La historia del desarrollo de las aplicaciones de Internet puede verse como un proceso de evolución e innovación continuas. Con el avance continuo de la tecnología, siguen apareciendo aplicaciones de Internet innovadoras.
El desarrollo de aplicaciones de Internet se puede dividir en tres etapas:
Sitios web
En la década de 1990, con la popularización de Internet, surgieron algunas empresas importantes de Internet, como Amazon, Yahoo, Google, etc. Estas empresas desarrollaron algunas aplicaciones importantes de Internet, como el comercio electrónico, los motores de búsqueda, la publicidad en línea, etc.
Aplicación móvil (Móvil)
En la década de 2000, con el auge de Internet móvil, aparecieron algunas aplicaciones móviles importantes, como teléfonos inteligentes, tiendas de aplicaciones móviles, etc.
Aplicación de agente de IA
En la década de 2020, con el desarrollo de la tecnología de IA, han surgido algunas aplicaciones importantes de inteligencia artificial, como el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Especialmente después de que OpenAI lanzó ChatGPT, la aplicación de agente de IA autónoma impulsada por el modelo de lenguaje grande (LLM) llevará la aplicación de agente de IA a una nueva etapa de desarrollo.
Mapa de desarrollo de agentes de IA
Fuente de la imagen: e2b
¿Qué es un agente de IA?
Agente AI (agente AI) se refiere a un programa de computadora diseñado y programado utilizando tecnología AI, que puede realizar ciertas tareas de forma independiente y responder al entorno. Un agente de IA puede verse como un agente que percibe su entorno, lo cambia a través de sus propias decisiones y acciones, y mejora su desempeño aprendiendo y adaptándose. Utilizando tanto la memoria a corto plazo (aprendizaje contextual) como la memoria a largo plazo (recuperación de información de almacenes de vectores externos), el agente tiene la capacidad de planificar "pensando" paso a paso, dividir los objetivos en tareas más pequeñas y reflexionar sobre su propio desempeño.
Los agentes de IA generalmente incorporan múltiples tecnologías, como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, planificación y razonamiento, que permiten a los agentes procesar información y tomar decisiones de manera autónoma.
OpenAI ha expresado repetidamente su entusiasmo por los agentes de IA. El cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, dijo recientemente en un evento fuera de línea para desarrolladores que si un documento propone un método de entrenamiento de modelo diferente, OpenAI se burlará de él internamente, pensando que es todo lo que quedó de su juego. Pero cuando salga el nuevo artículo de AI Agents, lo discutirán con seriedad y entusiasmo.
¿Qué es un agente autónomo respaldado por LLM?
Lilian Weng, directora de investigación de aplicaciones de IA en OpenAI, publicó recientemente un artículo de 10 000 palabras sobre agentes de IA: "Agentes autónomos compatibles con modelos de lenguaje extenso (LLM)", que brinda una interpretación detallada de lo que es una aplicación de agente de IA. construido por la formación LLM. Hay muchas aplicaciones excelentes de agentes de IA compatibles con LLM, como AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI y SuperAGI.
En un sistema de agente autónomo impulsado por LLM, el LLM actúa como el cerebro del agente y se complementa con varios componentes clave: planificación, memoria y uso de herramientas.
Este agente divide las tareas grandes en subobjetivos más pequeños y manejables, lo que permite el manejo eficiente de tareas complejas. También permite la autocrítica y la autorreflexión sobre acciones pasadas, aprender de los errores y refinar para pasos futuros, mejorando así la calidad del resultado final.
Una característica especial del agente autónomo LLM es que es como tener una "memoria", que es capaz de recordar a corto plazo (largo plazo) lo que ha aprendido durante el entrenamiento. Además, LLM brinda de forma autónoma la capacidad de aprender a llamar a API externas para obtener información adicional que falta en los pesos del modelo (generalmente difíciles de cambiar después del entrenamiento previo), incluida la información actual, las capacidades de ejecución de código, el acceso a fuentes de información patentadas, etc.
A pesar de lo emocionantes y prometedores que son los agentes de IA, todavía hay muchos desafíos en torno a la exageración en torno a los agentes de IA. Los agentes de IA se están convirtiendo en el futuro de las aplicaciones de software y serán cada vez más comunes.
Como mencionó Lilian Weng, también existen algunas limitaciones comunes de los agentes autónomos de LLM, que incluyen una duración limitada del contexto, desafíos de planificación a largo plazo y descomposición de tareas, estabilidad de LLM, etc.
Pero no hay duda de que estos problemas y desafíos se superarán o aliviarán. Los agentes de IA han traído cambios a nuestro trabajo y vida, y este cambio es difícil de revertir. ¿Después de probar algo bueno, aguantas algo realmente malo?
Referencias:
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Impulso interno de OpenAI, ¿pueden los agentes de IA convertirse realmente en la siguiente etapa del desarrollo de aplicaciones de Internet?
La historia del desarrollo de las aplicaciones de Internet puede verse como un proceso de evolución e innovación continuas. Con el avance continuo de la tecnología, siguen apareciendo aplicaciones de Internet innovadoras.
El desarrollo de aplicaciones de Internet se puede dividir en tres etapas:
En la década de 1990, con la popularización de Internet, surgieron algunas empresas importantes de Internet, como Amazon, Yahoo, Google, etc. Estas empresas desarrollaron algunas aplicaciones importantes de Internet, como el comercio electrónico, los motores de búsqueda, la publicidad en línea, etc.
En la década de 2000, con el auge de Internet móvil, aparecieron algunas aplicaciones móviles importantes, como teléfonos inteligentes, tiendas de aplicaciones móviles, etc.
En la década de 2020, con el desarrollo de la tecnología de IA, han surgido algunas aplicaciones importantes de inteligencia artificial, como el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Especialmente después de que OpenAI lanzó ChatGPT, la aplicación de agente de IA autónoma impulsada por el modelo de lenguaje grande (LLM) llevará la aplicación de agente de IA a una nueva etapa de desarrollo.
Mapa de desarrollo de agentes de IA
¿Qué es un agente de IA?
Agente AI (agente AI) se refiere a un programa de computadora diseñado y programado utilizando tecnología AI, que puede realizar ciertas tareas de forma independiente y responder al entorno. Un agente de IA puede verse como un agente que percibe su entorno, lo cambia a través de sus propias decisiones y acciones, y mejora su desempeño aprendiendo y adaptándose. Utilizando tanto la memoria a corto plazo (aprendizaje contextual) como la memoria a largo plazo (recuperación de información de almacenes de vectores externos), el agente tiene la capacidad de planificar "pensando" paso a paso, dividir los objetivos en tareas más pequeñas y reflexionar sobre su propio desempeño.
Los agentes de IA generalmente incorporan múltiples tecnologías, como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, planificación y razonamiento, que permiten a los agentes procesar información y tomar decisiones de manera autónoma.
OpenAI ha expresado repetidamente su entusiasmo por los agentes de IA. El cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, dijo recientemente en un evento fuera de línea para desarrolladores que si un documento propone un método de entrenamiento de modelo diferente, OpenAI se burlará de él internamente, pensando que es todo lo que quedó de su juego. Pero cuando salga el nuevo artículo de AI Agents, lo discutirán con seriedad y entusiasmo.
¿Qué es un agente autónomo respaldado por LLM?
Lilian Weng, directora de investigación de aplicaciones de IA en OpenAI, publicó recientemente un artículo de 10 000 palabras sobre agentes de IA: "Agentes autónomos compatibles con modelos de lenguaje extenso (LLM)", que brinda una interpretación detallada de lo que es una aplicación de agente de IA. construido por la formación LLM. Hay muchas aplicaciones excelentes de agentes de IA compatibles con LLM, como AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI y SuperAGI.
En un sistema de agente autónomo impulsado por LLM, el LLM actúa como el cerebro del agente y se complementa con varios componentes clave: planificación, memoria y uso de herramientas.
Este agente divide las tareas grandes en subobjetivos más pequeños y manejables, lo que permite el manejo eficiente de tareas complejas. También permite la autocrítica y la autorreflexión sobre acciones pasadas, aprender de los errores y refinar para pasos futuros, mejorando así la calidad del resultado final.
Una característica especial del agente autónomo LLM es que es como tener una "memoria", que es capaz de recordar a corto plazo (largo plazo) lo que ha aprendido durante el entrenamiento. Además, LLM brinda de forma autónoma la capacidad de aprender a llamar a API externas para obtener información adicional que falta en los pesos del modelo (generalmente difíciles de cambiar después del entrenamiento previo), incluida la información actual, las capacidades de ejecución de código, el acceso a fuentes de información patentadas, etc.
A pesar de lo emocionantes y prometedores que son los agentes de IA, todavía hay muchos desafíos en torno a la exageración en torno a los agentes de IA. Los agentes de IA se están convirtiendo en el futuro de las aplicaciones de software y serán cada vez más comunes.
Como mencionó Lilian Weng, también existen algunas limitaciones comunes de los agentes autónomos de LLM, que incluyen una duración limitada del contexto, desafíos de planificación a largo plazo y descomposición de tareas, estabilidad de LLM, etc.
Pero no hay duda de que estos problemas y desafíos se superarán o aliviarán. Los agentes de IA han traído cambios a nuestro trabajo y vida, y este cambio es difícil de revertir. ¿Después de probar algo bueno, aguantas algo realmente malo?
Referencias: