Co to są agenci GPT i jak działają?

Ewolucja Sztucznej Inteligencji i Narodziny Agentów GPT

Technologie sztucznej inteligencji (AI) przeżywają dynamiczny rozwój, wpływając na wiele dziedzin i branż. Tempo zmian jest tak szybkie, że przewiduje się, iż globalny rynek AI osiągnie wartość 1811,8 miliardów dolarów, przy rocznym wzroście na poziomie 37,3%. Ta imponująca statystyka obrazuje nie tylko gwałtowny postęp, ale również rosnącą popularność sztucznej inteligencji, a jednym z jej najnowszych osiągnięć są agenci GPT.

Z pewnością słyszałeś o narzędziach takich jak ChatGPT, które realizują pojedyncze zadania – przetwarzają dane wejściowe i zwracają na ich podstawie odpowiedź. Agenci GPT wykraczają jednak poza ten schemat. Dzięki zaawansowanym algorytmom potrafią „myśleć” i generować reakcje zbliżone do ludzkich. Znani również jako agenci autonomiczni, potrafią reagować na zapytania, warunki i zdarzenia niezależnie od pierwotnego polecenia użytkownika. Tworzą odpowiedzi iteracyjnie, dążąc do zaspokojenia intencji użytkownika i rozwiązania problemu.

Jeśli to brzmi skomplikowanie, nie przejmuj się. W tym artykule dokładnie przyjrzymy się agentom GPT, omówimy ich działanie, przykłady, zalety, zastosowania oraz przyszły potencjał tej zaawansowanej technologii.

Czym są agenci GPT?

Aby lepiej zrozumieć agentów GPT, zacznijmy od rozdzielenia tych pojęć. Zastanówmy się, czym jest GPT i czym jest agent.

GPT, czyli Generative Pre-trained Transformer, to fundamentalny model głębokiego uczenia i uczenia maszynowego, który stoi za dużymi modelami językowymi (LLM), takimi jak ChatGPT. Jest trenowany na ogromnych zbiorach danych, by generować odpowiedzi przypominające ludzkie w reakcji na zadane polecenie.

Agent to z kolei rozbudowana konfiguracja modelu językowego, która działa iteracyjnie w celu wykonania określonego zadania. Agenci realizują złożone procesy, w których LLM niejako prowadzi dialog sam ze sobą, bez udziału człowieka. To właśnie odróżnia ich od ChatGPT, który dostarcza pojedynczą odpowiedź na zadane pytanie.

Łącząc obie definicje, możemy opisać agentów GPT jako programy oparte na sztucznej inteligencji. Po otrzymaniu zadania potrafią samodzielnie tworzyć, wykonywać, ustalać priorytety i modyfikować listę zadań w pętli, dzięki samosterującym instrukcjom. Generują działania w każdej iteracji, by ostatecznie osiągnąć wyznaczony cel.

Dzięki treningowi na ogromnych zbiorach danych, agenci GPT bez problemu rozumieją kontekst, uczą się wzorców i niuansów językowych. To pozwala im generować spójne i trafne odpowiedzi. Wykorzystanie technologii głębokiego uczenia umożliwia agentom GPT wierne imitowanie ludzkich zachowań i konwersacji, co czyni je cennymi w obsłudze klienta, wirtualnej pomocy, automatyzacji i tworzeniu treści.

Znaczenie agentów GPT w NLP

Agenci GPT mają ogromne znaczenie w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP), głównie ze względu na ich umiejętność generowania odpowiedzi zbliżonych do ludzkich oraz wysoką skuteczność w różnorodnych zadaniach. Obejmują one m.in. uzupełnianie tekstu, tłumaczenie, analizę sentymentu i odpowiadanie na pytania.

Ze względu na swoją wszechstronność i zdolność tworzenia tekstów na poziomie człowieka, agenci GPT znacząco przyczyniają się do rozwoju generowania treści, chatbotów i wirtualnych asystentów, a także kreatywnego pisania. Ich zdolność do rozumienia kontekstu i tworzenia adekwatnych odpowiedzi jest nieoceniona w NLP.

Agenci GPT odgrywają również kluczową rolę w tłumaczeniach i zastosowaniach wielojęzycznych. Są dostrajane do tłumaczenia, co ułatwia komunikację między różnymi językami.

Co więcej, agenci GPT mogą podejmować wyzwania w NLP, takie jak uprzedzenia i dyskryminacja, promując integrację i pozytywny wpływ społeczny. Dzięki skuteczności wstępnie wytrenowanych modeli językowych, które usprawniają generowanie i automatyzację treści, transfer uczenia oraz wspierają badania i rozwój, agenci GPT stali się fundamentem nowoczesnego NLP.

