Історію розвитку Інтернет-додатків можна розглядати як процес безперервної еволюції та інновацій. З постійним розвитком технологій продовжують з’являтися інноваційні Інтернет-додатки.
Розробку інтернет-додатків можна розділити на три етапи:
Веб-сайти
У 1990-х роках із популяризацією Інтернету з’явилися деякі важливі Інтернет-компанії, такі як Amazon, Yahoo, Google тощо. Ці компанії розробили деякі важливі Інтернет-програми, такі як електронна комерція, пошукові системи, онлайн-реклама тощо.
Мобільний додаток (Mobile)
У 2000-х роках із розвитком мобільного Інтернету з’явилися деякі важливі мобільні програми, такі як смартфони, магазини мобільних програм тощо.
Додаток AI agent
У 2020-х роках з розвитком технології ШІ з’явилися деякі важливі програми штучного інтелекту, такі як розпізнавання мовлення, розпізнавання зображень і обробка природної мови. Особливо після того, як OpenAI запустив ChatGPT, автономний додаток-агент ШІ, керований моделлю великої мови (LLM), виведе додаток агента ШІ на новий етап розвитку.
Карта розвитку агента ШІ
Джерело зображення: e2b
Що таке агент ШІ
Агент штучного інтелекту (AI agent) відноситься до комп’ютерної програми, розробленої та запрограмованої за допомогою технології штучного інтелекту, яка може самостійно виконувати певні завдання та реагувати на навколишнє середовище. Агента штучного інтелекту можна розглядати як агента, який сприймає своє середовище, змінює його за допомогою власних рішень і дій і покращує свою продуктивність шляхом навчання та адаптації. Використовуючи як короткочасну пам’ять (контекстне навчання), так і довготривалу пам’ять (витяг інформації із зовнішніх векторних сховищ), агент має можливість планувати, «думаючи» крок за кроком, розбивати цілі на менші завдання та розмірковувати над власне виконання.
Агенти штучного інтелекту зазвичай включають кілька технологій, таких як машинне навчання, обробка природної мови, комп’ютерне бачення, планування та міркування, які дозволяють агентам обробляти інформацію та приймати рішення автономно.
OpenAI неодноразово висловлював свій ентузіазм щодо агентів ШІ. Співзасновник OpenAI Андрій Карпаті нещодавно сказав на офлайн-заході для розробників, що якщо документ пропонує інший метод навчання моделі, OpenAI висміятиме його всередині, вважаючи, що це все залишилося після їхньої гри. Але коли вийде нова стаття про агентів штучного інтелекту, вони обговорюватимуть її серйозно та захоплено.
Що таке автономний агент, який підтримує LLM
Ліліан Венг, директор із дослідження прикладних програм AI в OpenAI, нещодавно опублікувала статтю на 10 000 слів про агентів AI: «Автономні агенти, які підтримуються великими мовними моделями (LLM)», яка містить поглиблене тлумачення того, що таке програма агента AI. побудований навчанням LLM. LLM підтримує багато чудових програм агентів ШІ, таких як AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI та SuperAGI.
У системі автономного агента на базі LLM LLM діє як мозок агента та доповнюється декількома ключовими компонентами: плануванням, пам’яттю та використанням інструментів.
Цей агент розбиває великі завдання на менші, керовані підцілі, забезпечуючи ефективне виконання складних завдань. Це також дозволяє самокритику та саморефлексію щодо минулих дій, навчання на помилках та вдосконалення для майбутніх кроків, тим самим покращуючи якість кінцевого результату.
Особливістю автономного агента LLM є те, що він як би має "пам'ять", яка здатна короткочасно (довго) запам'ятовувати те, що він навчився під час навчання. Крім того, LLM автономно надає можливість навчитися викликати зовнішні API, щоб отримати додаткову інформацію, якої немає у вагових коефіцієнтах моделі (зазвичай її важко змінити після попереднього навчання), включаючи поточну інформацію, можливості виконання коду, доступ до закритих джерел інформації тощо.
Якими б захоплюючими та перспективними не були агенти штучного інтелекту, існує ще багато проблем, пов’язаних із галасом навколо агентів штучного інтелекту. Агенти ШІ стають майбутнім програмних додатків і ставатимуть все більш поширеними.
Як згадувала Ліліан Венг, автономні агенти LLM також страждають від деяких загальних обмежень, включаючи обмежену довжину контексту, проблеми довгострокового планування та декомпозиції завдань, стабільність LLM тощо.
Але немає жодних сумнівів, що ці проблеми та виклики будуть подолані або полегшені. Агенти штучного інтелекту внесли зміни в нашу роботу та життя, і ці зміни важко повернути назад. Спробувавши щось хороше, ви терпите щось справді погане?
Література:
Переглянути оригінал
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.
