Co to są agenci GPT i jak działają?

Technologie sztucznej inteligencji (AI) szybko ewoluują, rewolucjonizując kilka sektorów i działów.

Przewiduje się, że światowy rynek sztucznej inteligencji sięgnie 1811,8 miliardów dolarów— rozwija się przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) wynoszącej 37,3%. Ta statystyka pokazuje szybki postęp i coraz większą popularność technologii sztucznej inteligencji, a jedną z takich nowych technologii są agenci GPT.

Być może na pewno słyszałeś o narzędziach takich jak ChatGPT, które wykonują tylko jedno zadanie naraz i używają ich — pobieranie danych wejściowych dla zapytania i zwracanie danych wyjściowych dla tego samego.

Ale agenci GPT działają poza tym, myślą poza tym i generują reakcje podobne do ludzkich przy użyciu zaawansowanych algorytmów. Agenci GPT, znani również jako autonomiczni agenci, odpowiadają na zapytania, stany i zdarzenia niezależnie od pierwotnego zapytania zadanego przez użytkownika — generując odpowiedzi, dopóki nie udzielą odpowiedzi na zadane pytanie i nie spełnią intencji zapytania użytkownika.

Jeśli to było zbyt trudne do zrozumienia, nie martw się.

Zagłębimy się w zrozumienie, czym są agenty GPT, przedstawiając przykłady, sposób ich działania, ich zalety i przypadki użycia oraz przyszły zakres tej zaawansowanej technologii sztucznej inteligencji.

Co to są agenci GPT?

Zanim zbiorczo zrozumiemy agentów GPT, najpierw podzielmy warunki i zobaczmy, co GPT i agenci mają na myśli osobno.

GPT, czyli Generative Pre-trained Transformer, to podstawowy model uczenia głębokiego i uczenia maszynowego (ML), który obsługuje duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, i jest szkolony na dużych zbiorach danych w celu generowania odpowiedzi podobnych do ludzkich dla danego monitu.

Agent to duża konfiguracja modelu językowego, która działa i działa iteracyjnie, aby ukończyć zdefiniowane zadanie. Obejmują one złożone przepływy pracy, w których LLM rozmawia sam ze sobą bez ingerencji człowieka — co różni je od tych używanych w ChatGPT, gdzie otrzymujesz pojedynczą odpowiedź na zadane pytanie.

Tak więc, biorąc pod uwagę powyższe dwie interpretacje, możemy zdefiniować agentów GPT jako programy napędzane przez sztuczną inteligencję, które po otrzymaniu określonego zadania mogą tworzyć, realizować, ustalać priorytety i zmieniać priorytety zadań za pomocą samosterujących instrukcji w pętli — generując działania w każdej iteracji aby osiągnąć cel końcowy.

Ponieważ agenci GPT są szkoleni w zakresie obszernych danych, mogą łatwo zrozumieć kontekst i nauczyć się wzorców oraz niuansów językowych, co pozwala im generować trafne i spójne odpowiedzi. Dzięki bazowej technologii głębokiego uczenia agenci GPT mogą dokładnie naśladować ludzkie zachowanie i konwersacje, co czyni ich niezwykle przydatnymi do obsługi i obsługi klienta, pomocy wirtualnej oraz automatyzacji i tworzenia treści.

Znaczenie agentów GPT w NLP

Agenci GPT znacząco wpływają na przetwarzanie języka naturalnego (NLP) ze względu na ich zdolność do generowania danych wyjściowych podobnych do ludzkich i najnowocześniejszej wydajności dla kilku zadań, w tym uzupełniania tekstu, tłumaczenia języka, analizy tonacji, odpowiadania na pytania i innych.

Ze względu na swoją wszechstronność i zdolność do generowania tekstu podobnego do ludzkiego, agenci GPT w znacznym stopniu przyczyniają się do generowania treści, chatbotów i wirtualnej pomocy oraz kreatywnego pisania — rozumienia kontekstu i generowania odpowiednich podpowiedzi, które są cenne w NLP.

