Rangka Kerja Agentik untuk Aplikasi AI Generatif - Analytics Vidhya

Bayangkan mempunyai pembantu berkuasa AI yang bukan sahaja memberi respons kepada pertanyaan anda tetapi juga mengumpulkan maklumat secara autonomi, melaksanakan tugas, dan juga mengendalikan pelbagai jenis teks, imej, dan kod. Bunyi futuristik? Dalam artikel ini, kami menyelam ke dalam kerangka autogen, teknologi canggih yang membolehkan anda membina agen perbualan yang bijak dan multimodal itu. Sama ada anda ingin mengautomasikan tugas pembangunan perniagaan seperti mengikis web dan meringkaskan kandungan atau melaksanakan kod dengan pengawasan manusia, panduan ini akan membimbing anda melalui setiap langkah. Jika anda berminat untuk memanfaatkan AI untuk membuat ejen yang berkuasa dan mengurus sendiri, ini mesti dibaca!

Artikel ini didasarkan pada ceramah baru -baru ini yang diberikan oleh Bysudalai Rajkumaronagentic Rangka Kerja untuk Aplikasi Gue, di Sidang Kemuncak THEDATAHACK 2024.

Hasil pembelajaran

• Memahami konsep teras dan komponen Agentic AI.
• Ketahui manfaat dan batasan AI tradisional berbanding dengan AIS AI.
• Terokai peranan alat dan sistem dalam meningkatkan keupayaan ejen AI.
• Cari aplikasi dan potensi kesan sistem multi-agen.
• Periksa pertimbangan etika dan trend masa depan dalam agentik AI.

• Apa itu Agentic AI?
• Mengapa Agentic AI penting?
  • Interaksi dan autonomi dinamik
  • Integrasi pengetahuan yang dipertingkatkan
  • Keupayaan pelaksanaan tindakan
  • Pengendalian tugas yang kompleks
• Memahami komponen ejen AI
  • Permintaan pengguna
  • Ejen
  • Ingatan
  • Alat
  • Perancangan
• Apakah sistem ejen tunggal?
• Alat untuk ejen
  • Pangkalan data vektor
  • Carian web
  • Pelaksanaan Kod
  • API luaran
• Apakah sistem multi-agen?
  • Faedah utama sistem pelbagai agen
  • Penggunaan alat dalam sistem pelbagai agen
• Dua Sistem Ejen - Refleksi
• Sistem Multi-Agen-Sembang Kumpulan
• Memahami rangka kerja aggenik
• Rangka Kerja Agentik - Phidata
• Rangka Kerja Agentik - Crewai
• Rangka Kerja Agentik - Autogen
• Gunakan kes AI AI
  • Pengekodan multi-agen kolaboratif
  • Sembang kumpulan dinamik
  • Permainan perbualan seperti catur
  • Pelaksanaan tugas yang kompleks dengan alat tersuai
• Masa Depan Agentic AI
• Pertimbangan etika AI AI
• Potensi kesan agentik AI ke atas masyarakat
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu Agentic AI?

Agentic AI merujuk kepada kategori sistem kecerdasan buatan yang direka untuk bertindak dengan tahap autonomi dan agensi. Tidak seperti model AI tradisional yang terutamanya beroperasi di bawah pengawasan manusia langsung, kerangka AI yang agensi dibina untuk mengendalikan tugas-tugas dunia yang kompleks dengan intervensi yang minimum. Sistem ini mampu menguruskan pelbagai komponen seperti ejen perbualan, alat carian web, dan persekitaran pelaksanaan kod. Mereka menggunakan teknologi canggih untuk memproses pelbagai jenis data-teks, imej, dan juga kod yang boleh dilaksanakan-membolehkan mereka melaksanakan fungsi canggih seperti mengumpulkan maklumat, berinteraksi dengan pengguna, dan melaksanakan tugas dalam masa nyata.

Satu contoh utama Agentic AI ialah Rangka Kerja Autogen, yang menyokong perkembangan ejen pintar yang mampu mencari web, meringkaskan kandungan, dan melaksanakan kod. Rangka kerja ini menawarkan pendekatan berstruktur kepada ejen bangunan yang boleh mengendalikan input multimodal dan corak perbualan yang kompleks, menjadikannya alat yang tidak ternilai untuk pemaju dan perniagaan yang ingin mengautomasikan proses yang rumit.

Juga Baca: Menyelam dalam Rangka Kerja Ejen Langchain

Mengapa Agentic AI penting?

Marilah kita faham mengapa Agentic AI penting.

