Что такое агенты и как их создавать? Подробный разбор Сегодня я хотел бы подробно обсудить, что такое агенты, как они работают, и как их можно создавать. Если вы следите за техническими новостями, то наверняка заметили, что нас накрывает настоящая волна технологий, связанных с GPT, большими языковыми моделями (LLM) и, конечно же, агентами. Эта волна настолько мощная, что её можно сравнить с цунами, которое меняет ландшафт технологической индустрии. Но что же такое агенты? Давайте разберёмся подробнее. Что такое агент? Определение и ключевые характеристики Агент — это программа или программное решение, способное действовать автономно. Оно использует инструменты, такие как языковые модели (например, GPT-4), и учитывает обратную связь от внешнего мира. Однако дать точное определение агенту оказалось сложнее, чем я думал. Даже лидеры индустрии, такие как Билл Гейтс, дают разные определения. Например, Гейтс говорит, что агент — это решение, которое в некоторых случаях действует независимо от человека. Другие эксперты добавляют, что агент обязательно должен выполнять рассуждения в процессе работы. Основные черты агента: - Автономность: Агент способен принимать решения без постоянного вмешательства человека. - Использование инструментов: Агент может взаимодействовать с внешними системами, API, базами данных и другими ресурсами. - Обратная связь: Агент учитывает результаты своих действий и корректирует поведение. - Внутренняя дискуссия: Агент может "общаться сам с собой", планировать и анализировать свои действия. Минимальная структура агента В его основе лежит большая языковая модель (LLM), которая решает задачи. В процессе работы модель может: Обращаться к инструментам: Эти инструменты взаимодействуют с внешним миром и возвращают обратную связь в модель. Например, агент может использовать API для поиска информации в интернете или для взаимодействия с базой данных. Общаться сама с собой: Это внутренняя дискуссия, которая помогает модели принимать решения. Например, агент может создать план действий, следовать ему и корректировать его в процессе выполнения. Пример работы агента: Представьте, что агент должен помочь пользователю забронировать отель. Он: - Анализирует запрос пользователя. - Обращается к API бронирования. - Получает список доступных отелей. - Выбирает лучший вариант на основе предпочтений пользователя. - Возвращает результат и уточняет, нужно ли что-то ещё. Споры вокруг агентов: что делает решение агентом? В последнее время мнения о том, что такое агент, сильно разошлись. Кто-то считает, что агент должен обладать долгосрочной памятью, планированием и цепочкой действий (Chain of Thought). Другие утверждают, что даже простой чат-бот с несколькими функциями можно считать агентом. Эти споры продолжаются, и я предлагаю перестать спорить о точном определении, а вместо этого ввести понятие "мера агентности". Мера агентности: как оценить агента? Мера агентности — это показатель, который позволяет оценить, насколько ваше решение является агентом. Она состоит из трёх компонентов, каждый из которых оценивается от 0 до 1: Инструменты (Tools): Насколько сложные инструменты использует агент. 0 — это просто чат-бот без инструментов. 1 — агент, который может создавать новые инструменты в процессе работы. Рассуждения (Reasoning): Насколько сложная внутренняя дискуссия происходит в процессе работы. 0 — это мгновенный ответ. 1 — сложное планирование и следование плану. Автономность (Autonomy): Насколько независимо агент действует. 0 — это чат-бот, который только отвечает на вопросы. 1 — агент, который сам принимает решения о начале действий. Таким образом, любое решение можно оценить по шкале от 0 до 3. Например: GPT от OpenAI: Имеет развитые инструменты, но в остальном это просто чат-бот. Оценка: 0.5. Autogpt: Может самостоятельно планировать и выполнять задачи. Оценка: близко к 2.