Внутрішній поштовх OpenAI, чи справді агенти штучного інтелекту можуть стати наступним етапом розробки інтернет-додатків?
Історію розвитку Інтернет-додатків можна розглядати як процес безперервної еволюції та інновацій. З постійним розвитком технологій продовжують з’являтися інноваційні Інтернет-додатки.
Розробку інтернет-додатків можна розділити на три етапи:
У 1990-х роках із популяризацією Інтернету з’явилися деякі важливі Інтернет-компанії, такі як Amazon, Yahoo, Google тощо. Ці компанії розробили деякі важливі Інтернет-програми, такі як електронна комерція, пошукові системи, онлайн-реклама тощо.
У 2000-х роках із розвитком мобільного Інтернету з’явилися деякі важливі мобільні програми, такі як смартфони, магазини мобільних програм тощо.
У 2020-х роках з розвитком технології ШІ з’явилися деякі важливі програми штучного інтелекту, такі як розпізнавання мовлення, розпізнавання зображень і обробка природної мови. Особливо після того, як OpenAI запустив ChatGPT, автономний додаток-агент ШІ, керований моделлю великої мови (LLM), виведе додаток агента ШІ на новий етап розвитку.
Карта розвитку агента ШІ
Що таке агент ШІ
Агент штучного інтелекту (AI agent) відноситься до комп’ютерної програми, розробленої та запрограмованої за допомогою технології штучного інтелекту, яка може самостійно виконувати певні завдання та реагувати на навколишнє середовище. Агента штучного інтелекту можна розглядати як агента, який сприймає своє середовище, змінює його за допомогою власних рішень і дій і покращує свою продуктивність шляхом навчання та адаптації. Використовуючи як короткочасну пам’ять (контекстне навчання), так і довготривалу пам’ять (витяг інформації із зовнішніх векторних сховищ), агент має можливість планувати, «думаючи» крок за кроком, розбивати цілі на менші завдання та розмірковувати над власне виконання.
Агенти штучного інтелекту зазвичай включають кілька технологій, таких як машинне навчання, обробка природної мови, комп’ютерне бачення, планування та міркування, які дозволяють агентам обробляти інформацію та приймати рішення автономно.
OpenAI неодноразово висловлював свій ентузіазм щодо агентів ШІ. Співзасновник OpenAI Андрій Карпаті нещодавно сказав на офлайн-заході для розробників, що якщо документ пропонує інший метод навчання моделі, OpenAI висміятиме його всередині, вважаючи, що це все залишилося після їхньої гри. Але коли вийде нова стаття про агентів штучного інтелекту, вони обговорюватимуть її серйозно та захоплено.
Що таке автономний агент, який підтримує LLM
Ліліан Венг, директор із дослідження прикладних програм AI в OpenAI, нещодавно опублікувала статтю на 10 000 слів про агентів AI: «Автономні агенти, які підтримуються великими мовними моделями (LLM)», яка містить поглиблене тлумачення того, що таке програма агента AI. побудований навчанням LLM. LLM підтримує багато чудових програм агентів ШІ, таких як AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI та SuperAGI.
У системі автономного агента на базі LLM LLM діє як мозок агента та доповнюється декількома ключовими компонентами: плануванням, пам’яттю та використанням інструментів.
Цей агент розбиває великі завдання на менші, керовані підцілі, забезпечуючи ефективне виконання складних завдань. Це також дозволяє самокритику та саморефлексію щодо минулих дій, навчання на помилках та вдосконалення для майбутніх кроків, тим самим покращуючи якість кінцевого результату.
Особливістю автономного агента LLM є те, що він як би має "пам'ять", яка здатна короткочасно (довго) запам'ятовувати те, що він навчився під час навчання. Крім того, LLM автономно надає можливість навчитися викликати зовнішні API, щоб отримати додаткову інформацію, якої немає у вагових коефіцієнтах моделі (зазвичай її важко змінити після попереднього навчання), включаючи поточну інформацію, можливості виконання коду, доступ до закритих джерел інформації тощо.
Якими б захоплюючими та перспективними не були агенти штучного інтелекту, існує ще багато проблем, пов’язаних із галасом навколо агентів штучного інтелекту. Агенти ШІ стають майбутнім програмних додатків і ставатимуть все більш поширеними.
Як згадувала Ліліан Венг, автономні агенти LLM також страждають від деяких загальних обмежень, включаючи обмежену довжину контексту, проблеми довгострокового планування та декомпозиції завдань, стабільність LLM тощо.
Але немає жодних сумнівів, що ці проблеми та виклики будуть подолані або полегшені. Агенти штучного інтелекту внесли зміни в нашу роботу та життя, і ці зміни важко повернути назад. Спробувавши щось хороше, ви терпите щось справді погане?
Література: