Ingreso
“Los agentes de IA se convertirán en la forma principal en que interactuaremos con las computadoras en el futuro. Podrán comprender nuestras deposición y preferencias, y ayudarnos de forma proactiva en las tareas y la toma de decisiones.«
Satya Nadella, director ejecutante de Microsoft
Esta visión se está convirtiendo rápidamente en existencia y la fuerza impulsora detrás de ella es la crecimiento de los agentes de IA cerca de sistemas más inteligentes, flexibles y proactivos. Pero, ¿qué permite a estos agentes, específicamente Modelos de lenguajes grandes (LLM)para adaptarnos y objetar perfectamente a nuestras deposición? La respuesta está en los patrones de diseño agente: los marcos subyacentes que permiten a los LLM determinar de forma autónoma la mejor secuencia de acciones para realizar una tarea. En este artículo, exploraremos cómo estos patrones están transformando a los LLM en agentes poderosos y autónomos capaces de impulsar el futuro de la interacción persona-computadora. Profundicemos y veamos cómo funciona todo.
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Descripción caudillo
- Los patrones de diseño de IA agente permiten la toma de decisiones autónoma en agentes de IA, mejorando la flexibilidad y la ejecución de tareas de los LLM.
- Agentes GenAI utilice el enseñanza automotriz para interpretar datos y realizar tareas como servicio al cliente, codificación y creación de contenido.
- uso de herramientas permite a los LLM interactuar con bienes externos, mejorando su funcionalidad y permitiendo la resolución de problemas más complejos.
- Colaboración entre múltiples agentes divide las tareas entre agentes, optimizando flujos de trabajo complejos como la gobierno de la sujeción de suministro y los sistemas autónomos.
- Agentes de codificación autónomos facilitar el progreso de software generando y refinando código, crucial en industrias como fintech y vehículos autónomos.
Patrones de diseño de IA agente
IA agente Los patrones de diseño son un conjunto de enfoques estructurados que guían el progreso y la ejecución de agentes de IA autónomos.
Estos patrones garantizan sistemas de IA robustos, escalables y eficientes. Por lo tanto, un desarrollador de IA los encuentra como una maestro para mejorar las habilidades de los modelos de estilo al impactar comportamientos aspiracionales decididos.
En última instancia, esto se reduce al papel de los agentes de IA y a cómo estos agentes ayudarán a los desarrolladores a crear no sólo aplicaciones inteligentes sino todavía confiables y fáciles de usar.
Echemos un vistazo a algunas de las funciones destacadas de los agentes de IA.
Papel de los agentes GenAI
GenAI Los agentes utilizan algoritmos avanzados y modelos de enseñanza automotriz para interpretar datos y ejecutar tareas. Se emplean en diversas aplicaciones de la vida efectivo, como servicios al cliente, chatbots, sistemas de codificación automatizados y herramientas de creación de contenido.
Para obtener más información sobre los agentes de IA y sus funciones, lea un artículo detallado sobre Agentes de IA.
Papel cambiante de los LLM en el progreso de aplicaciones
Los LLM han repaso un holgado camino desde sus inicios. Sus capacidades han extenso nuevos horizontes, desde robots de servicio al cliente hasta complejas herramientas de investigación de datos. Incorporar patrones de diseño agentes en LLM es un nuevo hito en este progreso.
El futuro del entorno agente en integración con los LLM es prometedor, con la crecimiento de más.
- Agentes reflectantes avanzados
- Colaboración mejorada entre múltiples agentes
- Planificación
- Y uso mejorado de herramientas.
Estos avances esperados en el flujo de trabajo agente fortalecerán las capacidades de los LLM que hacen posibles estos flujos de trabajo en este momento.
Pero antaño de mirar demasiado cerca de el futuro, examinemos los patrones de diseño que hacen posibles estos flujos de trabajo en la hogaño.
El uso de herramientas permite a los LLM interactuar con herramientas externas durante la procreación de conversaciones. Este patrón es útil ya que permite a los agentes ampliar sus funcionalidades. Las herramientas pueden ser funciones escritas por desarrolladores, API para servicios externos o cualquier medio con el que LLM pueda interactuar.
Entendamos el patrón de uso de herramientas con la ayuda del ulterior diagrama.
- Definición de tareas: En el primer paso, el agente define una tarea que debe resolver. Puede ser una consulta, o cualquier problema gremial planteado por un afortunado.
- Procesamiento de Pericia en Derecho: El LLM evalúa la consulta y decide si requiere una útil externa para resolver el problema. Decide a qué útil clamar en función de sus cualidades de razonamiento.
- Interacción entre útil y entorno.t: Una vez finalizada la útil, interactúa con el entorno. Estas acciones generan feedback que se envía al sistema.
- Comentarios al LLM: La feedback recibida de la interacción entre la útil y el entorno se envía al LLM. El LLM utiliza esta feedback para perfeccionar aún más su comprensión de la tarea.
- Resolución de tareas: El LLM incorpora feedback y continúa razonando, posiblemente conectando más herramientas hasta que se realiza la tarea.
Aplicaciones prácticas
En escenarios del mundo efectivo, la aplicación de patrones de uso de herramientas se puede ver en el investigación de datos automatizado, el usufructo de herramientas estadísticas para obtener información o en la atención al cliente, donde acceden a la pulvínulo de datos para proporcionar información rápidamente.
Colaboración entre múltiples agentes
El patrón de colaboración entre múltiples agentes es una combinación de múltiples agentes autónomos que trabajan juntos para conseguir un objetivo global. El principal objetivo de su colaboración es dividir tareas complejas en subtareas ejecutadas por diferentes agentes.
Este patrón es significativo porque permite la división del trabajo mejorando las capacidades de resolución de problemas.
