По мере развития ИИ-агентов за пределы простых чат-ботов появились новые паттерны проектирования, которые делают их более способными, адаптируемыми и интеллектуальными. Эти паттерны определяют, как агенты думают, действуют и взаимодействуют для решения сложных задач в реальных условиях.
ReAct-агент
ReAct-агент — это ИИ-агент, построенный на основе фреймворка «reasoning and acting» (ReAct), который сочетает пошаговое мышление со способностью использовать внешние инструменты. Вместо следования фиксированным правилам он обдумывает задачи, выполняет действия, такие как поиск или запуск кода, наблюдает за результатами и затем решает, что делать дальше.
Фреймворк ReAct работает примерно так же, как люди решают задачи — они думают, действуют и корректируют свои действия по ходу решения. Например, при планировании ужина вы сначала думаете: «Что у меня есть дома?» (рассуждение), затем проверяете холодильник (действие). Увидев только овощи (наблюдение), вы корректируете свой план — «Приготовлю пасту с овощами».
Аналогично агенты ReAct чередуют мысли, действия и наблюдения для решения сложных задач и принятия более взвешенных решений.
CodeAct-агент
CodeAct-агент — это система ИИ, предназначенная для написания, запуска и усовершенствования кода на основе инструкций на естественном языке. Вместо того чтобы просто генерировать текст, он может выполнять код, анализировать результаты и корректировать свой подход, что позволяет ему эффективно решать сложные многошаговые задачи.
В основе CodeAct лежит возможность ИИ-ассистента:
* генерировать код на основе ввода на естественном языке;
* выполнять этот код в безопасной контролируемой среде;
* анализировать результаты выполнения;
* улучшать свой ответ на основе полученных знаний.
Агент с функцией самоанализа
Агент с функцией самоанализа — это ИИ, который может отступить и оценить свою работу, выявить ошибки и улучшиться путём проб и ошибок, подобно тому как люди учатся на обратной связи.
Этот тип агента работает в циклическом процессе: сначала он генерирует первоначальный результат, такой как текст или код, на основе запроса пользователя. Затем он анализирует этот результат, выявляя ошибки, несоответствия или области для улучшения, часто применяя экспертные рассуждения. Наконец, он уточняет результат, учитывая свою обратную связь, повторяя этот цикл до тех пор, пока результат не достигнет высокого качества.
Агенты с функцией самоанализа особенно полезны для задач, которые выигрывают от самоанализа и итеративного улучшения, что делает их более надёжными и адаптируемыми, чем агенты, генерирующие контент за один проход.
Многоагентный рабочий процесс
Многоагентная система использует команду специализированных агентов вместо того, чтобы полагаться на одного агента для решения всех задач. Каждый агент фокусируется на конкретной задаче, используя свои сильные стороны для достижения лучших общих результатов.
Этот подход имеет несколько преимуществ:
* специализированные агенты с большей вероятностью достигнут успеха в своих конкретных задачах, чем один агент, управляющий многими инструментами;
* отдельные запросы и инструкции могут быть адаптированы для каждого агента, что позволяет использовать тонко настроенные языковые модели;
* каждого агента можно оценивать и улучшать независимо друг от друга, не влияя на работу всей системы.
Агентский RAG
Агентские RAG-агенты выводят поиск информации на новый уровень, активно ища релевантные данные, оценивая их, генерируя хорошо обоснованные ответы и запоминая то, что они узнали, для использования в будущем. В отличие от традиционного Native RAG, который полагается на статические процессы поиска и генерации, агентский RAG использует автономных агентов для динамического управления и улучшения как поиска, так и генерации.
Архитектура состоит из трёх основных компонентов:
* Система поиска извлекает соответствующую информацию из базы знаний с помощью таких методов, как индексирование, обработка запросов и алгоритмы, такие как BM25 или плотные встраивания.
* Модель генерации, обычно тонко настроенная языковая модель, преобразует извлечённые данные в контекстуальные встраивания, фокусируется на ключевой информации с помощью механизмов внимания и генерирует связные, плавные ответы.
* Уровень агента координирует этапы поиска и генерации, делая процесс динамичным и контекстно-зависимым, позволяя агенту запоминать и использовать прошлую информацию.
Вместе эти компоненты позволяют агентскому RAG давать более умные и контекстуальные ответы, чем традиционные системы RAG.
1. Какие преимущества даёт использование ReAct-агентов по сравнению с традиционными ИИ-системами?
Ответ: ReAct-агенты используют фреймворк «reasoning and acting» (ReAct), который позволяет им сочетать пошаговое мышление со способностью использовать внешние инструменты. Они обдумывают задачи, выполняют действия, наблюдают за результатами и корректируют свои действия по ходу решения. Это делает их более способными, адаптируемыми и интеллектуальными по сравнению с традиционными ИИ-системами, которые следуют фиксированным правилам.
2. В чём заключается основная функция CodeAct-агента и как она отличается от других типов ИИ-агентов?
Ответ: CodeAct-агент предназначен для написания, запуска и усовершенствования кода на основе инструкций на естественном языке. Он может выполнять код, анализировать результаты и корректировать свой подход. Это позволяет ему эффективно решать сложные многошаговые задачи, в отличие от других типов ИИ-агентов, которые могут быть ограничены в своих возможностях по работе с кодом.
3. Какие преимущества даёт использование многоагентных систем по сравнению с одноагентными системами?
Ответ: Многоагентные системы используют команду специализированных агентов вместо того, чтобы полагаться на одного агента для решения всех задач. Это позволяет каждому агенту сосредоточиться на конкретной задаче, используя свои сильные стороны для достижения лучших общих результатов. Кроме того, отдельные запросы и инструкции могут быть адаптированы для каждого агента, что позволяет использовать тонко настроенные языковые модели.
4. Какие компоненты составляют архитектуру агентского RAG и как они взаимодействуют между собой?
Ответ: Архитектура агентского RAG состоит из трёх основных компонентов: системы поиска, модели генерации и уровня агента. Система поиска извлекает соответствующую информацию из базы знаний, модель генерации преобразует извлечённые данные в контекстуальные встраивания и генерирует связные ответы, а уровень агента координирует этапы поиска и генерации, делая процесс динамичным и контекстно-зависимым.
5. Какие типы агентов могут быть полезны для задач, требующих итеративного улучшения и самоанализа?
Ответ: Для задач, требующих итеративного улучшения и самоанализа, могут быть полезны агенты с функцией самоанализа. Они могут отступить и оценить свою работу, выявить ошибки и улучшиться путём проб и ошибок. Это делает их более надёжными и адаптируемыми, чем агенты, генерирующие контент за один проход.