Белая книга Google Agent

В то время как языковые модели, такие как GPT-4 и Gemini, привлекли внимание общественности своими разговорными способностями, происходит более глубокая революция: появление AI агентов. Как подробно описано в недавней белой книге Google, эти агенты не просто умные чат-боты – это AI системы, которые могут активно воспринимать, рассуждать о и влиять на реальный мир.

Эволюция возможностей AI

Представьте себе традиционные AI модели как невероятно знающих профессоров, запертых в комнате без интернета или телефона. Они могут предложить блестящие идеи, но только на основе того, что они узнали до входа в комнату. AI агенты, с другой стороны, похожи на профессоров с полным набором современных инструментов в их распоряжении – они могут искать актуальную информацию, отправлять электронные письма, делать расчеты и координировать сложные задачи.

Вот что отличает агентов от традиционных моделей:

• Информация в реальном времени: В то время как модели ограничены своими обучающими данными, агенты могут получать актуальную информацию через внешние инструменты и API
• Выполнение действий: Агенты не просто предлагают действия – они могут выполнять их через вызовы функций и взаимодействия с API
• Управление памятью: Агенты поддерживают контекст в нескольких взаимодействиях, обучаясь на каждом обмене для улучшения своих ответов
• Интеграция инструментов: Встроенная способность использовать внешние инструменты и API является частью их архитектуры, а не добавлена как последующая мысль

Как думают агенты: когнитивная архитектура

Настоящая магия агентов заключается в их "когнитивной архитектуре" – системе, которая управляет тем, как они рассуждают и принимают решения. В белой книге описаны три ключевых подхода:

1. ReAct: Фреймворк, в котором агенты чередуют рассуждения о своей ситуации и выполнение конкретных действий. Представьте себе шеф-повара, который постоянно оценивает свой прогресс и корректирует свою кулинарную стратегию.

2. Цепочка мыслей: Агенты разбивают сложные проблемы на более мелкие, управляемые шаги, показывая свою работу по пути. Это похоже на то, как математик решает сложные уравнения шаг за шагом.

3. Дерево мыслей: Агенты исследуют несколько возможных путей решения одновременно, как шахматист, рассматривающий разные ходы и их последствия.

Вот реальный пример из белой книги о том, как агент может обработать запрос на бронирование рейса:

Пользователь: "Я хочу забронировать рейс из Остина в Цюрих"

Мысль агента: Я должен сначала поискать рейсы
Действие: [Вызывает API поиска рейсов]
Наблюдение: Найдено несколько вариантов рейсов

Мысль агента: Я должен проверить лучшие цены и маршруты
Действие: [Анализирует результаты поиска]
Наблюдение: Найдены оптимальные соединения и цены

Мысль агента: Пользователю нужен ясный обзор вариантов
Окончательный ответ: "Вот лучшие варианты рейсов..."

Набор инструментов агента: как они взаимодействуют с миром

В белой книге определены три различных способа, которыми агенты могут взаимодействовать с внешними системами:

1. Расширения

Это инструменты на стороне агента, которые позволяют делать прямые вызовы API. Думайте о них как о руках агента – они могут напрямую взаимодействовать с внешними сервисами. Белая книга Google показывает, как они особенно полезны для операций в реальном времени, таких как проверка цен на авиабилеты или прогнозов погоды.

2. Функции

В отличие от расширений, функции выполняются на стороне клиента. Это обеспечивает больший контроль и безопасность, что делает их идеальными для чувствительных операций. Агент указывает, что нужно сделать, но фактическое выполнение происходит под контролем клиента.

Разница между расширениями и функциями:

3. Хранилища данных

Это справочные библиотеки агента, предоставляющие доступ как к структурированным, так и неструктурированным данным. Используя векторные базы данных и встраивания, агенты могут быстро находить релевантную информацию в обширных наборах данных.

Как агенты учатся и совершенствуются

В белой книге описаны три увлекательных подхода к обучению агентов:

1. Обучение в контексте: Как шеф-повар, получивший новый рецепт и ингредиенты, агенты учатся выполнять новые задачи через примеры и инструкции, предоставленные во время выполнения.

2. Обучение на основе извлечения: Представьте себе шеф-повара с доступом к обширной библиотеке кулинарных книг. Агенты могут динамически извлекать релевантные примеры и инструкции из своих хранилищ данных.

   

3. Тонкая настройка: Это похоже на отправку шеф-повара в кулинарную школу – систематическое обучение на определенных типах задач для улучшения общей производительности.

Создание агентов, готовых к производству

Самая практическая часть белой книги касается внедрения агентов в производственные среды. Используя платформу Vertex AI от Google, разработчики могут создавать агентов, которые объединяют:

• Понимание естественного языка для взаимодействия с пользователями
• Интеграцию инструментов для реальных действий
• Управление памятью для контекстуальных ответов
• Системы мониторинга и оценки

Будущее архитектуры агентов

Возможно, самым захватывающим является концепция "цепочки агентов" – объединение специализированных агентов для выполнения сложных задач. Представьте себе систему планирования путешествий, которая объединяет:

• Агент по бронированию авиабилетов
• Агент по рекомендациям отелей
• Агент по планированию местных мероприятий
• Агент по мониторингу погоды

Каждый специализируется в своей области, но работает вместе для создания комплексных решений.

Что это значит для будущего

Появление AI агентов представляет собой фундаментальный сдвиг в искусственном интеллекте – от систем, которые могут только думать, к системам, которые могут думать и действовать. Хотя мы все еще находимся на ранних этапах, архитектура и подходы, изложенные в белой книге Google, предоставляют четкую дорожную карту того, как AI будет эволюционировать от пассивного инструмента к активному участнику в решении реальных проблем.

Для разработчиков, бизнес-лидеров и энтузиастов технологий понимание AI агентов – это не просто следование трендам, это подготовка к будущему, где AI станет настоящим партнером в человеческих начинаниях.

Как вы видите изменение вашей отрасли под влиянием AI агентов? Поделитесь своими мыслями в комментариях ниже.