L'histoire du développement des applications Internet peut être considérée comme un processus d'évolution et d'innovation continue.Avec les progrès continus de la technologie, des applications Internet innovantes continuent d'apparaître.
Le développement d'applications Internet peut être divisé en trois étapes :
Sites Web
Dans les années 1990, avec la popularisation d'Internet, certaines sociétés Internet importantes ont émergé, telles qu'Amazon, Yahoo, Google, etc. Ces sociétés ont développé des applications Internet importantes, telles que le commerce électronique, les moteurs de recherche, la publicité en ligne, etc.
Application mobile (Mobile)
Dans les années 2000, avec l'essor de l'Internet mobile, certaines applications mobiles importantes sont apparues, telles que les téléphones intelligents, les magasins d'applications mobiles, etc.
Demande d'agent IA
Dans les années 2020, avec le développement de la technologie de l'IA, certaines applications importantes de l'intelligence artificielle ont émergé, telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel. Surtout après le lancement d'OpenAI ChatGPT, l'application d'agent d'IA autonome pilotée par le grand modèle de langage (LLM) amènera l'application d'agent d'IA à une nouvelle étape de développement.
Carte de développement des agents IA
Source de l'image : e2b
Qu'est-ce qu'un agent IA
L'agent IA (agent IA) fait référence à un programme informatique conçu et programmé à l'aide de la technologie IA, qui peut effectuer certaines tâches de manière indépendante et répondre à l'environnement. Un agent IA peut être considéré comme un agent qui perçoit son environnement, le modifie par ses propres décisions et actions, et améliore ses performances en apprenant et en s'adaptant. Utilisant à la fois la mémoire à court terme (apprentissage contextuel) et la mémoire à long terme (récupération d'informations à partir de magasins de vecteurs externes), l'agent a la capacité de planifier en "pensant" étape par étape, de décomposer les objectifs en tâches plus petites et de réfléchir sur ses propres performances.
Les agents d'IA intègrent généralement plusieurs technologies, telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la planification et le raisonnement, qui permettent aux agents de traiter les informations et de prendre des décisions de manière autonome.
OpenAI a exprimé à plusieurs reprises son enthousiasme pour les agents d'IA. Le co-fondateur d'OpenAI, Andrej Karpathy, a récemment déclaré lors d'un événement hors ligne pour les développeurs que si un article propose une méthode de formation de modèle différente, OpenAI s'en moquera en interne, pensant que tout reste de leur jeu. Mais lorsque le nouveau document AI Agents sortira, ils en discuteront sérieusement et avec enthousiasme.
Qu'est-ce qu'un agent autonome pris en charge par LLM
Lilian Weng, directeur de la recherche sur les applications d'IA chez OpenAI, a récemment publié un article de 10 000 mots sur les agents d'IA : "Autonomous Agents Supported by Large Language Models (LLM)", qui fournit une interprétation approfondie de ce qu'est une application d'agent d'IA. construit par la formation LLM. Il existe de nombreuses excellentes applications d'agents d'IA prises en charge par LLM, telles que AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI et SuperAGI.
Dans un système d'agent autonome alimenté par LLM, le LLM agit comme le cerveau de l'agent et est complété par plusieurs composants clés : la planification, la mémoire et l'utilisation des outils.
Cet agent décompose les grandes tâches en sous-objectifs plus petits et gérables, permettant une gestion efficace des tâches complexes. Il permet également l'autocritique et l'autoréflexion sur les actions passées, en apprenant des erreurs et en affinant pour les étapes futures, améliorant ainsi la qualité du résultat final.
Une particularité de l'agent autonome LLM est qu'il s'apparente à avoir une "mémoire", qui est capable de se souvenir à court terme (long terme) de ce qu'il a appris pendant la formation. De plus, LLM apporte de manière autonome la capacité d'apprendre à appeler des API externes pour obtenir des informations supplémentaires manquantes dans les poids du modèle (généralement difficiles à modifier après la pré-formation), y compris les informations actuelles, les capacités d'exécution de code, l'accès à des sources d'informations propriétaires, etc.
Aussi excitants et prometteurs que soient les agents d'IA, de nombreux défis entourent encore le battage médiatique autour des agents d'IA. Les agents d'IA deviennent l'avenir des applications logicielles et deviendront de plus en plus courants.
Comme l'a mentionné Lilian Weng, il existe également certaines limitations communes aux agents autonomes LLM, notamment la longueur limitée du contexte, les défis de la planification à long terme et de la décomposition des tâches, la stabilité du LLM, etc.
Mais il ne fait aucun doute que ces problèmes et défis seront surmontés ou atténués. Les agents d'intelligence artificielle ont apporté des changements à notre travail et à notre vie, et ce changement est difficile à inverser. Après avoir essayé quelque chose de bien, supportez-vous quelque chose de vraiment mauvais ?
Les références:
Voir l'original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Poussée interne d'OpenAI, les agents IA peuvent-ils vraiment devenir la prochaine étape du développement d'applications Internet ?
L'histoire du développement des applications Internet peut être considérée comme un processus d'évolution et d'innovation continue.Avec les progrès continus de la technologie, des applications Internet innovantes continuent d'apparaître.
Le développement d'applications Internet peut être divisé en trois étapes :
Dans les années 1990, avec la popularisation d'Internet, certaines sociétés Internet importantes ont émergé, telles qu'Amazon, Yahoo, Google, etc. Ces sociétés ont développé des applications Internet importantes, telles que le commerce électronique, les moteurs de recherche, la publicité en ligne, etc.
Dans les années 2000, avec l'essor de l'Internet mobile, certaines applications mobiles importantes sont apparues, telles que les téléphones intelligents, les magasins d'applications mobiles, etc.
Dans les années 2020, avec le développement de la technologie de l'IA, certaines applications importantes de l'intelligence artificielle ont émergé, telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel. Surtout après le lancement d'OpenAI ChatGPT, l'application d'agent d'IA autonome pilotée par le grand modèle de langage (LLM) amènera l'application d'agent d'IA à une nouvelle étape de développement.
Carte de développement des agents IA
Qu'est-ce qu'un agent IA
L'agent IA (agent IA) fait référence à un programme informatique conçu et programmé à l'aide de la technologie IA, qui peut effectuer certaines tâches de manière indépendante et répondre à l'environnement. Un agent IA peut être considéré comme un agent qui perçoit son environnement, le modifie par ses propres décisions et actions, et améliore ses performances en apprenant et en s'adaptant. Utilisant à la fois la mémoire à court terme (apprentissage contextuel) et la mémoire à long terme (récupération d'informations à partir de magasins de vecteurs externes), l'agent a la capacité de planifier en "pensant" étape par étape, de décomposer les objectifs en tâches plus petites et de réfléchir sur ses propres performances.
Les agents d'IA intègrent généralement plusieurs technologies, telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la planification et le raisonnement, qui permettent aux agents de traiter les informations et de prendre des décisions de manière autonome.
OpenAI a exprimé à plusieurs reprises son enthousiasme pour les agents d'IA. Le co-fondateur d'OpenAI, Andrej Karpathy, a récemment déclaré lors d'un événement hors ligne pour les développeurs que si un article propose une méthode de formation de modèle différente, OpenAI s'en moquera en interne, pensant que tout reste de leur jeu. Mais lorsque le nouveau document AI Agents sortira, ils en discuteront sérieusement et avec enthousiasme.
Qu'est-ce qu'un agent autonome pris en charge par LLM
Lilian Weng, directeur de la recherche sur les applications d'IA chez OpenAI, a récemment publié un article de 10 000 mots sur les agents d'IA : "Autonomous Agents Supported by Large Language Models (LLM)", qui fournit une interprétation approfondie de ce qu'est une application d'agent d'IA. construit par la formation LLM. Il existe de nombreuses excellentes applications d'agents d'IA prises en charge par LLM, telles que AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI et SuperAGI.
Dans un système d'agent autonome alimenté par LLM, le LLM agit comme le cerveau de l'agent et est complété par plusieurs composants clés : la planification, la mémoire et l'utilisation des outils.
Cet agent décompose les grandes tâches en sous-objectifs plus petits et gérables, permettant une gestion efficace des tâches complexes. Il permet également l'autocritique et l'autoréflexion sur les actions passées, en apprenant des erreurs et en affinant pour les étapes futures, améliorant ainsi la qualité du résultat final.
Une particularité de l'agent autonome LLM est qu'il s'apparente à avoir une "mémoire", qui est capable de se souvenir à court terme (long terme) de ce qu'il a appris pendant la formation. De plus, LLM apporte de manière autonome la capacité d'apprendre à appeler des API externes pour obtenir des informations supplémentaires manquantes dans les poids du modèle (généralement difficiles à modifier après la pré-formation), y compris les informations actuelles, les capacités d'exécution de code, l'accès à des sources d'informations propriétaires, etc.
Aussi excitants et prometteurs que soient les agents d'IA, de nombreux défis entourent encore le battage médiatique autour des agents d'IA. Les agents d'IA deviennent l'avenir des applications logicielles et deviendront de plus en plus courants.
Comme l'a mentionné Lilian Weng, il existe également certaines limitations communes aux agents autonomes LLM, notamment la longueur limitée du contexte, les défis de la planification à long terme et de la décomposition des tâches, la stabilité du LLM, etc.
Mais il ne fait aucun doute que ces problèmes et défis seront surmontés ou atténués. Les agents d'intelligence artificielle ont apporté des changements à notre travail et à notre vie, et ce changement est difficile à inverser. Après avoir essayé quelque chose de bien, supportez-vous quelque chose de vraiment mauvais ?
Les références: