В последнем белом документе Google подробно подробно рассказывается о разработке и функциях генеративных агентов искусственного интеллекта, выявляя, как эти интеллектуальные системы могут расширять свои возможности через внешние инструменты, преодолевают ограничения традиционных языковых моделей и выполняют более сложные задачи. Белая статья указывает, что генеративные агенты искусственного интеллекта - это приложения, которые могут независимо наблюдать за окружающей средой, и принять меры для достижения конкретных целей.
Белая статья подчеркивает: «Биосовые агенты ИИ могут получить доступ к информации в режиме реального времени, предлагают практические действия и независимо планировать и выполнять сложные задачи». и требуется сложное принятие решений.
Документация также вводит архитектуру генеративных агентов ИИ, включая его когнитивную структуру и слой оркестровки. Когнитивная структура отвечает за структурированные рассуждения, планирование и процессы принятия решений, в то время как уровень оркестровки отвечает за то, чтобы направить агента к велосипеде между входом информации и выполнением действий. Этот архитектурный дизайн позволяет агентам эффективно работать в сложных средах, обеспечивая плавное выполнение задач.
Кроме того, в белом документе также подчеркивается важность инструментов в генеративных агентах ИИ. Эти инструменты позволяют агентам взаимодействовать с внешними системами для выполнения таких задач, как обновление баз данных или получение данных в реальном времени. Автор указывает: «Инструменты строят мост между внутренними возможностями агента и внешним миром».
Хранение данных также рассматривается как ключевой компонент генеративных агентов ИИ, который предоставляет агенту доступ к динамической информации, обеспечивая актуальность и точность ответов. Эта возможность позволяет агентам адаптироваться к постоянно меняющейся информационной среде и предоставлять более точные услуги.
В белом документе показано множество случаев применения генеративных агентов искусственного интеллекта, например, посредством взаимодействия с несколькими API, агенты могут динамически собирать необходимую информацию, чтобы помочь пользователям выполнять сложные задачи, такие как бронирование воздушных билетов. Эти случаи показывают широкие перспективы применения генеративных агентов ИИ в реальной жизни.
Google также представил, как разработчики могут использовать генеративный прокси -прокси ИИ на таких платформах, как Vertex AI. Эти платформы предоставляют среду управления, в которой разработчики могут определять цели, описания задач и примеры для эффективного создания требуемого поведения системы. Эта среда разработки обеспечивает техническую поддержку широко распространенного применения генеративных агентов ИИ.
Генеральный директор Openai Ultraman также недавно упомянул, что агенты искусственного интеллекта могут выйти на рабочее место в 2025 году, значительно изменив способ работы компаний. Он сказал: «Мы считаем, что к 2025 году мы можем увидеть, как первая партия агентов ИИ присоединяется к рабочей силе, значительно повышая эффективность производства предприятий».
В целом, генеративные агенты ИИ, как интеллектуальное применение, которое может самостоятельно выполнять сложные задачи, демонстрируют его огромный потенциал в нескольких областях, используя внешние инструменты и системные взаимодействия. Ожидается, что с постоянным развитием технологий генеративные агенты искусственного интеллекта станут важной силой в изменении предприятия и повышении эффективности производства в будущем.