Проблемы традиционных систем LLM
Традиционные системы агентов на основе больших языковых моделей (LLM) сталкиваются с серьезными трудностями в реальных сценариях. Их гибкость и адаптивность ограничены. Обычно такие агенты выбирают действия из заранее определенного набора, что хорошо работает в замкнутых условиях, но не подходит для сложных и динамичных задач. Это требует значительных усилий со стороны человека для предсказания всех возможных действий, что становится неосуществимо в сложной среде.
Решение DynaSaur
Исследователи из Университета Мэриленда и Adobe представили DynaSaur — новую систему агентов LLM. Она позволяет динамически создавать и комбинировать действия в реальном времени. В отличие от традиционных систем, DynaSaur может генерировать, выполнять и улучшать новые функции Python, когда существующие оказываются недостаточными. Агенты накапливают библиотеку многоразовых функций, что улучшает их реакцию на разнообразные сценарии.
Технические детали
DynaSaur использует функции Python как представление действий. Каждое действие моделируется как фрагмент кода, который агент генерирует, выполняет и оценивает. Если существующие функции не подходят, агент создает новые и добавляет их в библиотеку для будущего использования. Это дает гибкость в представлении действий. Механизм поиска позволяет агенту находить подходящие действия из своей библиотеки, улучшая эффективность.
Преимущества DynaSaur
DynaSaur может взаимодействовать с различными инструментами и системами, что позволяет ему выполнять задачи без вмешательства человека. Например, он может получать данные из Интернета, изменять содержимое файлов или выполнять вычислительные задачи. Это демонстрирует высокую степень адаптивности.
Результаты и достижения
DynaSaur преодолел ограничения заранее определенных наборов действий, улучшив гибкость агентов LLM. В экспериментах на бенчмарке GAIA он показал лучшие результаты, достигнув средней точности 38.21% и улучшения на 81.59% при сочетании с инструментами, созданными человеком. Особо сильные результаты были получены в сложных задачах, где DynaSaur смог адаптироваться и решать проблемы, выходящие за рамки заранее заданных библиотек действий.
Заключение
DynaSaur представляет собой значительный шаг вперед в системе агентов LLM. Он предлагает новый подход, позволяя агентам не просто следовать заранее заданным сценариям, а активно создавать собственные инструменты. Это делает их более эффективными для реальных задач, открывая новые возможности для развития AI-агентов, которые могут самостоятельно развиваться и улучшаться.
Как использовать AI для вашего бизнеса
Проанализируйте, как AI может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации и как ваши клиенты могут извлечь из этого выгоду. Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью AI. Выберите подходящее решение и внедряйте AI постепенно, начиная с небольших проектов.
Если вам нужны советы по внедрению AI, пишите нам. Попробуйте AI-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как AI может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