Interaksi dan autonomi dinamik

Tidak seperti model bahasa besar tradisional (LLMS), yang menjana respons dalam mod sifar-shot, ejen berinteraksi secara dinamik. LLMS tradisional membuat token berdasarkan input segera tanpa keupayaan untuk meninjau semula atau mengubah suai output mereka. Sebaliknya, ejen boleh terus memperbaiki respons mereka. Mereka melakukan ini berdasarkan maklumat baru, maklum balas, atau perubahan dalam konteks. Ini membolehkan penyelesaian masalah yang lebih adaptif dan autonomi.

Integrasi pengetahuan yang dipertingkatkan

LLMs secara semulajadi terhad oleh pengetahuan dalaman mereka yang sedia ada, yang mungkin tidak meliputi semua maklumat yang relevan atau terkini. Ejen, bagaimanapun, boleh direka untuk mengakses dan mengintegrasikan data masa nyata dari pelbagai sumber, meningkatkan keupayaan mereka untuk memberikan maklumat yang tepat dan terkini. Ini menjadikan mereka lebih berkesan dalam persekitaran di mana pengetahuan terkini adalah penting.

Keupayaan pelaksanaan tindakan

LLM tradisional tidak mempunyai keupayaan untuk melaksanakan tindakan, seperti menjalankan kod atau melaksanakan tugas -tugas tertentu di luar penjanaan teks. Ejen boleh menjembatani jurang ini dengan menggabungkan fungsi untuk melaksanakan kod, berinteraksi dengan sistem lain, atau melakukan tindakan kompleks secara langsung. Keupayaan ini adalah penting untuk mengautomasikan tugas dan melaksanakan aliran kerja yang melibatkan lebih daripada sekadar menghasilkan teks.

Pengendalian tugas yang kompleks

LLM sering tidak sesuai untuk melaksanakan tugas-tugas yang kompleks, pelbagai langkah yang memerlukan proses rumit atau membuat keputusan. Ejen boleh mengendalikan tugas -tugas tersebut dengan menggabungkan pelbagai fungsi seperti mengakses pangkalan data luaran, berinteraksi dengan API, dan melakukan operasi berurutan -menjadikan mereka sesuai untuk aplikasi kompleks dan pelbagai.

Juga Baca: Panduan Komprehensif untuk Membina Ejen AI Dari Gores

Memahami komponen ejen AI

Kami sekarang akan menyelam lebih mendalam ke dalam pemahaman komponen agen AI.

Permintaan pengguna

Di sinilah semuanya bermula. Pengguna menyediakan input atau prompt, yang berfungsi sebagai asas untuk tindakan ejen. Tidak seperti model AI tradisional yang mungkin bertindak balas dengan jawapan statik, ejen direka untuk mengambil permintaan ini dan berinteraksi secara dinamik dengan persekitaran, menyesuaikan tingkah laku dan output mereka berdasarkan arahan pengguna.

Ejen

Angka pusat dalam sistem ini, ejen memproses permintaan pengguna dan mengatur tindakan yang diperlukan. Ejen bertindak secara autonomi untuk mentafsirkan input, menguruskan sumber, dan membuat keputusan mengenai cara meneruskannya. Ia bukan hanya untuk menghasilkan respons; Ini mengenai memahami matlamat dan menentukan langkah -langkah yang diperlukan untuk mencapainya, selalunya dengan memecahkan tugas -tugas yang kompleks ke dalam subtask yang boleh diurus.

Ingatan

Memori adalah penting bagi ejen untuk mengekalkan konteks dan belajar dari interaksi sebelumnya. Tidak seperti LLM tradisional, yang tidak mempunyai ingatan berterusan merentasi interaksi, ejen boleh menyimpan maklumat yang relevan dan mengingatnya seperti yang diperlukan. Ini membolehkan mereka mengesan keutamaan pengguna, matlamat projek, atau tugas yang berterusan, mewujudkan pengalaman yang lebih diperibadikan dan koheren.

Alat

Alat memperluaskan keupayaan ejen di luar hanya menjana teks. Ini boleh menjadi API, pangkalan data, perisian luaran, atau sistem yang boleh diakses oleh ejen untuk menyelesaikan tugas. Sebagai contoh, ejen mungkin menggunakan alat pelaksanaan kod untuk menjalankan program, atau alat pengambilan data untuk mengumpulkan maklumat masa nyata. Alat ini membolehkan ejen melakukan tindakan di dunia nyata, meningkatkan fungsinya jauh melebihi tindak balas statik.

Perancangan

Perancangan membolehkan ejen memecahkan permintaan pengguna ke dalam langkah berstruktur. Daripada memberikan respons tunggal kepada masalah yang kompleks, ejen merancang pelan tindakan. Ejen meramalkan alat mana yang hendak digunakan, maklumat apa yang perlu ditarik balik, dan apa hasil akhir. Pendekatan sistematik ini memastikan bahawa ejen dapat mengendalikan tugas yang memerlukan pelbagai peringkat. Ia menjadikan ejen sesuai untuk aliran kerja yang lebih rumit dan berpanjangan.

