یک پست برچسب‌گذاری شده با "عوامل هوش مصنوعی، معماری شناختی، وایت‌پیپر گوگل"

در حالی که مدل‌های زبانی مانند GPT-4 و Gemini با توانایی‌های مکالمه‌ای خود توجه عمومی را جلب کرده‌اند، یک انقلاب عمیق‌تر در حال وقوع است: ظهور عوامل هوش مصنوعی. همان‌طور که در وایت‌پیپر اخیر گوگل توضیح داده شده است، این عوامل فقط چت‌بات‌های هوشمند نیستند – آن‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند به طور فعال دنیای واقعی را درک، استدلال و تأثیرگذاری کنند.

تکامل قابلیت‌های هوش مصنوعی​

به مدل‌های سنتی هوش مصنوعی مانند استادان بسیار دانا فکر کنید که در اتاقی بدون اینترنت یا تلفن قفل شده‌اند. آن‌ها می‌توانند بینش‌های درخشانی ارائه دهند، اما فقط بر اساس آنچه قبل از ورود به اتاق یاد گرفته‌اند. از سوی دیگر، عوامل هوش مصنوعی مانند استادانی هستند که مجموعه کاملی از ابزارهای مدرن در اختیار دارند – آن‌ها می‌توانند اطلاعات فعلی را جستجو کنند، ایمیل ارسال کنند، محاسبات انجام دهند و وظایف پیچیده را هماهنگ کنند.

اینجا چیزی است که عوامل را از مدل‌های سنتی متمایز می‌کند:

• اطلاعات در زمان واقعی: در حالی که مدل‌ها به داده‌های آموزشی خود محدود هستند، عوامل می‌توانند از طریق ابزارها و APIهای خارجی به اطلاعات فعلی دسترسی پیدا کنند
• اقدام‌گیری: عوامل فقط پیشنهاد نمی‌دهند – آن‌ها می‌توانند از طریق فراخوانی توابع و تعاملات API اقدامات را اجرا کنند
• مدیریت حافظه: عوامل زمینه را در تعاملات متعدد حفظ می‌کنند و از هر تبادل برای بهبود پاسخ‌های خود یاد می‌گیرند
• یکپارچه‌سازی ابزار: توانایی بومی برای استفاده از ابزارها و APIهای خارجی در معماری آن‌ها تعبیه شده است، نه به عنوان یک فکر بعدی

چگونه عوامل فکر می‌کنند: معماری شناختی​

جادوی واقعی عوامل در "معماری شناختی" آن‌ها نهفته است – سیستمی که نحوه استدلال و تصمیم‌گیری آن‌ها را مدیریت می‌کند. وایت‌پیپر سه رویکرد کلیدی را توضیح می‌دهد:

1. ReAct: چارچوبی که در آن عوامل بین استدلال درباره وضعیت خود و اقدام‌های مشخص متناوب می‌شوند. تصور کنید یک سرآشپز که به طور مداوم پیشرفت خود را ارزیابی می‌کند و استراتژی آشپزی خود را تنظیم می‌کند.

2. زنجیره‌ای از افکار: عوامل مشکلات پیچیده را به مراحل کوچکتر و قابل مدیریت تقسیم می‌کنند و کار خود را در طول مسیر نشان می‌دهند. این مشابه نحوه حل معادلات پیچیده توسط یک ریاضیدان به صورت مرحله به مرحله است.

3. درخت افکار: عوامل به طور همزمان مسیرهای مختلف راه‌حل را کاوش می‌کنند، مانند یک بازیکن شطرنج که حرکات مختلف و پیامدهای آن‌ها را در نظر می‌گیرد.

اینجا یک مثال واقعی از وایت‌پیپر است که چگونه یک عامل ممکن است یک درخواست رزرو پرواز را مدیریت کند:

کاربر: "می‌خواهم یک پرواز از آستین به زوریخ رزرو کنم"

فکر عامل: من باید ابتدا به دنبال پروازها بگردم
اقدام: [فراخوانی API جستجوی پرواز]
مشاهده: گزینه‌های پرواز متعدد یافت شد

فکر عامل: من باید بهترین قیمت‌ها و مسیرها را بررسی کنم
اقدام: [تحلیل نتایج جستجو]
مشاهده: اتصالات و قیمت‌های بهینه یافت شد

فکر عامل: کاربر نیاز به خلاصه‌ای واضح از گزینه‌ها دارد
پاسخ نهایی: "اینجا بهترین گزینه‌های پرواز هستند..."

