si la vision d'un agent est bloquée, elle s'appuie sur les données existantes pour déduire ce qui se passe et prendre des décisions en conséquence.
Un agent d'IA conversationnel interagissant avec les utilisateurs. Les chatbots utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et répondre naturellement à la communication humaine, en gérant les tâches de la commande de pizza au service client.
Le processus mental où un agent d'IA évalue ses performances ("Ai-je fait cela correctement?"). Cette auto-évaluation permet à l'agent de s'améliorer avec le temps.
La capacité d'un agent d'IA à utiliser des ressources externes. Par exemple, l'utilisation d'une application de calculatrice pour résoudre des problèmes mathématiques ou accéder à une API météorologique pour les prévisions.
Une collection d'agents d'IA travaillant ensemble. Dans un entrepôt, les robots peuvent trier les forfaits tandis que d'autres les déplacent, collaborant pour une livraison efficace.
Résultats complexes résultant de l'interaction des agents d'IA simples. Un troupeau d'oiseaux, chacun suivant des règles de base, crée des modèles de vol complexes.
Un processus d'apprentissage collaboratif où les agents de l'IA partagent des connaissances apprises sans partager directement des données, préservant la confidentialité tout en améliorant les performances globales.
Un système où les humains guident ou corrigent les actions d'un agent d'IA, maintenant la surveillance et le contrôle.
Le processus d'un agent d'IA d'anticiper les événements futurs, similaire à la planification d'un voyage sur la route - déterminer les itinéraires, les arrêts potentiels et les éventualités.
L'objectif qu'un agent d'IA s'efforce d'atteindre, allant de la victoire d'un jeu à la récupération d'informations.
Une métrique mesurant le succès d'un agent d'IA, attribuant des valeurs aux résultats pour guider la prise de décision.
Un raccourci utilisé par les agents de l'IA pour simplifier la résolution de problèmes, employant des règles de base plutôt qu'une analyse exhaustive.
Un réseau de données utilisés par un agent d'IA pour comprendre les relations entre les informations, similaires à une carte mentale reliant les idées et les faits.
Un vocabulaire structuré définissant les concepts et leurs relations, aidant un agent d'IA à comprendre son environnement.
Un système où un agent d'IA prend des décisions basées sur des règles prédéfinies, comme "Si la lumière est rouge, arrête".
La représentation interne par un agent d'IA de son environnement, utilisée pour la prédiction et la planification.
Détérioration des performances d'un agent d'IA en raison de changements dans son environnement (comme l'utilisation d'une carte obsolète).
Créer des agents d'IA équitables, impartiaux et transparents qui respectent les valeurs humaines et évitent les dommages.
S'assurer que les agents de l'IA traitent tous les individus de manière égale, en évitant les biais qui favorisent certains groupes.
La résolution collective des problèmes par des groupes d'agents d'IA, imitant le comportement des colonies d'insectes.
Un humain prenant la prise de décision d'un agent d'IA, comme un pilote remportant le pilote automatique.
Un système garantissant un agent d'IA gère gracieusement les erreurs, fournissant un filet de sécurité pour des situations inattendues.
Les humains et l'IA travaillant ensemble, comme un chef et un sous-Chef collaborant dans une cuisine.
Les systèmes de stockage et de récupération d'informations, permettant aux agents de l'IA d'apprendre de l'expérience.
Des agents organisés dans une hiérarchie, avec des agents de niveau supérieur coordonnant les agents de niveau inférieur.
Un agent réagissant directement à sa situation actuelle sans considérer le passé ou l'avenir.
Raisonnement et agitation basés sur des informations déduites plutôt que sur l'observation directe.
Un processus itératif de raisonnement et d'action, de raffinage des actions basées sur les résultats.
Un système gérant plusieurs agents d'IA.
L'unité de traitement de base d'un agent d'IA, gérer l'entrée, générer des réponses et prendre des décisions.
Exemple d'actions guidant les décisions d'un agent d'IA.
Actions prédéfinies qu'un agent AI peut effectuer.
SUJETS Un agent d'IA est formé pour gérer.
Opérations de fond effectuées par un agent d'IA.
Comment un agent d'IA stocke et utilise des informations.
Un point hypothétique où l'IA dépasse l'intelligence humaine.
Un cadre de création d'agents d'IA utilisant les LLM, d'intégration de la récupération des connaissances, des API et du raisonnement.
Un cadre pour créer des systèmes multi-agents autonomes.
Un cadre léger pour construire des agents d'IA.
Un cadre d'orchestration multi-agents.
Un LLM compact pour les agents d'IA économes en ressources.
Les plus petites unités de texte traitées par un agent d'IA.
Instructions données aux agents de l'IA pour obtenir des réponses.
Le nombre d'informations passées auxquelles l'agent d'IA peut accéder.
Instances où un agent AI génère de fausses informations.
Un paramètre contrôlant l'aléatoire des réponses d'un agent d'IA.
Une technique pour guider les agents de l'IA à travers le raisonnement étape par étape.
Utilisation de fonctions pour interagir avec les systèmes externes.
Outils et infrastructures pour construire des agents d'IA.
Un processus structuré pour l'achèvement des tâches autonomes par les agents de l'IA.
Un cadre pour construire des applications LLM multi-agents avec état.
Stockage persistant pour les agents de l'IA.
Stockage temporaire pour un contexte immédiat.
Une technique d'apprentissage automatique où un agent d'IA apprend par essais et erreurs, recevant des récompenses pour les actions souhaitées.
La terminologie des agents de l'IA est cruciale pour comprendre comment les systèmes intelligents prennent des décisions autonomes. Des robots naviguant sur les espaces physiques aux chatbots améliorant les interactions en ligne, les agents de l'IA transforment les industries et les approches de résolution de problèmes. Le fonctionnement éthique et transparent est primordial. Comprendre ces termes nous permet de façonner l'avenir de l'IA, garantissant que ces systèmes servent de partenaires en cours.
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