Apakah sistem ejen tunggal?

Dalam sistem ejen tunggal, satu ejen ditugaskan untuk mengurus dan memenuhi permintaan pengguna. Ejen bertanggungjawab untuk memahami input, memprosesnya, dan menentukan langkah -langkah yang diperlukan untuk menyampaikan hasil yang diinginkan. Model berpusat ini membolehkan ejen beroperasi secara bebas, memberi tumpuan kepada satu tugas pada satu masa dengan objektif yang jelas.

Salah satu ciri utama sistem ejen tunggal ialah penggunaan alat. Ejen ini dilengkapi dengan akses kepada pelbagai alat luaran untuk memperluaskan keupayaannya. Sebagai contoh, apabila dibentangkan dengan tugas yang memerlukan pengekodan, ejen boleh melaksanakan kod dengan menggunakan alat pelaksanaan kod. Ia juga boleh berinteraksi dengan API, pangkalan data, atau perisian luaran untuk mengumpulkan maklumat, melakukan pengiraan, atau menjana output. Ejen memilih alat yang sesuai berdasarkan keperluan tugas dan menggunakannya secara autonomi untuk mencapai matlamat.

Sistem ejen tunggal memastikan bahawa tugas dikendalikan dengan cekap dan dalam persekitaran terkawal. Ini menjadikannya sangat sesuai untuk aliran kerja yang lebih mudah dan terfokus. Dengan memanfaatkan memori dalaman dan alat luarannya, ejen dapat menangani pelbagai cabaran. Ia mengekalkan ketepatan koheren dan tugas sepanjang proses.

Alat untuk ejen

Ejen bergantung kepada pelbagai alat untuk memperluaskan keupayaan mereka di luar pengetahuan dalaman dan kuasa pemprosesan mereka. Alat ini memberi kuasa kepada ejen untuk melaksanakan tugas, mengambil maklumat, dan berinteraksi dengan sistem luaran dengan berkesan. Berikut adalah beberapa alat utama yang biasa digunakan oleh ejen:

Pangkalan data vektor

Pangkalan data vektor memainkan peranan penting dalam membolehkan ejen menyimpan, mengambil, dan memproses sejumlah besar maklumat dalam format yang dioptimumkan untuk carian persamaan. Apabila ejen perlu mengingati interaksi masa lalu, titik data yang kompleks, atau dataset besar, pangkalan data vektor membantu dengan cepat mengenal pasti maklumat yang relevan berdasarkan persamaan dan bukannya perlawanan yang tepat. Ini amat berguna apabila ejen berurusan dengan input bahasa semulajadi atau memerlukan pengiktirafan corak canggih.

Carian web

Alat carian web membolehkan ejen mengakses maklumat masa nyata dari Internet, memperluaskan pangkalan pengetahuan mereka melampaui data dalaman yang sedia ada. Apabila berhadapan dengan soalan atau tugas yang memerlukan kemas kini, fakta, atau pandangan terkini, ejen boleh melakukan carian web untuk mengumpulkan kandungan yang relevan. Keupayaan ini penting untuk menyelesaikan masalah dinamik, membolehkan ejen menyesuaikan diri dengan maklumat baru dan bertindak balas dengan tepat dalam senario dunia nyata.

Pelaksanaan Kod

Alat pelaksanaan kod membolehkan ejen menulis, menguji, dan menjalankan kod sebagai sebahagian daripada proses penyelesaian masalah mereka. Untuk tugas yang melibatkan pengaturcaraan, seperti menjana skrip atau mengautomasikan aliran kerja, ejen boleh melaksanakan kod secara real-time. Keupayaan ini membolehkan ejen menangani cabaran teknikal yang kompleks. Ini termasuk debugging, pembangunan perisian, dan automasi.

API luaran

Ejen menggunakan API luaran (antara muka pengaturcaraan aplikasi) untuk berinteraksi dengan pelbagai sistem, perkhidmatan, dan platform. Dengan mengakses API luaran, ejen boleh mendapatkan data, mencetuskan tindakan, atau berkomunikasi dengan perisian lain. Sama ada ia mengambil data cuaca, memulakan urus niaga kewangan, atau mengintegrasikan dengan sistem perusahaan, API berfungsi sebagai jambatan yang membolehkan ejen melakukan tugas khusus di seluruh domain dan industri yang berbeza.

Apakah sistem multi-agen?

Sistem Multi-Agen (MAS) menyatukan pelbagai ejen untuk bekerjasama, masing-masing dengan kemahiran atau peranan khusus, untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks yang berada di luar kapasiti ejen tunggal. Sistem ini membolehkan pendekatan yang lebih dinamik dan diedarkan untuk menyelesaikan masalah, membolehkan ejen berinteraksi, berkongsi pengetahuan, dan menyelaraskan tindakan untuk mencapai matlamat yang sama.

