A história do desenvolvimento de aplicações de Internet pode ser vista como um processo de evolução e inovação contínuas.Com o avanço contínuo da tecnologia, aplicações de Internet inovadoras continuam a aparecer.
O desenvolvimento de aplicações para Internet pode ser dividido em três etapas:
Sites
Na década de 1990, com a popularização da Internet, surgiram algumas importantes empresas de Internet, como Amazon, Yahoo, Google, etc.
Aplicativo móvel (Mobile)
Nos anos 2000, com o surgimento da Internet móvel, surgiram alguns aplicativos móveis importantes, como smartphones, lojas de aplicativos móveis, etc.
Aplicativo de agente de IA
Na década de 2020, com o desenvolvimento da tecnologia de IA, surgiram algumas aplicações importantes de inteligência artificial, como reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Especialmente depois que a OpenAI lançou o ChatGPT, o aplicativo de agente de IA autônomo conduzido pelo modelo de linguagem grande (LLM) levará o aplicativo de agente de IA a um novo estágio de desenvolvimento.
Mapa de desenvolvimento de agentes de IA
Fonte da imagem: e2b
O que é um agente de IA
Agente de IA (agente de IA) refere-se a um programa de computador projetado e programado usando tecnologia de IA, que pode executar determinadas tarefas de forma independente e responder ao ambiente. Um agente de IA pode ser visto como um agente que percebe seu ambiente, muda-o por meio de suas próprias decisões e ações e melhora seu desempenho aprendendo e adaptando-se. Usando tanto a memória de curto prazo (aprendizado contextual) quanto a memória de longo prazo (recuperação de informações de armazenamentos de vetores externos), o agente tem a capacidade de planejar "pensando" passo a passo, dividir metas em tarefas menores e refletir sobre seu próprio desempenho.
Os agentes de IA geralmente incorporam várias tecnologias, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, planejamento e raciocínio, que permitem que os agentes processem informações e tomem decisões de forma autônoma.
A OpenAI expressou repetidamente seu entusiasmo pelos agentes de IA. O co-fundador da OpenAI, Andrej Karpathy, disse recentemente em um evento off-line para desenvolvedores que, se um artigo propõe um método de treinamento de modelo diferente, a OpenAI zombará internamente, pensando que tudo é sobra de seu jogo. Mas quando o novo artigo sobre AI Agents for lançado, eles o discutirão com seriedade e entusiasmo.
O que é um agente autônomo suportado pelo LLM
Lilian Weng, diretora de pesquisa de aplicativos de IA da OpenAI, publicou recentemente um artigo de 10.000 palavras sobre agentes de IA: "Agentes autônomos suportados por modelos de linguagem grande (LLM)", que fornece uma interpretação aprofundada do que é um aplicativo de agente de IA construído pelo treinamento LLM. Existem muitos aplicativos excelentes de agentes de IA suportados pelo LLM, como AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI e SuperAGI.
Em um sistema de agente autônomo alimentado por LLM, o LLM atua como o cérebro do agente e é complementado por vários componentes-chave: Planejamento, Memória e Uso de Ferramentas.
Esse agente divide grandes tarefas em subobjetivos menores e gerenciáveis, permitindo o manuseio eficiente de tarefas complexas. Também permite a autocrítica e a autorreflexão sobre ações passadas, aprendendo com os erros e refinando para passos futuros, melhorando assim a qualidade do resultado final.
Uma característica especial do agente autônomo LLM é que ele é como ter uma "memória", que é capaz de lembrar a curto prazo (longo prazo) o que aprendeu durante o treinamento. Além disso, o LLM traz de forma autônoma a capacidade de aprender a chamar APIs externas para obter informações adicionais ausentes nos pesos do modelo (geralmente difíceis de alterar após o pré-treinamento), incluindo informações atuais, recursos de execução de código, acesso a fontes de informações proprietárias etc.
Por mais emocionantes e promissores que sejam os agentes de IA, ainda existem muitos desafios em torno do hype em torno dos agentes de IA. Os agentes de IA estão se tornando o futuro dos aplicativos de software e se tornarão cada vez mais comuns.
Conforme mencionado por Lilian Weng, os agentes autônomos LLM também sofrem de algumas limitações comuns, incluindo comprimento de contexto limitado, desafios de planejamento de longo prazo e decomposição de tarefas, estabilidade do LLM, etc.
Mas não há dúvida de que esses problemas e desafios serão superados ou amenizados.Os agentes de IA trouxeram mudanças para nosso trabalho e vida, e essa mudança é difícil de reverter. Depois de tentar algo bom, você suporta algo muito ruim?
