GOAT.AI - Task to AI Agents

Analýza A Revize Aplikací Pro Android: GOAT.AI - Task to AI Agents, Vyvinuté Společností Adaptive Plus inc.. Uvedeno V Kategorii Nástroje. Aktuální Verze Je 1.0.1, Aktualizována Na 08/04/2024 . Podle Recenzí Uživatelů Na Google Play: GOAT.AI - Task to AI Agents. Dosaženo Více Než 4 Tisíc Instalací. GOAT.AI - Task to AI Agents Má V Současné Době Recenze 1, Průměrné Hodnocení 5.0 Hvězd

Cílově orientovaná orchestrace Agent Tasks. Agenti umělé inteligence spolu budou v podstatě komunikovat, aby provedli váš úkol.

Příklad: „vyberte si nejlepší den příští měsíc na 20km semimaraton“. Umělá inteligence začne spolupracovat: agent počasí získá předpovědi, webový vyhledávací agent identifikuje optimální provozní podmínky a agent Wolfram vypočítá „nejlepší den“. Je to umění propojené umělé inteligence, které sofistikovaně zjednodušuje složité úkoly.

LLM jako centrální sálový počítač pro autonomní agenty je zajímavý koncept. Ukázky jako AutoGPT, GPT-Engineer a BabyAGI slouží jako jednoduché ilustrace této myšlenky. Potenciál LLM přesahuje vytváření nebo dokončování dobře napsaných kopií, příběhů, esejů a programů; mohou být zarámováni jako výkonní obecní řešitelé úloh, a to je to, čeho chceme dosáhnout při budování Cílově orientované orchestrace agentů (GOAT.AI)

Aby mohla na cíl orientovaná orchestrace systému úkolové skupiny agentů LLM správně existovat a fungovat, musí správně fungovat tři hlavní součásti systému.

- Přehled

1) Plánování

- Dílčí cíl a dekompozice: Agent rozděluje velké úkoly na menší, zvládnutelné dílčí cíle, což usnadňuje efektivní zpracování složitých úkolů.

- Reflexe a zdokonalování: Agent se zapojuje do sebekritiky a sebereflexe minulých akcí, učí se z chyb a zlepšuje přístupy k budoucím krokům, čímž zvyšuje celkovou kvalitu výsledků.

2) Paměť

- Krátkodobá paměť: Vztahuje se k množství textu, který model dokáže zpracovat před odpovědí, aniž by došlo ke snížení kvality. V současném stavu mohou LLM poskytovat odpovědi bez jakéhokoli snížení kvality za přibližně 128 000 tokenů.

- Dlouhodobá paměť: Umožňuje agentovi ukládat a vyvolávat neomezené množství informací pro kontext po dlouhou dobu. Často se toho dosahuje použitím externího úložiště vektorů pro účinné systémy RAG.

3) Akční prostor

- Agent získá možnost volat externí API, aby získal další informace, které nejsou dostupné v modelových vahách (které je často obtížné upravit po předtrénování). To zahrnuje přístup k aktuálním informacím, spouštění kódu, přístup k proprietárním informačním zdrojům a co je nejdůležitější: vyvolání dalších agentů pro získání informací.

- Akční prostor také zahrnuje akce, které nejsou zaměřeny na získání něčeho, ale spíše zahrnují provedení konkrétních akcí a získání výsledného výsledku. Příklady takových akcí zahrnují odesílání e-mailů, spouštění aplikací, otevírání předních dveří a další. Tyto akce se obvykle provádějí prostřednictvím různých rozhraní API. Navíc je důležité poznamenat, že agenti mohou také vyvolávat jiné agenty pro akce, ke kterým mají přístup.

Read more