Dalam persediaan multi-agen, setiap ejen direka untuk mengendalikan tugas atau proses tertentu dalam konteks yang lebih luas. Pembahagian buruh ini membawa kepada kecekapan yang lebih tinggi, kerana ejen dapat beroperasi secara bebas dan selari, memastikan penyelesaian tugas yang lebih cepat dan peningkatan skalabilitas.

Faedah utama sistem pelbagai agen

• Pengkhususan: Ejen boleh direka untuk mengkhususkan diri dalam bidang tertentu, seperti carian web, pengambilan data, atau pelaksanaan kod. Setiap ejen memberi tumpuan kepada domain tertentu, yang membolehkan pengendalian tugas yang lebih tepat dan tepat.
• Kerjasama: Dengan bekerjasama, ejen boleh berkongsi maklumat, menyelaraskan matlamat, dan menyokong satu sama lain dalam penyelesaian masalah yang kompleks. Satu ejen mungkin mengumpulkan data sementara satu lagi memprosesnya, mewujudkan sistem yang lebih mantap dan fleksibel.
• Ketahanan: Jika satu ejen gagal atau menghadapi masalah, ejen lain boleh melangkah masuk, memastikan tugas itu masih dapat diselesaikan. Ini mewujudkan sistem yang lebih berdaya tahan dengan redundansi terbina dalam.
• Skalabiliti: Sistem multi-agen berskala, menjadikannya lebih mudah untuk menambah lebih banyak ejen apabila tugas berkembang dalam kerumitan. Apabila permintaan meningkat, ejen tambahan boleh diperkenalkan untuk mengimbangi beban kerja.

Penggunaan alat dalam sistem pelbagai agen

Alat seperti pangkalan data vektor, API luaran, dan pelaksanaan kod dimainkan dalam sistem multi-agen. Sebagai contoh, satu ejen boleh menggunakan pangkalan data vektor untuk mendapatkan maklumat yang relevan, sementara ejen lain mungkin menggunakan API untuk mengambil data masa nyata. Alat ini membolehkan ejen berfungsi dengan cekap, menjadikannya mungkin untuk mengendalikan tugas yang lebih rumit dan pelbagai aspek.

Dua Sistem Ejen - Refleksi

Dalam sistem dua agen, idea ini berkisar sekitar dua agen yang berbeza yang bekerja bersama-sama, masing-masing mempunyai peranan yang unik untuk merenung dan memperbaiki tugas. Sifat reflektif ini penting untuk tugas -tugas kompleks yang memerlukan proses berulang dan pelarasan dinamik.

Satu ejen biasanya mengambil peranan melaksanakan tugas utama, seperti menghasilkan teks, melaksanakan kod, atau mendapatkan data. Sementara itu, ejen kedua bertindak sebagai entiti reflektif, mengkaji output, memberikan maklum balas, dan mencadangkan penambahbaikan. Proses refleksi ini adalah penting untuk meningkatkan kualiti keseluruhan kerja, memastikan ejen pertama dapat belajar dari tindakan masa lalu dan membuat keputusan yang lebih baik bergerak ke hadapan.

Sebagai contoh, dalam konteks pelaksanaan kod, ejen pertama mungkin menjana kod berdasarkan tugas yang diberikan, sementara ejen kedua mengkaji kod, memeriksa kesilapan atau ketidakcekapan yang berpotensi, dan mendorong semakan. Dinamik yang berulang-ulang ini membolehkan peningkatan berterusan dan hasil yang berkualiti tinggi.

Refleksi dalam sistem dua agen membantu mengatasi batasan model AI tradisional, di mana gelung maklum balas sering tidak hadir. Ejen reflektif memastikan bahawa tugas tidak hanya selesai tetapi ditapis untuk kecekapan maksimum, kreativiti, dan ketepatan. Kerjasama ini membawa kepada prestasi yang lebih baik merentasi tugas seperti penjanaan kod, pengambilan data, dan proses penyelesaian masalah.

Sistem Multi-Agen-Sembang Kumpulan

Dalam sistem multi-agen, ejen bekerjasama untuk menyelesaikan masalah yang rumit dengan mengedarkan tugas di antara mereka. Dalam persekitaran sembang kumpulan, pelbagai ejen bekerja secara selari, berkomunikasi dan berkongsi pengetahuan. Setiap ejen menyumbang kepada bahagian tertentu tugas. Sistem ini membolehkan penyelesaian masalah kolektif, dengan ejen yang mengkhususkan diri di kawasan yang berbeza. Akibatnya, tugas selesai dengan lebih cepat dan cekap.

Sebagai contoh, satu ejen mungkin mengendalikan tugas carian web, yang lain mungkin bertanggungjawab untuk pelaksanaan kod, sementara yang ketiga mungkin memberi tumpuan kepada berinteraksi dengan API luaran. Ejen -ejen ini boleh berkomunikasi dan berkongsi penemuan mereka, menyumbang kepada matlamat yang lebih luas. Dinamik sembang kumpulan membolehkan setiap ejen memahami objektif keseluruhan, memecahkannya ke dalam komponen yang lebih kecil, dan kemudian bersatu untuk menyediakan penyelesaian holistik.

Tetapan sembang kumpulan berguna untuk tugas yang memerlukan pelbagai bentuk kepakaran atau sumber. Ejen memanfaatkan kekuatan dan pangkalan pengetahuan masing -masing. Komunikasi yang berterusan memastikan bahawa ejen tetap sejajar dengan matlamat akhir. Mereka menyesuaikan strategi mereka secara real-time berdasarkan pandangan dari rakan-rakan ejen. Ini mewujudkan ekosistem kerjasama yang meniru kerja berpasukan manusia, dengan faedah tambahan automasi dan skalabiliti.

Memahami rangka kerja aggenik

Rangka kerja Agentic adalah platform atau pakej perisian khusus yang direka untuk memudahkan penciptaan, pengurusan, dan penggunaan agen AI. Rangka kerja ini menyediakan komponen dan abstraksi yang telah dibina yang memudahkan proses membina sistem agensi, yang membolehkan pemaju memberi tumpuan kepada tugas-tugas peringkat tinggi dan bukannya mencipta semula unsur-unsur asas.

Ciri -ciri utama kerangka agentik termasuk:

• Komponen dan Abstraksi Pra-Bina : Rangka kerja ini menawarkan blok bangunan penting untuk membantu pemaju dengan cepat menubuhkan ejen dan aliran kerja. Mereka mentakrifkan corak reka bentuk biasa dan aliran kerja untuk menyelaraskan penciptaan sistem AI.
• Integrasi dengan Alat dan Persekitaran : Rangka kerja Agentik direka untuk berfungsi dengan lancar dengan pelbagai alat dan persekitaran luaran, membolehkan ejen untuk berinteraksi dengan pangkalan data, API, dan perkhidmatan lain yang diperlukan untuk tugas yang kompleks.
• Komunikasi Antara Ejen : Rangka kerja ini menyokong komunikasi pelbagai agen, membolehkan ejen untuk bekerjasama, berkongsi maklumat, dan bekerjasama dengan tugas yang lebih besar. Ciri ini amat penting dalam sistem multi-agen, di mana koordinasi adalah kunci.
• Pengurusan Memori : Mengendalikan memori dengan berkesan adalah penting bagi ejen untuk melaksanakan tugas yang memerlukan pengekalan konteks dari masa ke masa. Rangka kerja agensi menyediakan mekanisme untuk mengurus dan mengakses memori, memastikan bahawa ejen dapat mengingat maklumat yang relevan apabila diperlukan.
• Pemantauan dan penyahpepijatan : Platform ini sering termasuk alat terbina dalam untuk memantau prestasi ejen, mengesan aliran kerja, dan debugging, memastikan agen berfungsi seperti yang diharapkan dan membolehkan penyelesaian masalah yang lebih mudah.

JUGA BACA: Rangka 5 teratas untuk membina ejen AI pada tahun 2024

Rangka Kerja Agentik - Phidata

Rangka kerja agentik oleh Phidata memberi kuasa kepada pengguna untuk membina pembantu AI yang canggih. Ia melampaui model bahasa besar (LLMS). Phidata mengintegrasikan memori, pengetahuan, dan suite alat. Ini meningkatkan keupayaan pembantu AI. Ia menjadikan mereka lebih berkesan untuk mengendalikan tugas -tugas yang kompleks.

Dalam rangka kerja Phidata, pembantu AI adalah gabungan beberapa komponen utama:

LLM (model bahasa besar) : teras pembantu, yang bertanggungjawab untuk memproses bahasa semula jadi dan menjana respons.

• Memori : Ini membolehkan pembantu mengekalkan maklumat dari masa ke masa, membolehkannya mengekalkan konteks dan meningkatkan tanggapannya dengan mengingatkan semula interaksi masa lalu.
• Sumber Pengetahuan : Ini termasuk pelbagai input data seperti sejarah sembang, PDF, laman web, dan pangkalan data yang boleh dirujuk oleh pembantu ketika memberikan respons.
• Alat : Pembantu dilengkapi dengan alat yang berkuasa untuk melakukan tindakan di luar hanya menjawab soalan. Alat ini termasuk:
  • Carian Web : Untuk mencari maklumat dalam masa nyata.
  • Hantar E -mel : Membenarkan pembantu mengendalikan tugas komunikasi.
  • Ringkaskan dokumen : Menawarkan keupayaan untuk memadamkan maklumat dari teks besar.
  • Jalankan Pertanyaan : Berinteraksi dengan pangkalan data dan menjalankan pertanyaan khusus untuk mendapatkan data yang relevan.
• Entiti : Pembantu boleh bekerja dengan data berstruktur seperti JSON, membuat panggilan API, dan menggunakan fakta atau teks yang disimpan untuk memaklumkan jawapannya.
• Aliran Kerja dan Pencetus : Pembantu Phidata boleh mencetuskan aliran kerja, seperti tindakan pangkalan data atau operasi pangkalan data vektor (Vectordb), untuk mengautomasikan proses kompleks.

Rangka Kerja Agentik - Crewai

Rangka Kerja Crewai direka khusus untuk membolehkan penciptaan dan pengurusan agen AI yang bermain-main yang bekerjasama sebagai unit kohesif untuk menangani tugas-tugas yang kompleks. Ia menyediakan pendekatan berstruktur untuk membina dan menggunakan ejen AI yang boleh beroperasi secara diselaraskan dan kolaboratif.

Ciri -ciri utama Crewai termasuk

• Ejen AI berasaskan peranan : Crewai memudahkan reka bentuk agen AI dengan peranan tertentu, yang membolehkan mereka bekerjasama dalam struktur yang ditetapkan. Ejen -ejen ini boleh diberikan tugas khusus bergantung kepada keupayaan mereka, membolehkan pembahagian buruh yang cekap.
• Alat yang disesuaikan : Pengguna boleh menentukan alat yang setiap ejen AI akan menggunakan, menyesuaikannya berdasarkan keperluan tugas -tugas di tangan. Fleksibiliti ini membolehkan ejen memanfaatkan set alat yang betul untuk melaksanakan fungsi mereka dengan berkesan.
• Tugas Tugas dan Pelaksanaan : Crewai menyokong keupayaan untuk menentukan proses pelaksanaan tugas yang boleh sama -sama berurutan atau hierarki, bergantung kepada kerumitan alur kerja. Ini memastikan tugas selesai dalam urutan yang betul atau sebagai sebahagian daripada pelan berstruktur yang lebih besar.
• Pengurusan Output : Rangka kerja ini membolehkan ejen menyimpan output mereka sebagai fail, menjadikannya mudah untuk mengambil dan mengkaji semula hasil kerja mereka. Ini amat berguna untuk membuat dokumentasi atau log penyelesaian tugas.
• Keserasian model sumber terbuka : Crewai direka untuk bekerja dengan model sumber terbuka, memberikan fleksibiliti untuk pengguna yang lebih suka mengintegrasikan pelbagai model AI ke dalam rangka kerja. Ini menjadikannya boleh diakses oleh pelbagai pemaju dan kes penggunaan yang lebih luas.

Crewai membolehkan pasukan ejen AI bekerjasama, mengambil peranan dan tugas khusus dalam persekitaran yang lancar, teratur, dan kolaboratif.

Rangka Kerja Agentik - Autogen

Autogen adalah rangka kerja pengaturcaraan sumber terbuka yang dibangunkan oleh Microsoft untuk memudahkan bangunan dan penggunaan agen AI. Ia menyediakan platform yang fleksibel yang membolehkan pemaju menyesuaikan agen AI untuk pelbagai tugas dan kes penggunaan. Rangka kerja ini sangat sesuai untuk aliran kerja pelbagai agen yang kompleks, memberikan sokongan yang mantap untuk corak dan interaksi perbualan.

Ciri utama autogen termasuk

• Ejen AI yang disesuaikan : Autogen membolehkan ejen AI disesuaikan untuk memenuhi pelbagai keperluan, menjadikannya dapat disesuaikan untuk pelbagai tugas dan industri. Pengguna boleh mengubah suai tingkah laku ejen, alat, dan aliran kerja berdasarkan keperluan khusus.
• Sokongan untuk aliran kerja multi-agen yang kompleks : Rangka kerja ini menyokong corak perbualan lanjutan yang membolehkan beberapa ejen bekerjasama dengan lancar dalam senario kompleks. Aliran kerja multi-agen ini menjadikannya sesuai untuk operasi berskala besar di mana pelbagai tugas perlu diselaraskan.
• Interaksi Manusia-dalam-THE : Autogen mengintegrasikan pengawasan manusia ke dalam proses, yang membolehkan interaksi manusia-dalam-gelung. Ini memastikan keputusan kritikal dapat dibuat oleh pengendali manusia, meningkatkan kebolehpercayaan sistem AI.
• Sokongan Pelaksanaan Kod : Autogen menyediakan sokongan yang mantap untuk pelaksanaan kod, yang membolehkan ejen AI melaksanakan skrip atau program dalam persekitaran tempatan atau melalui bekas Docker. Ini menjadikannya sesuai untuk tugas teknikal seperti automasi, analisis data, atau pembangunan perisian.
• Memori Perbualan dan Pengurusan Konteks : Autogen dilengkapi dengan keupayaan memori perbualan, membolehkan ejen AI mengingati interaksi masa lalu dan mengekalkan konteks dalam perbualan yang panjang. Ini adalah penting untuk mengekalkan kesinambungan dalam dialog, terutamanya dalam perkhidmatan pelanggan atau persekitaran kerjasama.
• Pengendalian ralat terbina dalam : Rangka kerja ini dilengkapi dengan mekanisme pengendalian kesilapan terbina dalam untuk memastikan operasi yang lancar walaupun masalah yang tidak dijangka timbul, meningkatkan kebolehpercayaan dan daya tahan sistem.