Poza tym agenci GPT odgrywają również ogromną rolę w tłumaczeniach i aplikacjach wielojęzycznych w NLP. Agenci GPT są zwykle dostrojeni do tłumaczenia, umożliwiając komunikację między językami.

Co więcej, agenci GPT mogą również podejmować wyzwania w NLP, w tym uprzedzenia i dyskryminację, aby umożliwić integrację i stworzyć etyczny i lepszy wpływ społeczny.

W związku z tym, ze względu na skuteczność wstępnie wyszkolonych modeli językowych na dużą skalę, które usprawniają generowanie i automatyzację treści, transfer uczenia się oraz wspieranie badań i rozwoju — agenci GPT stali się kamieniem węgielnym nowoczesnego NLP.

Jak działają agenci GPT?

Agenci GPT lub agenci autonomiczni wykorzystują architekturę transformatora do obsługi danych sekwencyjnych oraz rozumienia i generowania tekstu wyjściowego przypominającego człowieka na podstawie otrzymanych danych wejściowych.

Mówiąc prościej, agenci GPT rozumieją i analizują główny cel i opracowują kolejne zadania, aby wykonać je jedno po drugim i osiągnąć ostateczny cel.

Jednak poza tym agenci GPT mają również szereg innych umiejętności, które umożliwiają im wykonanie dowolnego cyfrowego zadania, do którego zdolny jest człowiek, w tym:

• Dostęp do przeglądania internetu oraz korzystania z wtyczek i aplikacji

• Dostęp do pamięci krótkotrwałej i długotrwałej

• Dostęp do form płatności takich jak karta kredytowa

• Uzyskiwanie dostępu do dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT, w celu udzielania odpowiedzi, analizowania, podsumowywania lub wyrażania opinii.

Ci agenci GPT działają na różne sposoby. Podczas gdy niektóre działają za kulisami — użytkownik nie jest świadomy tego, co dzieje się z perspektywy czasu, niektórzy autonomiczni agenci są widoczni, umożliwiając użytkownikom przeglądanie i śledzenie każdego kroku i procesu za sztuczną inteligencją.

Wystarczająco dobry zestaw danych, który działa jako baza wiedzy, pamięć, techniki, takie jak uczenie się przez wzmacnianie i podejmowanie decyzji, jest podstawą działania agenta GPT.

Oto reprezentacja struktury, którą stosuje agent GPT, z podziałem krok po kroku na każdy etap.

Źródło: topapps.ai

• Użytkownik udostępnia zadanie lub cel agentowi GPT.

• Zadanie trafia następnie do kolejki zadań, która przekazuje cel do „Agenta wykonawczego”.

• Z Agenta wykonawczego zadanie przechodzi do „Pamięci” i jest tam przechowywane.

• Następnie dodaje kontekst do celu, ucząc się na podstawie swojej bazy wiedzy, która jest następnie wysyłana do agenta wykonawczego i przekazywana do „agenta tworzenia zadań”.

• Biorąc pod uwagę cel i kontekst, Task Creative Agent tworzy teraz nowe zadania i wysyła je do kolejki zadań.

• Zadania przechodzą następnie do „Agenta ustalania priorytetów zadań”, który ustala priorytety zadań.

• Po nadaniu zadaniom priorytetów Agent priorytetyzacji zadań wysyła wyczyszczoną listę zadań do kolejki zadań, a proces trwa do momentu osiągnięcia celu i uzyskania przez użytkownika odpowiedzi na zadane pytanie.

W ten sposób agenci GPT demonstrują moc LLM opartych na sztucznej inteligencji w zakresie autonomicznego tworzenia nowych zadań, ustalania priorytetów zadań i ponownego ustalania ich priorytetów, dopóki cel nie zostanie osiągnięty — prezentując elastyczny charakter dużych modeli językowych opartych na sztucznej inteligencji.