Jak działają agenci GPT?

Agenci GPT, inaczej agenci autonomiczni, wykorzystują architekturę transformatora do obsługi danych sekwencyjnych oraz rozumienia i generowania tekstów przypominających ludzkie na podstawie otrzymanych danych wejściowych.

Mówiąc prościej, agenci GPT analizują główny cel i na jego podstawie opracowują kolejne zadania, by krok po kroku osiągnąć ostateczny rezultat. Poza tym, agenci GPT mają szereg innych umiejętności, dzięki którym są w stanie wykonać dowolne zadanie cyfrowe, do którego zdolny jest człowiek, m.in.:

• Dostęp do przeglądania internetu, wtyczek i aplikacji.
• Dostęp do pamięci krótkotrwałej i długotrwałej.
• Dostęp do płatności, np. kartą kredytową.
• Wykorzystanie dużych modeli językowych, takich jak GPT, do udzielania odpowiedzi, analizowania, podsumowywania lub wyrażania opinii.

Sposoby działania agentów GPT są różne. Niektórzy działają „za kulisami”, tak, że użytkownik nie jest świadomy tego, co się dzieje w czasie rzeczywistym. Inni z kolei są widoczni, pozwalając użytkownikowi śledzić każdy krok i proces, którym kieruje sztuczna inteligencja.

Podstawą działania agenta GPT jest wysokiej jakości zestaw danych, który pełni funkcję bazy wiedzy oraz pamięci, a także techniki, takie jak uczenie ze wzmocnieniem i podejmowanie decyzji.

Poniżej przedstawiono schemat struktury, którą stosuje agent GPT, z podziałem na poszczególne etapy:

Źródło: topapps.ai

• Użytkownik przekazuje agentowi GPT zadanie lub cel.
• Zadanie trafia do kolejki zadań, która przekazuje je do „Agenta wykonawczego”.
• „Agent wykonawczy” przekazuje zadanie do „Pamięci”, gdzie jest przechowywane.
• Następnie zadanie jest uzupełniane o kontekst, na podstawie wiedzy, którą posiada agent. Informacje te wracają do agenta wykonawczego i są przekazywane do „Agenta tworzenia zadań”.
• Na podstawie celu i kontekstu, „Agent tworzenia zadań” generuje nowe zadania i przesyła je do kolejki zadań.
• Zadania są przekazywane do „Agenta ustalania priorytetów zadań”, który ustala ich kolejność.
• Po nadaniu priorytetów, „Agent ustalania priorytetów zadań” przesyła listę zadań do kolejki zadań, a proces powtarza się do momentu osiągnięcia celu i udzielenia odpowiedzi na pytanie użytkownika.

W ten sposób agenci GPT demonstrują potęgę LLM opartych na sztucznej inteligencji w samodzielnym tworzeniu, ustalaniu priorytetów i modyfikowaniu zadań. Jest to dowód elastyczności dużych modeli językowych opartych na AI.

Powyższy opis wyjaśnia techniczne aspekty działania modelu językowego. Dla lepszego i bardziej jasnego zrozumienia, spójrzmy na przykład.

Załóżmy, że agentowi GPT zadajemy pytanie: „Znajdź najnowsze informacje o postępach w sztucznej inteligencji i napisz na ten temat podsumowanie”.

• Pierwszym krokiem jest przekazanie agentowi GPT odpowiedniego zapytania.
• Agent GPT, wykorzystując GPT-4 od OpenAI, odczytuje i próbuje zrozumieć cel, a następnie tworzy zadania potrzebne do jego realizacji.
• Przykładowo, pierwszym zadaniem może być „Wyszukaj w Google najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji”.
• Agent wyszukuje w Google informacje, znajduje listę popularnych artykułów i linków, kończąc pierwsze zadanie.
• Jednak nie jest to cel końcowy i nie realizuje głównego zadania. Agent GPT ponownie analizuje cel: znaleźć najnowsze osiągnięcia AI i napisać ich podsumowanie. Na podstawie tej analizy oraz wykonania pierwszego zadania, agent generuje kolejne zadania.
• Na przykład, może wymyślić takie zadania, jak 1. Napisz podsumowanie przeprowadzonych badań, 2. Przeczytaj treść artykułów z linków, aby znaleźć najnowsze informacje o AI.
• Agent GPT zdaje sobie sprawę, że nie powinien od razu pisać podsumowania, ale najpierw przeczytać artykuły. Zmienia więc priorytet zadań: 1. Przeczytaj treść artykułów, aby znaleźć najnowsze informacje o AI, oraz 2. Napisz podsumowanie przeprowadzonych badań.
• Agent GPT czyta treść artykułów, a następnie wraca do kolejki zadań, aby sprawdzić, co jest następne: napisanie krótkiego podsumowania.
• Agent następnie tworzy podsumowanie i przesyła je jako wynik końcowy, realizując cel i zamierzenie użytkownika.