Referências:
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Empurrão interno da OpenAI, os agentes de IA podem realmente se tornar o próximo estágio do desenvolvimento de aplicativos de Internet?
A história do desenvolvimento de aplicações de Internet pode ser vista como um processo de evolução e inovação contínuas.Com o avanço contínuo da tecnologia, aplicações de Internet inovadoras continuam a aparecer.
O desenvolvimento de aplicações para Internet pode ser dividido em três etapas:
Na década de 1990, com a popularização da Internet, surgiram algumas importantes empresas de Internet, como Amazon, Yahoo, Google, etc.
Nos anos 2000, com o surgimento da Internet móvel, surgiram alguns aplicativos móveis importantes, como smartphones, lojas de aplicativos móveis, etc.
Na década de 2020, com o desenvolvimento da tecnologia de IA, surgiram algumas aplicações importantes de inteligência artificial, como reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Especialmente depois que a OpenAI lançou o ChatGPT, o aplicativo de agente de IA autônomo conduzido pelo modelo de linguagem grande (LLM) levará o aplicativo de agente de IA a um novo estágio de desenvolvimento.
Mapa de desenvolvimento de agentes de IA
O que é um agente de IA
Agente de IA (agente de IA) refere-se a um programa de computador projetado e programado usando tecnologia de IA, que pode executar determinadas tarefas de forma independente e responder ao ambiente. Um agente de IA pode ser visto como um agente que percebe seu ambiente, muda-o por meio de suas próprias decisões e ações e melhora seu desempenho aprendendo e adaptando-se. Usando tanto a memória de curto prazo (aprendizado contextual) quanto a memória de longo prazo (recuperação de informações de armazenamentos de vetores externos), o agente tem a capacidade de planejar "pensando" passo a passo, dividir metas em tarefas menores e refletir sobre seu próprio desempenho.
Os agentes de IA geralmente incorporam várias tecnologias, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, planejamento e raciocínio, que permitem que os agentes processem informações e tomem decisões de forma autônoma.
A OpenAI expressou repetidamente seu entusiasmo pelos agentes de IA. O co-fundador da OpenAI, Andrej Karpathy, disse recentemente em um evento off-line para desenvolvedores que, se um artigo propõe um método de treinamento de modelo diferente, a OpenAI zombará internamente, pensando que tudo é sobra de seu jogo. Mas quando o novo artigo sobre AI Agents for lançado, eles o discutirão com seriedade e entusiasmo.
O que é um agente autônomo suportado pelo LLM
Lilian Weng, diretora de pesquisa de aplicativos de IA da OpenAI, publicou recentemente um artigo de 10.000 palavras sobre agentes de IA: "Agentes autônomos suportados por modelos de linguagem grande (LLM)", que fornece uma interpretação aprofundada do que é um aplicativo de agente de IA construído pelo treinamento LLM. Existem muitos aplicativos excelentes de agentes de IA suportados pelo LLM, como AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI e SuperAGI.
Em um sistema de agente autônomo alimentado por LLM, o LLM atua como o cérebro do agente e é complementado por vários componentes-chave: Planejamento, Memória e Uso de Ferramentas.
Esse agente divide grandes tarefas em subobjetivos menores e gerenciáveis, permitindo o manuseio eficiente de tarefas complexas. Também permite a autocrítica e a autorreflexão sobre ações passadas, aprendendo com os erros e refinando para passos futuros, melhorando assim a qualidade do resultado final.
Uma característica especial do agente autônomo LLM é que ele é como ter uma "memória", que é capaz de lembrar a curto prazo (longo prazo) o que aprendeu durante o treinamento. Além disso, o LLM traz de forma autônoma a capacidade de aprender a chamar APIs externas para obter informações adicionais ausentes nos pesos do modelo (geralmente difíceis de alterar após o pré-treinamento), incluindo informações atuais, recursos de execução de código, acesso a fontes de informações proprietárias etc.
Por mais emocionantes e promissores que sejam os agentes de IA, ainda existem muitos desafios em torno do hype em torno dos agentes de IA. Os agentes de IA estão se tornando o futuro dos aplicativos de software e se tornarão cada vez mais comuns.
Conforme mencionado por Lilian Weng, os agentes autônomos LLM também sofrem de algumas limitações comuns, incluindo comprimento de contexto limitado, desafios de planejamento de longo prazo e decomposição de tarefas, estabilidade do LLM, etc.
Mas não há dúvida de que esses problemas e desafios serão superados ou amenizados.Os agentes de IA trouxeram mudanças para nosso trabalho e vida, e essa mudança é difícil de reverter. Depois de tentar algo bom, você suporta algo muito ruim?
Referências: