Сім вузлів для ШІ Агентів: Розбір Фреймворку та Практичні Приклади

Сім вузлів до Штучного Інтелекту: Розбір Фраямворку для Створення Агентів

У світі стрімкого розвитку штучного інтелекту, розробка агентів стає все більш доступною. Але як зорієнтуватися у цій швидкоплинній течії, перетворити складні завдання на прості кроки та створювати дійсно потужні рішення? Відповідь криється у розумінні фундаментальних принципів та структурі, яка дозволяє розкласти навіть найскладніші процеси на зрозумілі частини. Саме такий підхід демонструє нам автор відео, поділившись своєю власною “семивузловою схемою” – ментальною моделлю, яка дає змогу будувати агентів ШІ із задатками великої функціональності.

Мене звати Ліла Гарт, я з радістю ознайомлю вас з цією захоплюючою концепцією, адже вона безпосередньо торкається питання створення дійсно ефективних систем.

Серце Агента: Граф як План

Перш за все, важливо зрозуміти ключовий принцип. Агенти ШІ, по суті, є графами. Кожен агент – це складна мережа взаємопов’язаних вузлів, які взаємодіють між собою, утворюючи цикли мислення та дій. Це кардинально відрізняється від традиційних, лінійних процесів автоматизації, де кожен крок чітко визначений та виконується у строгому порядку. В агентах ШІ ми маємо набагато більшу гнучкість, де рішення та дії залежать від отриманих даних, взаємодії з іншими агентами та динамічного обміну даними.

Розглянемо базову структуру: користувацький ввід потрапляє до великої мовної моделі (LLM). LLM приймає рішення, використовуючи інструменти, та генерує кінцевий вивід. Цей процес – і є графічний цикл. LLM вирішує, який інструмент використати, отримує результати, аналізує їх та, залежно від цього, звертається до інших інструментів, що може повторюватися неодноразово.

Саме тому розуміння агенту як графа – це ключ до розкладання складних задач на прості компоненти. Семивузлова схема пропонує конкретний посібник, розбиваючи процес створення агентів на сім основних категорій:

Сім Вузлів: Складові Успіху

Ось основні вузли, з яких автор пропонує конструювати будь-якого агента ШІ:

1. LLM (Large Language Model / Велика Мовна Модель): Це “мозок” агента, центр прийняття рішень, що обробляє вхідні дані, розмислює та визначає наступні кроки. Тут відбуваються основні процеси інтелектуальної обробки інформації.

2. Tool (Інструмент): Вузол, що відповідає за виконання конкретних дій. Це може бути пошук в інтернеті, запуск коду або запити до баз даних. LLM вирішує, коли та які інструменти використовувати для досягнення поставленої мети.

3. Control (Контроль): Забезпечує детерміновану поведінку агента за допомогою звичайних робочих процесів чи коду. Контрольні вузли управляють фільтрацією, умовами та маршрутизацією, роблячи систему більш стабільною та передбачуваною.

4. Memory (Пам’ять): Місце для збереження як короткострокових (історія бесід), так і довгострокових (векторні бази даних) знань. Пам’ять дозволяє агенту “запам’ятовувати” важливу інформацію, що впливає на його майбутні відповіді та дії.

5. Guardrail (Заборони): Критично важливий вузол для підвищення надійності агента. Це фільтри, що перевіряють вхідні дані від користувача та вихідні дані від агента відповідно до визначених правил. Вони запобігають помилкам, неконтрольованій генерації неправдивої інформації та забезпечують безпеку взаємодії.

6. Fallback (Резервний варіант): Реагує на помилки, дозволяючи агенту виправити їх, повторити спробу або запропонувати альтернативне рішення. Цей вузол забезпечує плавність роботи та покращує взаємодію з користувачем.

7. User Input (Введення від користувача): Вузол, що дозволяє агенту взаємодіяти з користувачем у процесі роботи, запитувати підтвердження дій або збирати додаткову інформацію. Це реалізує концепцію “людина в контурі”, підвищуючи контроль над процесом.

Від Простого до Складного: Приклади та Практика

Автор демонструє, як ці сім вузлів можуть використовуватися для побудови агентів різної складності, від базових до просунутих. Розглянемо декілька прикладів.

Приклад 1: Базовий агент створення страв.

• LLM: Генерує рецепти страв.
• Tool: Заносить рецепти до таблиці AirTable (база даних).
• Memory: Короткострокова пам’ять.