Aplicaciones prácticas
La colaboración de múltiples agentes incluye múltiples robots automatizados en las industrias manufactureras, donde diferentes agentes realizan diversos aspectos del proceso de producción, optimizando las operaciones de la sujeción de suministro o en la gobierno de la sujeción de suministro para coordinar robots en almacenes para encargar el stock, distinguir y empaquetar artículos.
Agente de codificación autónomo
Los agentes de codificación autónomos, a veces denominados asistentes de codificación de IA, son agentes de Gen AI diseñados para optimizar el código de forma autónoma. En este proceso, los agentes están diseñados para producir, modificar o mejorar el código en función de las tareas asignadas.
Estos agentes siguen diferentes patrones para optimizar su validez. Echemos un vistazo y comprendamos uno de ellos.
- Entrada del afortunado: En el primer paso, los usuarios realizan una consulta o tarea a través de una API o interfaz de afortunado, que luego los agentes refinan e interpretan.
- Activación del agente: El agente central inicia el proceso y comienza a trabajar en él. Accede a datos históricos y bases de datos vectoriales para personalizar la procreación de código y luego divide las tareas en subtareas.
- Concepción de código: Una vez hecho esto, los agentes generan y prueban el código simultáneamente en función de los comentarios.
Aplicaciones prácticas
En la hogaño, las principales aplicaciones de la procreación autónoma de códigos incluyen su uso en el progreso de software para vehículos autónomos, donde se generan códigos para algoritmos de toma de decisiones. Hoy en día, el sector de tecnología financiera todavía ha comenzado a automatizar su sistema para avalar transacciones seguras.
Advertencia: Autocrítica
La consejo es uno de los patrones de diseño agencial más prometedores, ya que permite despellejar su propia producción y mejorarla de forma iterativa. Al incitar a un agente a reflexionar sobre su propio resultado, podemos usar su capacidad para sugerir mejoras. Este patrón de diseño se puede utilizar ampliamente en diversos procesos interactivos, como la procreación de código, la redacción de textos y la respuesta a preguntas.
Así es como suele funcionar:
- Autoconciencia: Para objetar una consulta, un agente primero monitorea su propio estado interno, incluida la pulvínulo de conocimientos, los objetivos, el plan y las acciones.
- Razonamiento: Una vez que evalúa si su comportamiento presente está vinculado con sus objetivos, comienza a razonar para determinar si debe continuar con su táctica presente.
- Acoplamiento: En este patrón de diseño, los agentes tienen la capacidad de modificar su comportamiento, es sostener, cambiar en la toma de decisiones, renovar su pulvínulo de conocimientos o alterar la forma en que interactúa con el entorno.
Planificación: toma de decisiones autónoma
La planificación es el patrón de diseño más importante en el que confían los agentes, ya que permite a LLM arriesgarse de forma autónoma los pasos que necesita ejecutar para realizar una tarea longevo. Este patrón de diseño permite a los agentes dividir problemas complejos en subtareas más pequeñas.
Cuando se pide a los LLM que produzcan un resultado basado en reaccionar incitandoSin una planificación estructurada, el resultado puede ser una calidad inferior. Suscitar una solicitud de consulta de afortunado adyacente con el paso de razonamiento puede ayudar a los LLM a planificar su resultado.
Patrones de diseño adicionales
Adicionalmente de los patrones de diseño mencionados anteriormente, existen tres patrones de diseño de IA notables adicionales para agentes autónomos, que incluyen los siguientes:
- Agentes reactivos: Estos agentes responden en tiempo efectivo, lo que los hace apropiados para condiciones dinámicas.
- Agentes proactivos: A diferencia del primer agente, estos agentes toman la iniciativa en función de objetivos predefinidos, lo que los hace ideales para proyectos a holgado plazo.
- Agentes híbridos: Estos agentes tienen las características de tanto reactivos como proactivos, haciéndolo híbrido al adaptarse al contexto.
Conclusión
En conclusión, los patrones de diseño agentic sientan las bases para la crecimiento de las aplicaciones basadas en LLM. Desde el uso de herramientas hasta la colaboración entre múltiples agentes, estos patrones ofrecen soluciones escalables para diversas aplicaciones industriales. De cara al futuro, la integración de patrones de diseño agentes internamente de aplicaciones basadas en LLM tiene un inmenso potencial para sistemas de IA robustos.
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Preguntas frecuentes
Respuesta. Los patrones de diseño agentes son marcos que ayudan a los sistemas de inteligencia químico, como los LLM, a hacer de forma autónoma organizando su toma de decisiones y ejecución de tareas.
Respuesta. Los LLM utilizan estos patrones para interactuar con herramientas, colaborar con otros agentes y completar tareas de forma más flexible y capaz.
Respuesta. Los LLM utilizan herramientas externas (por ejemplo, API) para resolver tareas complejas, como recuperar datos en tiempo efectivo en el servicio al cliente para obtener respuestas más rápidas y precisas.
Respuesta. La colaboración entre múltiples agentes divide las tareas complejas en subtareas, y cada agente maneja una parte, lo que mejoría la eficiencia en áreas como la gobierno de la sujeción de suministro.
Respuesta. Escriben, prueban y optimizan código de forma autónoma, lo que los hace vitales en áreas como fintech, donde la codificación segura y capaz es fundamental.
Respuesta. Los agentes reactivos responden rápidamente, los agentes proactivos planifican con anticipación y los agentes híbridos combinan uno y otro para adaptarse a diferentes tareas.
Respuesta. Las tendencias futuras incluyen agentes más inteligentes, mejor colaboración y uso de herramientas avanzadas, lo que impactará en industrias como la atención médica, las finanzas y los sistemas autónomos.