Блог

Побудова ефективних агентів: від простоти до гнучкості

Практика
-
January 25, 2025

Вступ

У світі, де штучний інтелект стає все більш інтегрованим у наше життя, агенти на основі великих мовних моделей (LLM) відіграють ключову роль у автоматизації та оптимізації різних процесів. Але що таке агенти, і як будувати їх ефективно? Ця стаття розкриє основи створення агентів, пояснить різницю між робочими потоками (workflows) та агентами, і дасть практичні поради для розробників та менеджерів проєктів.

Основні поняття

Агенти на основі LLM - це системи, які можуть виконувати завдання автономно, приймаючи рішення про використання інструментів та методів у реальному часі. Вони можуть варіюватися від повністю автономних до тих, що працюють за певним сценарієм.

Робочі потоки (Workflows) - це більш структуровані системи, де LLM та інструменти об'єднуються за допомогою попередньо визначених алгоритмів. Вони забезпечують передбачуваність та стабільність виконання завдань.

Практичні поради

Простота та композиція: Найкращі рішення часто базуються не на складних фреймворках, а на простих, але добре продуманих патернах. Почніть із простих рішень і додавайте складність лише коли це необхідно.

Вибір між workflows та агентами:

  • Workflows підходять для завдань з чітко визначеними кроками, де передбачуваність та швидкість виконання є критичними.
  • Агенти кращі для завдань, які вимагають гнучкості, адаптації до змінних умов або коли потрібно масштабування та адаптація на основі модельних рішень.

Оптимізація викликів LLM:

  • Використовуйте ретривалю (retrieval) для надання моделі відповідних даних, що дозволяє зменшити затримку та покращити точність відповідей.
  • Додавайте приклади в контексті для покращення розуміння моделі специфіки завдання.

Приклади та кейси

  • Медицина: Використання агентів для автоматизації діагностики, де агенти можуть аналізувати симптоми пацієнта в реальному часі, пропонуючи попередні діагнози або навіть підказки для лікування.
  • Фінансові послуги: Агенти допомагають у моніторингу транзакцій для виявлення шахрайства, адаптуючись до нових методів обману.
  • Логістика: Автоматизація управління ланцюгами поставок, де агенти можуть динамічно змінювати маршрути та розподіл ресурсів в залежності від змін умов або непередбачених обставин.

Технічні деталі для розробників

Для тих, хто займається реалізацією:

  • Інтеграція з існуючими системами: Важливо розглядати сумісність з існуючими базами даних, API та інтерфейсами.
  • Управління пам'яттю: З огляду на ресурсомісткість LLM, оптимізація використання пам'яті може значно знизити затримки.
  • Зниження затримок: Впровадження кешування або асинхронного виконання може покращити продуктивність.

Висновки та рекомендації

Будування агентів на основі LLM - це баланс між простотою та складністю, передбачуваністю та гнучкістю. Починайте з простих рішень, але будьте готові до масштабування та адаптації. Для подальшого вивчення теми рекомендуємо дослідити такі ресурси:

  • Статті та дослідження від Anthropic та інших лідерів у сфері AI.
  • Онлайн-курси з машинного навчання та AI.
  • Спільноти розробників на платформах на кшталт GitHub чи Stack Overflow.

Додаткові матеріали

  • Anthropic - для поглибленого вивчення роботи з LLM.
  • Hugging Face - для доступу до різноманітних моделей AI.
  • Наукові статті на arXiv про останні досягнення в AI.

# То як? #

Рішаємо?

За 30 хвилин на демо-зустрічі ми разом знайдемо ті ділянки вашого бізнесу, де впровадження штучного інтелекту принесе найбільшу користь та окупиться найшвидше.

Контакт
Cta Image