Діалоги з Майбутнім: Як Штучний Інтелект Обирає Свій Розум
Привіт, друзі! Сьогодні я хочу поділитися з вами чимось неймовірно захоплюючим – як штучний інтелект вчиться обирати найкращі інструменти для вирішення ваших задач. Якась магія, правда? Але насправді, це більше, ніж просто магія – це розумне використання можливостей, яке може значно покращити вашу роботу та зекономити ваші ресурси.
Ми всі знаємо, як важко і дорого може бути правильно налаштувати штучний інтелект для різних завдань. Постійно витрачаєш кредити та переживаєш, чи найкращий інструмент ти обрав. Але що, якби існував система, яка б сама вирішувала, який AI-модель використовувати в кожному конкретному випадку? Звучить, як мрія, чи не так? Але я вас запевняю – це реальність, і я з радістю поділюся з вами подробицями.
Уявіть собі систему, що дозволяє вашому AI-агенту динамічно обирати “мозок” для виконання певного завдання. Це не тільки економить гроші, але й значно покращує результати роботи. І найцікавіше – ви отримуєте повну прозорість процесу! Ви бачите не лише результат, а й модель, яку обрав агент, та її відповідь.
Давайте зануримося в деталі. Ми будемо взаємодіяти з агентом через Slack, і ви побачите, як він реагує на різні команди.
Експеримент 1: Створення Жартів
Перше, що ми зробимо, – попросимо агента розповісти нам жарт. Як бачите, я вже намагалася кілька разів, але без особливого успіху. Тепер чекатимемо на реакцію агента.
- На екрані з’являється повідомлення від агента, він вибирає модель і через кілька секунд видає відповідь в Slack.*
Ось! Ми отримали жарт! «Чому вчені не довіряють атомам? Тому що вони складають все!» Смішно, правда? Але найголовніше – ми можемо побачити, яку модель було використано.
- Погляд прямує до журналу*.
Так, в журналі ми бачимо як введене питання, так і отриману відповідь. І ось воно: була використана модель Google Gemini 2.0 flash. Отже, агенту знадобилося зовсім небагато часу, щоб зрозуміти задачу та підібрати відповідний інструмент.
Експеримент 2: Планування Заходу в Календарі
Перейдемо до наступного завдання – створення події в календарі. Попросимо агента запланувати обід на сьогодні в 13:00.
- Запускається процес, агент обирає модель.*
Тепер агент надсилає завдання динамічному агенту, той створює подію і надсилає нам повідомлення в Slack. За кілька секунд ви побачите підтвердження в Slack.
- Відкривається календар – подія в календарі створена.*
Дивовижно! А якщо заглянути в журнал, то побачимо, що цього разу було використано OpenAI’s GBT 4.1 Mini.
Уявіть, наскільки це практично! Замість того, щоб перебирати моделі вручну, ви просто даєте завдання – і система сама вибирає кращий інструмент для його виконання.
Експеримент 3: Дослідження та Створення Блог-Посту
І наостанок, спробуємо щось більш складне. Попросимо агента провести дослідження про AI-голосових агентів та створити відповідний блог-пост.
- Запуск процесу, агент обирає модель.*
Агент обрав модель, та звертається до Tavly для дослідження в інтернеті. Тепер чекатимемо на результат.
- Через деякий час в Slack з’являється блог-пост.*
Вау! Як бачите, для виконання цього завдання Tavly було використано чотири рази, щоб провести ретельне дослідження. Блог-пост готовий! Все, що нам залишилося – глянути в журнал, щоб побачити, яку ж модель було використано цього разу.
- Перегляд журналу.*
І ось воно: Claude 3.7 Sonnet.
Це ще один приклад того, як система може ефективно використовувати різні інструменти для досягнення мети.
У висновку
Як ви бачите, це дійсно вражає! Замість того, щоб витрачати час на підбір потрібної моделі для кожного завдання, система автоматично визначає найкращий варіант. Це не тільки ефективно, але й економить кошти, адже ви платите лише за те, що фактично використовуєте.
Існує безліч потенційних застосувань цієї технології: від автоматизації рутинних завдань до створення складних систем. Весь секрет полягає в здатності штучного інтелекту адаптуватись до конкретного завдання, вибираючи найкращі інструменти для його виконання.
Якщо ви хочете дізнатися більше про цей процес і побачити його в дії, запрошую вас переглянути детальний розбір.
Я сподіваюся, що ця розповідь надихнула вас так само, як надихнула вона мене! Майбутнє вже тут, і воно стає все більш захопливим!
