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. Насправді, 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. Звичайно,

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

Серце Агента: Граф як План

Перш за все, важливо зрозуміти ключовий принцип. Фактично, агенти скажімо, 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 дивіться, чітко визначений та виконується у строгому порядку. В агентах ШІ ми маємо набагато більшу гнучкість, слухайте, 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. Справа в тому, що

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. Дивно, 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. Відверто кажучи,

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. Справа в тому, що 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. Відверто кажучи,

скажімо,

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. До речі,

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 скажімо, приклад дозволяє продемонструвати основний цикл взаємодії агента.

Приклад 2: Агент з довгостроковою пам’яттю. Фактично,

• 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 от, про вподобання користувача, що потім використовуються під час генерації відповідей, в такому дусі. Автор пропонує використання Google Docs як простий варіант для зберігання та пошуку спогадів, хоча зазвичай використовується векторна база даних. Безумовно,

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. Безумовно, звичайно,
• Control: Створює розумієте, 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. Очевидно,

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. Відверто кажучи,
3. Заборони (Guardrail): Вхідні дані перевіряються, чи мають назву та опис. За потреби, запускається додатковий LLM для виправлення формату. Насправді,
4. User Input та Control: Підтвердження від користувача через Slack та перенаправлення за відповідним сценарієм.
5. AirTable: Додавання десь так, готової страви до меню хоча
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 в принципі, семи вузлів дозволяє розкласти складні задачі на окремі, легкі для управління компоненти.

Переваги наприклад, такого підходу:

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

Розуміючи кожен вузол, розробники можуть ефективно планувати, тобто, розробляти та вдосконалювати агентів ШІ, забезпечуючи їх функціональність та надійність, в такому дусі. 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. Звичайно, від базової взаємодії з користувачем до складних операцій -. Розуміння цих припустимо, семи вузлів дає розуміння, як збудувати потужні рішення.