Chociaż to wyjaśnia techniczne działanie modelu dużego języka, spójrzmy na przykład, aby lepiej i jaśniej zrozumieć, jak działa agent GPT.

Rozważmy agenta GPT, któremu podpowiadamy: „Znajdź najnowsze postępy w sztucznej inteligencji i napisz o tym podsumowanie”.

• Pierwszym oczywistym krokiem jest przekazanie agentowi GPT odpowiedniego monitu.

• Agent GPT odczytuje i próbuje zrozumieć cel za pomocą GPT-4 OpenAI i tworzy zadania, aby osiągnąć cel.

• Na przykład pierwszym zadaniem, jakie agent może wymyślić, jest „Wyszukaj w Google najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji”.

• Agent wyszukuje w Google najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, znajduje listę najpopularniejszych artykułów i wyświetla listę linków – kończąc pierwsze zadanie.

• Jednak nie jest to cel końcowy i nie spełnia głównego celu. Dlatego agent GPT ponownie analizuje cel: znaleźć najnowsze osiągnięcia AI, a następnie napisać o tym krótkie podsumowanie. Na podstawie tego zrozumienia i zakończenia pierwszego zadania agent GPT wymyśla następny zestaw zadań.

• Na przykład może wymyślić takie zadania, jak 1. Napisz podsumowanie przeprowadzonych badań, 2. Przeczytaj zawartość górnych linków, aby znaleźć najnowsze postępy w sztucznej inteligencji.

• Zanim przejdziemy dalej, agent GPT zdaje sobie sprawę, że nie powinien pisać podsumowania, ale zamiast tego przeczytać zawartość, a następnie napisać podsumowanie. W związku z tym, w oparciu o to zrozumienie, agent ustala priorytety zadań, aby 1. Przeczytać zawartość górnych łączy, aby znaleźć najnowsze postępy w sztucznej inteligencji, oraz 2. Napisać podsumowanie przeprowadzonych badań.

• Agent GPT czyta treść artykułu, a następnie wraca do kolejki zadań, aby sprawdzić swoje następne zadanie: napisanie krótkiego podsumowania.

• Agent następnie zapisuje podsumowanie i wysyła je jako wynik końcowy, spełniając intencję i spełniając cel końcowy.

Jest to więc prosty przepływ pracy agenta GPT z prostym przykładem.

Przypadki użycia agentów GPT

Zanim przejdziemy do korzyści, przyjrzyjmy się różnym przypadkom użycia agentów GPT.

• Osobista pomoc/dostęp do sieci: możesz korzystać z autonomicznych agentów, aby wykonać kilka zadań w sekwencji, w tym przeszukiwać sieć w poszukiwaniu linków/odpowiedzi na zapytania, zarządzać finansami i kalendarzami, rezerwować podróże lub inne wydarzenia oraz monitorować dobre samopoczucie i zdrowe działania .

• Generowanie treści: Agenci GPT mogą generować wysokiej jakości treści, takie jak długie blogi, kopie marketingowe i posty w mediach społecznościowych, oszczędzając czas marketerom i twórcom treści.

• Gra interaktywna: agenci GPT mogą być również szeroko wykorzystywani do obsługi gier interaktywnych, takich jak tworzenie adaptacyjnych postaci AI, tworzenie interaktywnych i wywiadowczych NCP oraz oferowanie graczom kontekstowej interakcji w grze.

• Obsługa klienta: agenci GPT mogą skutecznie obsługiwać zapytania obsługi klienta za pośrednictwem chatbotów — zapewniając wsparcie w witrynach internetowych, aplikacjach i platformach komunikacyjnych. Przyjmują zapytania klientów dotyczące przeszłych transakcji, płatności lub pytania dotyczące produktów lub usług witryny.

• Zarządzanie finansami: agenci GPT oferują również pomoc finansową, na przykład udzielając sprawdzonych porad finansowych, automatyzując wykrywanie oszustw i ocenę ryzyka, oceny kart kredytowych, zarządzanie zgodnością, raportowanie itp.

To tylko kilka przypadków użycia agentów GPT, ale ich przypadki użycia obejmują szeroki zakres innych celów, w tym analizę predykcyjną, interaktywne opowiadanie historii, badania i analizę danych, opiekę zdrowotną i zastosowania medyczne i nie tylko.

Korzyści agentów GPT

Agenci GPT rewolucjonizują operacje biznesowe. Oto najważniejsze zalety agentów GPT:

• Większa wydajność: automatyzując zbędne zadania, takie jak badanie produktu, tworzenie konspektu artykułu lub obsługa klienta — agenci GPT mogą usprawnić wiele kolejnych zadań, zwiększając ogólną produktywność i wydajność firmy.

• Ulepszone podejmowanie decyzji: ponieważ agenci GPT są szkoleni w zakresie dużych zbiorów danych, dostarczają firmom cennych informacji, wykorzystując możliwości uczenia maszynowego i analizy danych, umożliwiając im podejmowanie bardziej świadomych decyzji.

• Przewaga konkurencyjna: generując kluczowe informacje i automatyzując przepływy pracy, agenci GPT mogą pomóc firmom wyprzedzić konkurencję i pokonać konkurencyjny rynek.

• Skalowalność: agenci GPT mogą łatwo dostosowywać się i ewoluować zgodnie ze zmieniającymi się potrzebami i wymaganiami firmy, gdy ich procesy stają się bardziej złożone, co czyni je skalowalnymi i wysoce wszechstronnymi rozwiązaniami.

• Efektywność kosztowa: agenci GPT pomagają firmom obniżyć koszty pracy i koszty operacyjne poprzez automatyzację procesów, identyfikację obszarów wymagających poprawy i poprawę alokacji zasobów.

• Rozwiązywanie złożonych problemów: zdolność agentów GPT do przywoływania przeszłych działań i doświadczeń oraz przetwarzania ogromnego zestawu danych sprawia, że ​​jest to idealne rozwiązanie do rozwiązywania złożonych problemów.

Teraz zbadamy ograniczenia agentów GPT.

Ograniczenia agentów GPT

Agenci GPT mają również wiele wad i ograniczeń, w tym:

• Kwestie bezpieczeństwa: wielu agentów GPT opartych na podstawowych trybach LLM nie ma wbudowanych narzędzi ani zabezpieczeń wymaganych do zapewnienia bezpieczeństwa i integralności danych, co sprawia, że ​​bezpieczeństwo jest głównym problemem podczas korzystania z agentów GPT.

• Kwestie bezpieczeństwa: kiedy używamy agentów GPT do kontroli ruchu i pojazdów autonomicznych, zawsze istnieje obawa o bezpieczeństwo, na przykład drobne lub poważne obrażenia spowodowane ograniczoną kontrolą człowieka i dodatkowymi czujnikami.

• Możliwości nieuczciwej sztucznej inteligencji: jedną z największych obaw agentów GPT jest to, że są wykorzystywani i szkoleni do złych celów i działają nieuczciwie niż pierwotny cel szkolenia, co utrudnia odzyskanie kontroli.

• Stronniczość i kwestie etyczne: agenci GPT mogą dostarczać nieodpowiednie i stronnicze dane wyjściowe z powodu uprzedzeń odziedziczonych w ich danych szkoleniowych. W związku z tym łagodzenie różnic etycznych i uprzedzeń oraz zapewnienie uczciwości jest głównym wyzwaniem, przed którym stoją firmy, zwłaszcza gdy zestawy danych szkoleniowych zawierają uprzedzenia.

• Brak obsługi multimediów: agenty GPT są zaprojektowane przede wszystkim do pracy z danymi tekstowymi i danymi wejściowymi, co ogranicza ich zdolność do pracy z multimediami i obsługi danych multimodalnych, takich jak audio, obrazy i wideo, bez konieczności stosowania dodatkowych wyspecjalizowanych modeli.

