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.

‍