To prosty przykład działania agenta GPT.

Przykłady zastosowań agentów GPT

Zanim omówimy korzyści, przyjrzyjmy się różnym przykładom zastosowania agentów GPT:

• Osobisty asystent/dostęp do sieci: autonomiczne agenty mogą wykonywać zadania w sekwencji, np. przeszukiwać internet w poszukiwaniu linków, zarządzać finansami i kalendarzem, rezerwować podróże, monitorować samopoczucie i zdrowe nawyki.
• Generowanie treści: Agenci GPT mogą tworzyć wysokiej jakości treści, takie jak długie posty na blogach, teksty marketingowe i posty w mediach społecznościowych, oszczędzając czas marketerom i twórcom treści.
• Gry interaktywne: Agenci GPT mogą być używani w grach interaktywnych, np. do tworzenia adaptacyjnych postaci AI, interaktywnych postaci niezależnych (NPC) oraz oferowania graczom interakcji w grze.
• Obsługa klienta: Agenci GPT mogą skutecznie obsługiwać zapytania klientów za pomocą chatbotów, udzielając wsparcia na stronach internetowych, w aplikacjach i na platformach komunikacyjnych. Mogą odpowiadać na pytania dotyczące przeszłych transakcji, płatności, produktów lub usług.
• Zarządzanie finansami: Agenci GPT mogą oferować wsparcie finansowe, np. udzielać porad, automatyzować wykrywanie oszustw i ocenę ryzyka, oceniać zdolność kredytową, zarządzać zgodnością i sporządzać raporty.

To tylko kilka przykładów zastosowania agentów GPT. Mogą być wykorzystywane w wielu innych celach, m.in. analizie predykcyjnej, interaktywnym opowiadaniu historii, badaniach i analizie danych, opiece zdrowotnej i medycynie.

Korzyści z agentów GPT

Agenci GPT rewolucjonizują działalność biznesową. Oto ich najważniejsze zalety:

• Zwiększona wydajność: dzięki automatyzacji zadań, takich jak badanie produktu, tworzenie konspektu artykułu czy obsługa klienta, agenci GPT mogą usprawnić wiele procesów, zwiększając produktywność firmy.
• Lepsze podejmowanie decyzji: agenci GPT, szkoleni na dużych zbiorach danych, dostarczają firmom cenne informacje, wykorzystując możliwości uczenia maszynowego i analizy danych, co pozwala podejmować bardziej świadome decyzje.
• Przewaga konkurencyjna: generując kluczowe informacje i automatyzując przepływy pracy, agenci GPT pomagają firmom wyprzedzić konkurencję i odnieść sukces na wymagającym rynku.
• Skalowalność: agenci GPT mogą dostosowywać się do zmieniających się potrzeb firmy, gdy jej procesy stają się bardziej złożone, co czyni je skalowalnymi i wszechstronnymi.
• Efektywność kosztowa: agenci GPT pomagają firmom obniżyć koszty pracy i koszty operacyjne poprzez automatyzację procesów, identyfikację obszarów wymagających poprawy oraz lepszą alokację zasobów.
• Rozwiązywanie złożonych problemów: zdolność agentów GPT do przywoływania wcześniejszych działań i doświadczeń oraz przetwarzania ogromnych zbiorów danych sprawia, że idealnie nadają się do rozwiązywania złożonych problemów.

Teraz omówimy ograniczenia agentów GPT.

Ograniczenia agentów GPT

Agenci GPT mają również wady i ograniczenia, w tym:

• Problemy z bezpieczeństwem: wiele agentów GPT opartych na podstawowych modelach LLM nie ma wbudowanych narzędzi ani zabezpieczeń, które zapewniają bezpieczeństwo danych, co stanowi główny problem.
• Problemy z bezpieczeństwem: gdy agenci GPT są używani do kontroli ruchu i pojazdów autonomicznych, zawsze istnieje ryzyko związane z ograniczeniem kontroli człowieka i dodatkowymi czujnikami, co może prowadzić do drobnych lub poważnych urazów.
• Możliwość wykorzystania w złych celach: jednym z największych zagrożeń związanych z agentami GPT jest ryzyko ich wykorzystania do celów niezgodnych z pierwotnym przeznaczeniem, co utrudnia odzyskanie nad nimi kontroli.
• Uprzedzenia i kwestie etyczne: agenci GPT mogą dostarczać nieodpowiednie i stronnicze informacje ze względu na uprzedzenia obecne w danych szkoleniowych. Dlatego łagodzenie różnic etycznych, uprzedzeń i zapewnienie uczciwości to główne wyzwanie dla firm, zwłaszcza gdy zestawy danych szkoleniowych zawierają uprzedzenia.
• Brak obsługi multimediów: agenci GPT są przystosowani do pracy z tekstem, co ogranicza ich zdolność do obsługi multimediów i danych multimodalnych, takich jak audio, obrazy i wideo, bez dodatkowych modeli.

Świadomość ograniczeń agentów GPT jest kluczowa, by wykorzystywać je w sposób odpowiedzialny, bezpieczny i etyczny.

Istnieje kilka narzędzi agentów GPT, w tym Agent GPT i Auto GPT, które pokazują, jak można wykorzystać agentów w praktyce.

#1. Agent GPT

Agent GPT to wszechstronne i wydajne narzędzie AI o otwartym kodzie źródłowym, służące do konfiguracji, tworzenia i wdrażania autonomicznych agentów AI bez ciągłego udziału użytkownika. Wystarczy określić cel, a Agent GPT, bazujący na architekturze GPT 3.5, zajmie się resztą.

Generuje on wysokiej jakości tekst w czasie rzeczywistym, łącząc wiele modeli LLM, umożliwiając każdemu wdrożonemu agentowi przywoływanie wcześniejszych zadań i doświadczeń.

To sprawia, że Agent GPT uczy się na własnych doświadczeniach, generując coraz lepsze i dokładniejsze wyniki.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT to autonomiczny agent open source, oparty na modelu GPT-4 OpenAI, który samodzielnie wykonuje zadania, aby osiągnąć cel użytkownika.

Stworzony przez Torana Bruce’a Richardsa, Auto-GPT jest dostępny publicznie na GitHub, a wkrótce ma być dostępny w formie aplikacji webowej z graficznym interfejsem. Może współpracować z aplikacjami, oprogramowaniem oraz usługami lokalnymi i internetowymi, np. edytorami tekstów i przeglądarkami, aby wykonać zadane polecenie.
Możesz dowiedzieć się więcej o instalacji Auto-GPT, korzystając z tego prostego poradnika krok po kroku.

#3. BabyAGI

BabyAGI to skrypt Pythona open source, niezależnie zarządzany i oparty na GitHub, inspirowany rozwojem poznawczym człowieka.

Ten oparty na sztucznej inteligencji system zarządzania zadaniami wykorzystuje OpenAI i wektorowe bazy danych, takie jak Weaviate i Chroma, do tworzenia, ustalania priorytetów i wykonywania zadań. Koncentruje się na nauce języka, uczeniu ze wzmocnieniem i rozwoju poznawczym, by uczyć się i wykonywać złożone zadania.

#4. SuperAGI

SuperAGI to autonomiczna platforma AI, która ułatwia i przyspiesza tworzenie i wdrażanie autonomicznych agentów GPT.

Tysiące firm, w tym Amazon, Microsoft, Google, Tesla i IBM, zaufało SuperAGI i korzysta z niej do automatyzacji procesów biznesowych i tworzenia autonomicznych aplikacji.

SuperAGI zapewnia szablony do budowania prostych aplikacji, wykorzystując określone cele i instrukcje. Inne funkcje to m.in. przechowywanie pamięci agenta, zarządzanie zasobami, telemetria wydajności, wiele wektorowych baz danych i heurystyka wykrywania pętli.

Jaka przyszłość czeka agentów GPT?

Obecnie agenci GPT są na początkowym etapie eksperymentów, rozwoju, sukcesów i porażek. Badacze i programiści testują nowe pomysły i sposoby ich wykorzystania, aby włączyć autonomicznych agentów do procesów biznesowych.

Choć nie ma jeszcze skomercjalizowanych produktów opartych na agentach GPT, ponieważ technologia ta jest wciąż w fazie rozwoju, wkrótce się to zmieni. Przewiduje się, że agenci GPT znajdą zastosowanie w każdym sektorze, automatyzując takie procesy, jak badania i analiza danych, edukacja i nauka, opieka zdrowotna i farmaceutyka oraz przemysł motoryzacyjny.

Jednak wraz z rozwojem technologii autonomicznych agentów GPT, zapewnienie etycznej odpowiedzialności, przejrzystości i rozliczalności będzie kluczowe i będzie stanowić główne wyzwanie.

Z niecierpliwością czekamy na to, co przyniesie przyszłość agentów GPT i jak zmienią one codzienne procesy biznesowe i przepływy pracy.

Zapraszamy do zapoznania się z artykułem o ChatGPT w kodzie VS: pierwszy krok w kierunku łatwego kodowania.