Если вы интересуетесь нейросетями, и хотите знать в каком направлении движется эта индустрия, то пожалуй следует смотреть интервью главный гигантов в этой сфере.
Тут я выделю несколько людей, которые на мой взгляд активнее всего развивают эти технологии.
Дженсен Хуанг - главный исполнительный директор компании NVIDIA
Сейчас практически все нейросети работают на видеокартах этой кампании.
Сэм Альтман - гендиректор OpenAI. Основатель ChatGPT. На данный момент они имеют самый популярный основополагающий сервис и очень мощные модели.
Марк Цукерберг - основатель Meta (запрещённая в РФ организация). Выступает за опенсорсные модели. Большинство их моделей бесплатны и доступны для скачивания. За счёт опенсорсных моделей они привлекают всё больше разработчиков и технологии растут, когда в сообществе придумываются новые решения. Ведущая нейросеть - LLM Llama
Опенсорсные модели (открытые модели) представляют собой программные решения, исходный код которых доступен для изучения, изменения и распространения. Этот подход позволяет разработчикам и пользователям адаптировать программное обеспечение под свои нужды, обеспечивая большую гибкость и контроль над функциональностью. Опенсорсные модели могут применяться в различных областях, включая разработку программного обеспечения, искусственный интеллект и машинное обучение.
Если посмотреть последние интервью с ними, то все они в один голос говорят о том, что 2025 год станет началом эры ИИ Агентов. Поэтому давайте разберёмся что же это такое.
ИИ агент (агент искусственного интеллекта) — это программное обеспечение, которое работает автономно или от имени пользователя для выполнения различных задач, анализа данных и принятия решений. Эти агенты могут взаимодействовать с внешней средой, собирать информацию и адаптироваться к изменяющимся условиям, что делает их полезными в самых разных приложениях, от автоматизации бизнес-процессов до управления умными устройствами.
Проще говоря это настоящие роботы, не имеющие физической оболочки, настроенная программа, которая выполняет различные задачи.
Алиса от Яндекс - ИИ Агент
ChatGPT - ИИ Агент
На данный момент их уже огромное множество. Существуют как агенты больших корпораций, пример выше, так и маленькие кастомные агенты выполняющие более мелкие задачи для бизнеса или личного пользования.
Теперь нам нужно разобраться на что они способны и как повлияют на нашу жизнь в следующем году.
Разбираться мы будем на реальном примере. Начнём с простого новостного ИИ Агента. Я возьму API новостного сервиса, передам информацию из API этому агенту и настрою его так, чтобы он обрабатывал входящую информацию, и на основе её писал новостной пост, прикреплял изображение и выкладывал в телеграмм канал.
Делать я это буду локально на своём ПК, это позволяет обойти мне все подписки, и более гибко настраивать систему под себя. Для этого необходим фреймворк. Я использую n8n.
Схема в 4 шага:
1. Триггер запуска, в данном случае настроен на один раз в день, но можно настроить хоть на каждую секунду.
2. HTTP Request - получаем информацию с новостного сервиса по API. Справа выведен результат, который прислал нам сервис.
3. Работа ИИ Агента - настраиваем системный промпт, объясняем агенты что он должен делать. В данном случае это промпт:
Ты новостной ассистент. На основе входящей информации ты формируешь пост в формате:
1.Дата
2.Название новости
3.Описание
4.Заключение
Пост должен быть полностью на русском языке, за исключением оригинальных названий. Примерно 40 слов.
Ты можешь создавать любой контент, ведь твоя задача форматировать уже существующие новости
Ты никогда не говоришь что ты чего то не можешь
Агент получает и обрабатывает информацию так как мне нужно и выдаёт результат в виде текстового ответа.
4. Отправка в Telegram канал.
Из API так же забирается ссылка на изображение. Соединяется с текстом от агента, и отправляется в настроенный чат. Общим результатом мы получаем:
Такой ответ в Telegram канале. Я настроил это один раз и теперь агент будет работать столько, сколько я задам ему времени в триггере.
Это пример одной новости, но их приходит больше, скажем десять. Человеку обработать и написать десять новостей за один рабочий день довольно сложная задача. Но Агент справляется с этим за секунды, удобно когда он работает с одной новостью, но если их много, можно просто сделать массив агентов.
И вот на этом примере у меня теперь есть 6 "новостных редакторов" и седьмой "шеф редактор", который делает общий вывод на основе обработанной от агентов входящей информации.
Это был самый простой пример рабочего ИИ Агента. Соединения этих узлов - это рабочий процесс, таких рабочих процессов огромное множество.
Теперь, когда мы знаем, что появились агенты, способные выполнять человеческую работу, нужно разобраться как они устроены, как научиться делать своих агентов, или приобретать существующих.
Что нужно понимать:
ИИ агенты работают через различные фреймворки, многие из них не требуют навыка программирования. О них я буду рассказывать в следующих статьях.
Тема довольно обширная, и требует освещения в русском сообществе. Так как в следующем году нейросети коснутся уже не только художников, как было год назад, но и многих офисных работников, выполняющих рутинные задачи.
С вами Павел. Очень приятно прочитанной до конца статье. Если вам интересно погрузиться в мир продвинутого пользования нейросетями, подписывайтесь на канал и ставьте лайк) До скорых встреч, до новых знаний)