Świadomość ograniczeń agenta GPT jest również ważna, aby używać go w sposób odpowiedzialny, bezpieczny i etyczny.

Dostępnych jest kilka narzędzi agentów GPT, w tym Agent GPT i Auto GPT, demonstrujących rzeczywiste wykorzystanie agentów GPT.

# 1. Agent GPT

Agent GPT to wszechstronne i wydajne narzędzie AI typu open source do konfigurowania, tworzenia i wdrażania autonomicznych agentów AI bez ciągłego wkładu użytkownika. Wystarczy określić cel, a Agent GPT, oparty na architekturze GPT 3.5, zajmie się resztą.

Generuje wysokiej jakości tekst w czasie rzeczywistym, łącząc ze sobą wiele LLM, umożliwiając każdemu wdrożonemu agentowi przywołanie poprzednich zadań i doświadczeń.

To sprawia, że ​​Agent GPT uczy się na własnych wcześniejszych doświadczeniach i z czasem daje znacznie lepsze i dokładniejsze wyniki.

#2. Automatyczne GPT

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

Stworzony przez Torana Bruce’a Richardsa, Auto-GPT jest publicznie dostępny w GitHub i wkrótce będzie dostępny w graficznym interfejsie użytkownika/aplikacji internetowej. Może bezproblemowo współdziałać z aplikacjami, oprogramowaniem oraz usługami lokalnymi i internetowymi, takimi jak edytory tekstu i przeglądarki internetowe, aby wykonać określone zadanie.
Dowiedz się więcej o instalowaniu Auto-GPT, korzystając z tego prostego przewodnika krok po kroku.

#3. BabyAGI

BabyAGI to open-source, niezależnie zarządzany i oparty na GitHub skrypt Pythona 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 się przez wzmacnianie i rozwoju poznawczym, aby uczyć się i wykonywać złożone zadania.

#4. SuperAGI

SuperAGI to autonomiczna platforma sztucznej inteligencji, która pomaga szybko, łatwo i niezawodnie opracowywać i wdrażać autonomicznych agentów GPT.

Tysiące firm, w tym giganci tacy jak Amazon, Microsoft, Google, Tesla i IBM, ufają i używają SuperAGI do automatyzacji swoich procesów biznesowych i tworzenia autonomicznych aplikacji.

SuperAGI zapewnia również szablony do budowania i tworzenia prostych aplikacji przy użyciu określonych celów i instrukcji. Inne kluczowe funkcje obejmują przechowywanie pamięci agenta, zarządzanie zasobami, telemetrię wydajności, wiele wektorowych baz danych i heurystykę wykrywania pętli.

Jak wygląda przyszłość agentów GPT?

Obecnie agenci GPT znajdują się na początkowym etapie eksperymentów, rozwoju, porażek i sukcesów, w którym badacze i programiści próbują nowych rzeczy i przypadków użycia, aby włączyć autonomicznych agentów do przepływów pracy w biznesie.

Chociaż żadne skomercjalizowane produkty korzystające z agentów GPT nie zostały jeszcze wydane, ponieważ jest to wciąż w fazie rozwoju, wkrótce się to zmieni. Przewiduje się, że agenci GPT pojawią się w każdym sektorze, automatyzując procesy, takie jak badania i analiza danych, edukacja i nauka, opieka zdrowotna i leki oraz przemysł samochodowy.

Jednak wraz z rozwojem i postępem technologicznym autonomicznych agentów GPT zapewnienie stronniczości etycznej, przejrzystości, odpowiedzialności i rozliczalności będzie miało kluczowe znaczenie i będzie stanowić główne wyzwanie do pokonania.

To będzie zabawne i ekscytujące zobaczyć, co agenci GPT będą mieli w przyszłości i jak zmienią codzienne procesy biznesowe i przepływy pracy.

Następnie sprawdź ChatGPT z kodem VS: pierwszy krok w kierunku łatwego kodowania.