جعبه‌ابزار عامل: چگونه با جهان تعامل می‌کنند​

وایت‌پیپر سه روش متمایز را شناسایی می‌کند که عوامل می‌توانند با سیستم‌های خارجی تعامل داشته باشند:

1. افزونه‌ها​

این‌ها ابزارهای سمت عامل هستند که اجازه فراخوانی مستقیم API را می‌دهند. آن‌ها را به عنوان دستان عامل در نظر بگیرید – آن‌ها می‌توانند به طور مستقیم با خدمات خارجی تعامل کنند. وایت‌پیپر گوگل نشان می‌دهد که این‌ها به ویژه برای عملیات‌های در زمان واقعی مانند بررسی قیمت‌های پرواز یا پیش‌بینی‌های آب و هوا مفید هستند.

2. توابع​

برخلاف افزونه‌ها، توابع در سمت مشتری اجرا می‌شوند. این امر کنترل و امنیت بیشتری را فراهم می‌کند و آن‌ها را برای عملیات‌های حساس ایده‌آل می‌سازد. عامل مشخص می‌کند که چه کاری باید انجام شود، اما اجرای واقعی تحت نظارت مشتری انجام می‌شود.

تفاوت بین افزونه‌ها و توابع:

3. ذخیره‌سازی داده‌ها​

این‌ها کتابخانه‌های مرجع عامل هستند که دسترسی به داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را فراهم می‌کنند. با استفاده از پایگاه‌های داده برداری و جاسازی‌ها، عوامل می‌توانند به سرعت اطلاعات مرتبط را در مجموعه‌های داده بزرگ پیدا کنند.

چگونه عوامل یاد می‌گیرند و بهبود می‌یابند​

وایت‌پیپر سه رویکرد جذاب برای یادگیری عامل را توضیح می‌دهد:

1. یادگیری در زمینه: مانند یک سرآشپز که یک دستور جدید و مواد اولیه دریافت می‌کند، عوامل یاد می‌گیرند که وظایف جدید را از طریق مثال‌ها و دستورالعمل‌هایی که در زمان اجرا ارائه می‌شود، مدیریت کنند.

2. یادگیری مبتنی بر بازیابی: تصور کنید یک سرآشپز با دسترسی به یک کتابخانه بزرگ کتاب‌های آشپزی. عوامل می‌توانند به صورت پویا مثال‌ها و دستورالعمل‌های مرتبط را از ذخیره‌سازی داده‌های خود بازیابی کنند.

   

3. تنظیم دقیق: این مانند فرستادن یک سرآشپز به مدرسه آشپزی است – آموزش سیستماتیک در انواع خاصی از وظایف برای بهبود عملکرد کلی.

ساخت عوامل آماده تولید​

عملی‌ترین بخش وایت‌پیپر به پیاده‌سازی عوامل در محیط‌های تولیدی می‌پردازد. با استفاده از پلتفرم Vertex AI گوگل، توسعه‌دهندگان می‌توانند عواملی بسازند که ترکیب کنند:

• درک زبان طبیعی برای تعاملات کاربری
• یکپارچه‌سازی ابزار برای اقدامات دنیای واقعی
• مدیریت حافظه برای پاسخ‌های متنی
• سیستم‌های نظارت و ارزیابی

آینده معماری عامل​

شاید هیجان‌انگیزترین مفهوم "زنجیره‌سازی عامل" باشد – ترکیب عوامل تخصصی برای مدیریت وظایف پیچیده. تصور کنید یک سیستم برنامه‌ریزی سفر که ترکیب می‌کند:

• عامل رزرو پرواز
• عامل توصیه هتل
• عامل برنامه‌ریزی فعالیت‌های محلی
• عامل نظارت بر آب و هوا

هر کدام در حوزه خود تخصص دارند اما با هم کار می‌کنند تا راه‌حل‌های جامع ایجاد کنند.

این چه معنایی برای آینده دارد​

ظهور عوامل هوش مصنوعی نشان‌دهنده یک تغییر اساسی در هوش مصنوعی است – از سیستم‌هایی که فقط می‌توانند فکر کنند به سیستم‌هایی که می‌توانند فکر کنند و عمل کنند. در حالی که هنوز در روزهای اولیه هستیم، معماری و رویکردهای توضیح داده شده در وایت‌پیپر گوگل نقشه راه روشنی برای چگونگی تکامل هوش مصنوعی از یک ابزار منفعل به یک شرکت‌کننده فعال در حل مشکلات دنیای واقعی ارائه می‌دهند.

برای توسعه‌دهندگان، رهبران کسب‌وکار و علاقه‌مندان به فناوری، درک عوامل هوش مصنوعی فقط درباره به‌روز ماندن با روندها نیست – بلکه درباره آماده‌سازی برای آینده‌ای است که در آن هوش مصنوعی به یک شریک واقعی در تلاش‌های انسانی تبدیل می‌شود.

چگونه عوامل هوش مصنوعی را در صنعت خود می‌بینید که تغییر ایجاد می‌کنند؟ نظرات خود را در زیر به اشتراک بگذارید.