Хотя полноценный искусственный общий интеллект (AGI), скорее всего, появится ещё не скоро, вполне возможно, что промежуточным этапом станет подход, известный как «аmbient-агенты» или «окружающие агенты».
Компания LangChain, которая является одним из лидеров в сфере агентного AI, 14 января представила новую концепцию - «окружающие агенты». Технология, которую разрабатывает LangChain, включает одноименный фреймворк с открытым исходным кодом LangChain, который позволяет организациям объединять различные большие языковые модели (LLM) для получения результата. В феврале 2024 года LangChain Inc. привлекла 24 миллиона долларов финансирования. У компании также есть ряд коммерческих продуктов, в том числе LangSmith для LLM Ops.
При использовании традиционного интерфейса AI пользователи обычно взаимодействуют с LLM с помощью текстовых запросов, чтобы инициировать действие. Агентный AI обычно относится к системам на базе LLM, которые выполняют действия от имени пользователя. Концепция окружающих агентов развивает эту парадигму.
Хотя термин «окружающие агенты» появился недавно, концепция окружающего интеллекта не нова. Amazon называет свою технологию персонального помощника Alexa окружающим интеллектом.
Цель окружающих агентов — автоматизировать рутинные задачи и улучшить функциональность пользователя, позволяя использовать несколько агентов одновременно. Это освобождает пользователей для более сложных задач, пока агенты выполняют повседневные обязанности.
LangChain разработала сценарии для окружающих агентов, включая помощников по электронной почте и социальным сетям, чтобы помочь пользователям управлять своими аккаунтами и отвечать на сообщения. Соучредитель и генеральный директор LangChain Харрисон Чейз считает, что такие агенты, работающие в фоновом режиме, значительно усиливают возможности пользователя.
Технология основана на решениях с открытым исходным кодом, а цены на новые инструменты пока не объявлены. Окружающие агенты появились не как новая концепция, а как решение проблемы, такой как перегрузка почтового ящика. Чейз начал с создания агента для автоматической обработки электронной почты, который классифицирует и управляет письмами.
Архитектура почтового помощника включает сложные компоненты и языковые модели. Процесс начинается с сортировки писем и создания черновиков ответов. Для работы с календарём используется отдельный агент, так как LLM плохо справляются с датами. Ответы переписываются для корректного тона.
Для управления агентами LangChain разработал интерфейс — почтовый ящик, который позволяет отслеживать их действия. LangChain предлагает инструменты с открытым исходным кодом для создания таких агентов, а также коммерческую платформу LangSmith для мониторинга их работы.Скриншот окна агента LangChain
По мнению Чейза, использование окружающих агентов способствует развитию AGI, делая искусственный интеллект более независимым. Люди будут контролировать действия агентов, но не будут принимать решения за них.
Источник
Источник новости: habr.com
