LLM-агенты: Новый подход к автоматизации процессов
В этой статье команда Инвентос AI расскажет о LLM-агентах - перспективном направлении в области искусственного интеллекта, которое мы в компании активно исследуем и развиваем.
Современные достижения в области больших языковых моделей позволяют создавать системы, способные не только обрабатывать и генерировать текст, но и выполнять сложные задачи в реальном мире. LLM-агенты объединяют возможности обработки естественного языка с концепцией интеллектуальных агентов.
Что такое LLM-агент?
Для понимания концепции LLM-агента необходимо разобраться с ключевыми понятиями:
Агент - это система, взаимодействующая с динамической средой, которая воспринимает ее и действует, выполняя заложенные цели или задачи.
Большая языковая модель (Large Language Model, LLM) - это нейронная лингвистическая сеть с множеством параметров, обученная на огромных наборах данных для понимания и обработки текста.
LLM-агент - это система, использующая большую языковую модель в качестве основы для восприятия, анализа и взаимодействия с внешней средой.
Актуальность технологии
LLM-агенты - новый этап в развитии ИИ. Они способны понимать контекст, принимать решения и выполнять действия в разных сферах жизни. Эта технология приближает нас к созданию универсального искусственного интеллекта.
Развитие вычислительных мощностей, совершенствование алгоритмов машинного обучения и расширение доступных данных для обучения моделей делают применение LLM-агентов все более практичным и эффективным.
Использование LLM-агентов открывает возможности для автоматизации рутинных процессов и повышения производительности, освобождая специалистов для более сложных и креативных задач.
Структура LLM-агента
Структурная схема LLM-агента представлена на рисунке:
LLM-агент состоит из трех основных компонентов: восприятия, мозга и инструментов действия. Рассмотрим каждый из них подробнее:
1 Восприятие:
Обрабатывает входящую информацию из различных источников: текст, аудио, изображения, сенсорные данные.
Способен работать с несколькими модальностями одновременно, что необходимо для полноценного выполнения сложных задач.
2 Мозг:
Память: Включает краткосрочную и долгосрочную память для поддержания контекста в диалогах и хранения релевантной информации.
Знания: База данных и правил, на основе которых агент принимает решения.
Планирование: Способность разбивать сложные задачи на серию более простых шагов. Например, может составить план действий для устранения проблемы на сервере.
Рассуждение: Анализирует обратную связь из среды, учится на ошибках и корректирует свои планы и действия. Например, может получить и обработать информацию с регламентом действий в случае ошибки и обновить план.
3 Инструменты:
Текстовый вывод: Генерация ответов и сообщений.
Доступ в интернет: Возможность поиска информации онлайн.
Вызов API: Взаимодействие с внешними сервисами и системами.
Выполнение функций: Запуск различных программных функций и скриптов.
Интерпретатор кода: Возможность написания и выполнения кода.
Воплощение: Взаимодействие с физическим миром через роботизированные системы или IoT-устройства.
Практическое применение
Рассмотрим возможный пример использования LLM-агента в технической поддержке:
Агент получает сообщение об ошибке на сервере.
Анализирует проблему, используя запрос к базе знаний.
Планирует последовательность действий для диагностики и устранения проблемы.
Выполняет диагностику через API сервера.
При необходимости запускает скрипты для устранения проблемы.
Анализирует результаты своих действий и, при необходимости, корректирует план.
Информирует пользователя о результатах и предпринятых мерах.
Такой подход позволяет автоматизировать рутинные задачи, ускорить реагирование на проблемы и оптимизировать рабочие процессы.
Имеющиеся проблемы
Несмотря на прогресс в развитии LLM-агентов, существует ряд ключевых проблем:
1 Когнитивные ограничения: • Недостаточное понимание контекста; • Трудности с абстрактным мышлением; • Склонность агента к галлюцинациям;
2 Технические вызовы: • Высокие вычислительные требования; • Сложности интеграции с внешними системами;
3 Надежность и безопасность: • Низкая объяснимость решений; • Уязвимость к манипуляциям;
4 Этические аспекты: • Предвзятость в решениях; • Вопросы конфиденциальности данных.
Исследования и разработки
В Инвентос AI мы активно исследуем и разрабатываем LLM-агентов для решения различных бизнес-задач. Наши эксперименты направлены на автоматизацию процессов управления проектами, разработки ПО и технической поддержки. Наша цель – создать интеллектуальные системы, которые эффективно работают в динамичной среде и повышают продуктивность команд.
Вот некоторые результаты наших исследований:
1 Автоматизация рабочих процессов: Мы разработали систему шаблонов для оптимизации рутинных задач в нашей компании. Эта система позволяет представить рабочий процесс в виде набора шаблонов. У шаблона есть исполнитель, роль которого выполняет LLM-агент. Вот несколько примеров:
Помощник разработчика: шаблоны для написания кода, рефакторинга и создания документации.
Аналитик Redmine: шаблоны для анализа, описания, декомпозиции и категоризации задач.
Агент технической поддержки: шаблоны для обработки алертов и составления планов решения проблем.
2 Структурирование данных: Мы разработали методы организации информации, позволяющие LLM-агентам эффективно работать в различных контекстах. 3 Динамическое обновление знаний: Мы работаем над способами оперативного обновления базы знаний агентов, чтобы они всегда оперировали актуальной информацией. 4 Интеграция экспертных знаний: Мы работаем над налаживанием процесса получения обратной связи от экспертов, что поможет нам постоянно улучшать качество данных для работы LLM-агентов.
В дальнейшем мы планируем улучшить интерпретируемость решений агентов, развить их способность к сложным рассуждениям и разработать методы оценки их эффективности в реальных условиях.