Imej di bawah adalah konfigurasi untuk sistem AI di mana ejen berinteraksi tanpa input manusia (human_input_mode = "tidak pernah") dan mengendalikan tugas secara autonomi. Ia termasuk ejen seperti ConversableAgent, Penolong, dan UserProxyagent yang diuruskan oleh GroupChatManager, yang membolehkan interaksi sembang kumpulan dengan pilihan untuk input manusia jika diperlukan (human_input_mode = "selalu").

Sistem AI multi-agen menggunakan ejen khusus seperti pembantu, pakar, dan komander untuk menangani pelbagai tugas, dari masalah matematik untuk sembang kumpulan dinamik dan pengekodan multi-agen. Ia memudahkan kerjasama dan komunikasi yang lancar antara AI dan peserta manusia.

Gunakan kes AI AI

Marilah kita membincangkan kes -kes penggunaan AI yang agentik.

Penyelesaian masalah automatik dan membuat keputusan

AIS AIS boleh menyelesaikan masalah yang kompleks secara autonomi dengan menggunakan pelbagai agen khusus. Sebagai contoh, satu ejen boleh didedikasikan untuk mendapatkan semula data yang relevan, satu lagi untuk menganalisis data itu, dan satu pertiga untuk membuat keputusan berdasarkan penemuan. Pendekatan ini sangat berkesan untuk senario membuat keputusan yang dinamik seperti penilaian risiko atau perancangan projek.

Pengekodan multi-agen kolaboratif

Dalam kes penggunaan ini, Agentic AI membolehkan beberapa ejen untuk bekerjasama dalam tugas pengekodan. Ejen boleh diberikan tanggungjawab pengekodan khusus, seperti mengambil data, menulis coretan kod, atau melaksanakan ujian, semua sambil mengekalkan komunikasi. Pendekatan multi-agen ini mengoptimumkan tugas pengaturcaraan yang kompleks, mengurangkan masa dan kesilapan yang sering dikaitkan dengan perkembangan manual.

Sembang kumpulan dinamik

Agentic AI menyokong sembang kumpulan dinamik di mana pelbagai ejen bekerjasama untuk berkomunikasi dan berkongsi maklumat. Sembang ini boleh melibatkan manusia atau sistem AI yang lain, membolehkan koordinasi tugas yang cekap. Sama ada dalam sokongan pelanggan, persekitaran kerja kolaboratif, atau pendidikan, ejen boleh mengendalikan pelbagai tugas seperti menjawab pertanyaan, perbincangan sederhana, atau menganjurkan data.

Permainan perbualan seperti catur

Satu kes penggunaan khusus ialah catur perbualan. Dalam senario ini, Agentic AI menyokong pemain manusia dan AI. Ejen menguruskan logik permainan dan memberikan cadangan strategik. Mereka juga mengendalikan langkah semasa permainan. Ini mewujudkan pengalaman yang kaya dan mendalam bagi pengguna. Ia meningkatkan pembelajaran dan penglibatan.

Pelaksanaan tugas yang kompleks dengan alat tersuai

Sistem AI AIS boleh melaksanakan tugas dengan bantuan alat yang disesuaikan. Sebagai contoh, ejen boleh menghantar e -mel, menjalankan pertanyaan, atau memanggil API. Ini membolehkan automasi aliran kerja berulang atau kompleks, seperti operasi perniagaan atau pembangunan perisian, dengan kecekapan dan ketepatan.

Juga Baca: Panduan Komprehensif Mengenai Ejen AI Dengan Autogpt

Masa Depan Agentic AI

Masa depan AIS AI membayangkan sistem yang akan semakin beroperasi dengan autonomi, memanfaatkan keupayaan lanjutan seperti kolaborasi multi-agen dan integrasi alat yang dipertingkatkan. Sistem AI ini akan terus berkembang untuk mengendalikan tugas yang lebih kompleks, meningkatkan pengambilan keputusan, dan memberikan hasil yang lebih tepat.

