Автономные агенты на основе LLM: Продвижение ИИ с помощью RAG и современных технологий

Большие языковые модели (LLM) произвели революцию в области искусственного интеллекта, расширив свои возможности не только для генерации текста, но и для решения сложных задач. Автономные агенты на основе LLM представляют собой значительный шаг вперед в ИИ, сочетая возможности понимания и генерации языка LLM с навыками принятия решений и выполнения задач. Эта статья исследует ключевые компоненты и техники, используемые для создания этих современных ИИ-систем, с акцентом на Retrieval Augmented Generation (RAG) и другие передовые подходы.

Система автономного агента на основе LLM состоит из нескольких ключевых компонентов, работающих в гармонии: 1. Ядро LLM: 'мозг' системы, отвечающий за понимание, рассуждение и генерацию ответов. 2. Планирование задач: механизмы для разбивки сложных задач на управляемые этапы. 3. Память: системы для хранения и извлечения информации как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. 4. Саморефлексия: возможности для оценки и улучшения производительности. 5. Использование инструментов: интеграция с внешними инструментами и API для расширения функциональности. Каждый из этих компонентов играет жизненно важную роль в создании универсального и эффективного ИИ-агента, способного справляться с широким спектром задач.

Декомпозиция задач является важным навыком для ИИ-агентов, позволяющим им справляться со сложными проблемами. Разработано несколько техник для улучшения этой способности: 1. Цепочка размышлений (CoT): Эта техника побуждает модель 'думать шаг за шагом', разбивая сложные задачи на более мелкие, управляемые этапы. 2. Дерево размышлений: Расширение CoT, которое исследует несколько возможностей рассуждения на каждом этапе, создавая древовидную структуру потенциальных решений. 3. LLM+P: Этот подход использует внешний классический планировщик для решения задач долгосрочного планирования, используя язык определения области планирования (PDDL) в качестве промежуточного интерфейса. Эти техники позволяют ИИ-агентам справляться с все более сложными задачами, систематически разбивая их на более управляемые компоненты.

Саморефлексия является критически важным аспектом ИИ-агентов, позволяя им итеративно улучшаться, уточняя прошлые решения и исправляя ошибки. Разработано несколько рамок для улучшения возможностей саморефлексии: 1. ReAct: Эта рамка интегрирует рассуждение и действие внутри LLM, расширяя пространство действий, чтобы включить как специфические для задач действия, так и генерацию языка. 2. Reflexion: Этот подход наделяет агентов динамической памятью и возможностями саморефлексии для улучшения навыков рассуждения со временем. 3. Цепочка предвидения (CoH): CoH побуждает модель улучшать свои результаты, предоставляя ей последовательность прошлых результатов, аннотированных отзывами. Эти техники саморефлексии позволяют ИИ-агентам учиться на своем опыте и постоянно улучшать свою производительность в различных задачах.

Эффективные системы памяти имеют решающее значение для ИИ-агентов, чтобы хранить, извлекать и использовать информацию. Опираясь на человеческую память, ИИ-системы реализуют различные типы памяти: 1. Сенсорная память: Кратковременное хранение сенсорной информации, которое длится всего несколько секунд. 2. Краткосрочная память (КП) или рабочая память: Временное хранение для активной обработки информации с ограниченной емкостью. 3. Долгосрочная память (ДП): Обширное хранение информации на длительные периоды, дополнительно делится на декларативную (явную) и процедурную (неявную) память. Для реализации этих типов памяти ИИ-системы часто используют векторные базы данных с быстрыми возможностями поиска максимального внутреннего произведения (MIPS). Алгоритмы приближенных ближайших соседей (ANN), такие как HNSW и FAISS, обычно используются для оптимизации скорости извлечения в этих системах.

Оснащение LLM внешними инструментами значительно расширяет их возможности. Разработано несколько подходов для интеграции использования инструментов в ИИ-агенты: 1. MRKL (Модульное Рассуждение, Знания и Язык): Нейросимволическая архитектура, которая сочетает LLM с специализированными 'экспертными' модулями для конкретных задач. 2. TALM (Инструментальные Усовершенствованные Языковые Модели) и Toolformer: Эти подходы дообучают языковые модели, чтобы эффективно использовать внешние API инструментов. 3. Плагины ChatGPT и вызов функций OpenAI API: Практические реализации инструментально-усиленных LLM, позволяющие интеграцию с различными внешними инструментами и API. 4. HuggingGPT: Рамка, которая использует ChatGPT в качестве планировщика задач для выбора и использования моделей, доступных на платформе HuggingFace. Интегрируя внешние инструменты и API, ИИ-агенты могут преодолевать свои внутренние ограничения и более эффективно справляться с более широким спектром задач.

Поскольку область ИИ-агентов продолжает развиваться, исследователи разрабатывают более сложные архитектуры для создания более способных и универсальных систем: 1. Дистилляция алгоритмов (AD): Этот подход применяет концепцию представления истории последовательно улучшенных результатов к кросс-эпизодным траекториям в задачах обучения с подкреплением. 2. Мульти-модальные агенты: Сочетание языковых моделей с другими модальностями ИИ, такими как компьютерное зрение и распознавание речи, для создания более комплексных ИИ-систем. 3. Иерархические структуры агентов: Разработка систем с несколькими специализированными агентами, работающими вместе под координацией агента более высокого уровня. 4. Агенты непрерывного обучения: Создание ИИ-систем, которые могут непрерывно учиться и адаптироваться к новым задачам и средам, не забывая ранее приобретенные знания. Эти современные архитектуры представляют собой передовой край разработки ИИ-агентов, расширяя границы возможного в автономных ИИ-системах.