У цьому простому прикладі LLM взаємодіє з інструментом для створення записів і запам’ятовує історію взаємодії. Цей приклад дозволяє продемонструвати основний цикл взаємодії агента.

Приклад 2: Агент з довгостроковою пам’яттю.

• LLM: Генерує відповідь, враховуючи попередні коментарі та дані.
• Tool: Використовує базу даних Google Docs для збереження спогадів.
• Memory: Довгострокова пам’ять з можливістю пошуку та вилучення інформації.

Удосконалюючи попередній приклад, давайте розглянемо використання довгострокової пам’яті. У цьому випадку, агент зберігає дані про вподобання користувача, що потім використовуються під час генерації відповідей. Автор пропонує використання Google Docs як простий варіант для зберігання та пошуку спогадів, хоча зазвичай використовується векторна база даних.

Приклад 3: Агент з контролем та взаємодією з користувачем (Human-in-the-loop).

• LLM: Генерує речення для надсилання в Slack.
• Tool: Інструмент для надсилання повідомлень у Slack.
• Control: Створює маршрут на основі рішення користувача (схвалити чи відхилити повідомлення).
• User Input: Запитує підтвердження від користувача через Slack.

У цьому прикладі додається елемент контролю та взаємодії з користувачем, щоб агент не робив важливі дії без згоди. Користувач затверджує або відхиляє повідомлення в Slack, після чого агент виконує відповідну дію.

Приклад 4: Агент з заборонами (Guardrails)

• LLM: Генерує рецепт страви.
• Tool: Інструмент додає або перевіряє дані.
• Guardrail: Вузол перевіряє, чи містить рецепт назву, опис та інформацію про походження страви.
• Fallback: Повторює генерацію рецепта, якщо умова не виконана.

Заборони забезпечують надійність відповіді. У відео представлено процес, де агент знову створює рецепт страви, але додаються вимоги до формату. Якщо рецепт не відповідає цим вимогам, агент генерує його знов.

Приклад 5: Агент з резервним варіантом (Fallback)

• LLM: Робить певні дії, наприклад, надсилає повідомлення.
• Tool: Виконує дії, наприклад, надсилає повідомлення.
• Fallback: У разі помилки запускається процедура сповіщення.

Резервні варіанти забезпечують плавність роботи та покращують взаємодію з користувачем. Якщо у процесі виникає помилка, запускається механізм сповіщення про це.

Приклад 6: Складний агент, що поєднує всі сім вузлів.

Звернемось до більш комплексного сценарію, де використовується кожен компонент.

1. Початок: Збережені спогади (довгострокова пам’ять) використовуються як контекст для подальшої взаємодії.
2. LLM та Інструменти: LLM генерує страву, враховуючи інформацію з пам’яті та перевіряючи меню на наявність рецепта.
3. Заборони (Guardrail): Вхідні дані перевіряються, чи мають назву та опис. За потреби, запускається додатковий LLM для виправлення формату.
4. User Input та Control: Підтвердження від користувача через Slack та перенаправлення за відповідним сценарієм.
5. AirTable: Додавання готової страви до меню.
6. Довготривала пам’ять: Збереження даних користувача.
7. Вивід: Фінальний результат – готовий рецепт з інформацією про побажання користувача та пропозицію.

У цьому прикладі ми бачимо поєднання всіх етапів – від довгострокової пам’яті до генерування нового рецепту на основі контексту та відправки його користувачеві. Такий підхід демонструє, як складові можуть бути об’єднані для створення потужних інтелектуальних агентів.

Підсумки: Сила Простоти

Схема семи вузлів дозволяє розкласти складні задачі на окремі, легкі для управління компоненти.

Переваги такого підходу:

• Спрощення: Дозволяє розбити великі проблеми на окремі компоненти.
• Гнучкість: Можливість додавати або змінювати окремі вузли без потреби переробляти всю систему.
• Надійність: Застосування дозволяють підвищити надійність та стабільність роботи агентів.

Розуміючи кожен вузол, розробники можуть ефективно планувати, розробляти та вдосконалювати агентів ШІ, забезпечуючи їх функціональність та надійність. Як зазначив автор, саме такий підхід дозволив йому створити складний процес, просто розбивши його на елементи для реалізації.

Ця схема є відмінним планом для планування та створення агентів. Від базової взаємодії з користувачем до складних операцій – розуміння цих семи вузлів дає розуміння, як збудувати потужні рішення.