Kita boleh mengharapkan Agentic AI berkembang ke bidang seperti penjagaan kesihatan, kewangan, dan pendidikan. Dalam penjagaan kesihatan, ejen khusus boleh membantu dalam proses diagnostik. Dalam kewangan, mereka boleh membantu dalam analisis kewangan. Dan dalam pendidikan, mereka dapat memberikan pengalaman pembelajaran yang diperibadikan. Keupayaan ejen AI yang semakin meningkat untuk belajar dari pengalaman akan membentuk perkembangan masa depan. Mereka akan membawa kecekapan dan kecerdasan yang lebih besar kepada pelbagai industri.

Pertimbangan etika AI AI

Agentic AI memperkenalkan beberapa cabaran etika, terutamanya dari segi membuat keputusan dan autonomi. Oleh kerana ejen mengambil lebih banyak tanggungjawab dan beroperasi secara bebas, terdapat risiko akibat yang tidak diingini jika mereka bertindak tanpa pengawasan yang mencukupi. Kebimbangan mengenai akauntabiliti juga timbul -jika ejen AI membuat keputusan yang berbahaya, tidak jelas siapa yang harus bertanggungjawab. Di samping itu, potensi agen AI untuk mengekalkan kecenderungan dalam data atau keputusan tetap menjadi isu utama. Memastikan ketelusan dan keadilan dalam bagaimana ejen memproses maklumat penting untuk mengurangkan kecenderungan dan memastikan sistem AI etika.

Potensi kesan agentik AI ke atas masyarakat

Agentic AI memegang potensi besar untuk mengubah masyarakat dengan mengautomasikan banyak tugas yang kini memerlukan buruh manusia. Ini boleh menyebabkan peningkatan kecekapan dan produktiviti, terutamanya dalam sektor seperti perkhidmatan pelanggan, penjagaan kesihatan, dan pendidikan. Walau bagaimanapun, penggunaan AI yang meluas AI juga menimbulkan kebimbangan mengenai anjakan pekerjaan, kerana sistem AI mengambil alih peranan yang secara tradisinya dilakukan oleh manusia.

Di sisi positif, AGIC AI dapat memberi kuasa kepada individu dan organisasi untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dengan lebih cepat dan lebih berkesan, yang membawa kepada inovasi di seluruh industri. Impak masyarakat yang berpotensi bergantung kepada seberapa baik kita menangani cabaran yang berkaitan dengan peralihan pekerjaan, etika, dan akses yang saksama kepada teknologi AI.

Kesimpulan

Agentic AI mewakili lonjakan yang ketara ke hadapan dalam keupayaan kecerdasan buatan, yang membolehkan lebih banyak sistem autonomi, pintar untuk mengendalikan tugas -tugas yang kompleks dan menyesuaikan diri dengan pelbagai persekitaran. Memandangkan ejen AI terus berkembang, mereka akan memainkan peranan penting dalam pelbagai industri, dari penjagaan kesihatan untuk membiayai, menawarkan kecekapan, inovasi, dan penyelesaian baru kepada masalah dunia sebenar. Walau bagaimanapun, dengan kemajuan ini datang, keperluan untuk pertimbangan etika yang teliti, menangani cabaran seperti akauntabiliti, kecenderungan, dan kesan masyarakat. Ketika kami menavigasi masa depan Agentic AI, mengimbangi potensi dengan penempatan yang bertanggungjawab akan menjadi kunci untuk memastikan sumbangan positifnya kepada masyarakat.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apa itu Agentic AI?

A. Agentic AI merujuk kepada sistem kecerdasan buatan maju yang mampu membuat keputusan autonomi dan pelaksanaan tugas, memanfaatkan ingatan, alat, dan perancangan untuk operasi yang kompleks.

S2. Mengapa Agentic AI penting?

A. Ia meningkatkan keupayaan AI untuk melaksanakan tugas-tugas yang kompleks dan menyesuaikan diri dengan situasi baru, mengatasi batasan model tradisional yang bergantung semata-mata kepada pengetahuan dan tindak balas statik yang sedia ada.

Q3. Apakah komponen utama agen AI?

A. Komponen utama termasuk permintaan pengguna, ejen itu sendiri, memori, alat, dan sistem perancangan yang membolehkan ejen melaksanakan tugas dengan berkesan.

Q4. Apakah sistem ejen tunggal?

A. Sistem ejen tunggal beroperasi secara bebas untuk mengendalikan tugas dan menggunakan alat seperti pelaksanaan kod dan carian web, tetapi terhad kepada keupayaan ejen tunggal.

Atas ialah kandungan terperinci Rangka Kerja Agentik untuk Aplikasi AI Generatif - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!