이 기사는 AI 시스템이 외부 리소스와 상호 작용하고 미리 훈련 된 데이터를 넘어 기능을 확장 할 수 있도록하는 중요한 설계 패턴 인 Agentic AI의 공구 사용 패턴을 탐색합니다. 우리는이 패턴이 AI 자율성과 문제 해결을 어떻게 향상시키는지를 조사 할 것입니다.
이전에는 반사 패턴에 대해 논의했습니다. 이 기사는 LLM이 외부 시스템, API 및 리소스를 활용하여 정적 훈련 데이터에 내재 된 한계를 극복하는 방법에 중점을 둡니다.
도구 사용 패턴의 주요 측면 :
아키텍처 이해 :
이 다이어그램은 사용자 쿼리를 효율적으로 처리하기 위해 특수 도구 (도구 A, 도구 B, 도구 C)와 상호 작용하는 에이전트 AI 시스템을 보여줍니다. 이 모듈 식 접근법을 사용하면 해당 작업에 가장 적합한 도구에 특정 작업을 할당 할 수 있습니다.
도구 선택 및 에이전트 AI :
LLM의 사용자 입력을 기반으로 적절한 도구를 자율적으로 선택하는 능력은 에이전트 AI의 핵심 기능입니다. 이 동적 도구 선택은 고급 의사 결정 기능을 보여줍니다.
실제 구현 :
이 기사는 세 가지 예를 제시합니다.
Crewai의 블로그 리서치 및 컨텐츠 생성 에이전트 (BRCGA) : 이 에이전트는 다양한 도구 (웹 검색, 파일 읽기, 디렉토리 브라우징)를 사용하여 블로그 컨텐츠를 연구하고 생성합니다. 코드 스 니펫은 이러한 도구의 Crewai 프레임 워크 내의 통합을 보여줍니다. BRCGA가 생성 한 샘플 블로그 게시물에 표시됩니다.
Crewai (Sentimentai)를 사용하는 맞춤형 도구 : 이 에이전트는 TextBlob을 사용하여 텍스트 감정을 분석하는 맞춤형 감정 분석 도구를 사용합니다. 출력은 텍스트의 감정적 톤을 평가하는 도구의 능력을 보여줍니다. 예제 출력이 제공되어 감정 분석 도구의 워크 플로에 통합을 보여줍니다.
처음부터의 공구 사용 (Hackerbot) : 이 에이전트는 API를 사용하여 Hacker News에서 최고의 스토리를 가져옵니다. 이 코드는 처음부터 도구를 구축하고 도구를 도구에 통합하고 사용자 요청을 처리하는 것을 보여줍니다. 예제 출력이 표시됩니다.
에이전트 AI와의 혜택과 관계 :
도구 사용 패턴은 효율성, 확장 성, 유연성 및 실시간 적응과 같은 상당한 장점을 제공합니다. 이 기사는이 패턴과 에이전트 AI의 핵심 원칙 사이의 강력한 관계를 탐구하며, 의사 결정, 자율적 행동, 학습 및 다중 툴 조정과 같은 측면을 강조합니다.
결론:
도구 사용 패턴은 에이전트 AI의 중요한 구성 요소로, LLM이 정적 지식을 넘어서 세계와 동적으로 상호 작용할 수 있도록 LLM을 강화합니다. 자율 운영을위한 모듈 식 설계 및 용량은보다 정교하고 다재다능한 AI 시스템을위한 길을 열어줍니다. 이 주제에 대해 더 깊이 파고 들기를 원하는 사람들을 위해 추가 읽기와 자원이 제공됩니다. FAQ 섹션은 공구 사용 패턴 및 에이전트 AI에 대한 일반적인 질문을 다룹니다.
위 내용은 에이전트 AI 도구 사용 패턴이란 무엇입니까? - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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