В последнее время я активно экспериментирую с AI-агентами и хочу поделиться с вами своими результатами. Контента получилось много, поэтому я разбил его на несколько частей.

Сегодня я дам вводную по AI-агентам, а в понедельник покажу результат, которого мне удалось добиться.

Кто такие AI-агенты? На самом деле, четкого определения нет. Разные лидеры индустрии искусственного интеллекта дают разное определение AI-агентам, и это вполне нормально, поскольку это достаточно новая и развивающаяся концепция.

Например, Сэм Альтман, CEO OpenAI, говорит: «Я рассматриваю агента как программу, которая может выполнять задачи в течение длительного времени и не требует постоянного контроля со стороны человека». Это определение подчеркивает автономность и способность AI-агента действовать без непрерывного человеческого вмешательства.

С другой стороны, Андрей Карпатый, ведущий исследователь в области глубокого обучения, считает, что современный подход к ИИ-агентам отличается от использования обучения с подкреплением и в большей степени ориентирован на создание систем, которые могут планировать, обдумывать и анализировать действия. Его взгляд акцентирует внимание на когнитивных способностях агентов, таких как планирование и рассуждение.

Я склоняюсь к тому, что агент – это объект, способный изменять свое поведение в зависимости от данных, поступающих из окружающей среды. В обучении с подкреплением (reinforcement learning) используется понятие «агент» и «среда» ещё с прошлого века. Агент RL адаптируется к окружающей среде, изменяя свое поведение в соответствии с полученными вознаграждениями или наказаниями.

Важно понимать, что не всякий инструмент с AI является агентом. Простой скрипт с языковой моделью (LLM) под капотом, который выполняется линейно и не взаимодействует с внешней средой, не является AI-агентом. Например, продвинутый редактор текста с функцией AI-автодополнения, такой как Notion, – это просто удобный инструмент для работы с текстом, а не настоящий агент.

А вот исследовательские поисковые системы с LLM под капотом можно считать AI-агентами. Почему? Потому что агент в виде LLM может обращаться к «среде» – поисковику (интернету) и на основе полученной информации (поисковая выдача, веб-сайты) менять свое поведение (создать дополнительный текст запроса, найти еще один веб-сайт).

На этом заканчиваю вводную часть. А что у меня получилось на практике – узнаете уже в понедельник!

(мемы для привлечения внимания)