What's next for AI agentic workflows ft. Andrew Ng of AI Fund

Summary

Андрю Нг, известный профессор компьютерных наук, делится своими мыслями о развитии ИИ-агентов и их влиянии на производительность. Он обсуждает, как агентские рабочие процессы, в отличие от обычных, могут привести к значительно лучшим результатам в задачах, таких как программирование и анализ данных. Нг приводит примеры работы с агентами, включая использование рефлексии, многозадачности и планирования. Он также подчеркивает важность быстрого генерирования токенов для ускорения итераций и предсказывает, что агентные рабочие процессы могут стать важным шагом в эволюции ИИ.

Takeaways

• 😀 Технология агентных рабочих процессов значительно улучшает результаты работы ИИ по сравнению с традиционными методами.
• 😀 В отличие от традиционного рабочего процесса, агентный процесс включает в себя итерации, самокоррекцию и улучшение на основе собственных выводов ИИ.
• 😀 Пример с кодированием показал, что GPT-3.5 в агентном процессе может превосходить GPT-4 в некоторых случаях, несмотря на свою более низкую мощность.
• 😀 Рабочие процессы с агентами позволяют ИИ не только генерировать код, но и тестировать его, улучшать и исправлять ошибки через самоанализ.
• 😀 Использование инструментов расширяет возможности ИИ, позволяя ему выполнять сложные действия, такие как поиск в интернете или анализ данных.
• 😀 Планирование и способность ИИ корректировать свои действия в реальном времени открывают новые возможности для автономных систем.
• 😀 Многоагентные системы, где ИИ работает как группа агентов (например, разработчик, рецензент и тестировщик), могут генерировать более сложные решения.
• 😀 Важно научиться терпеливо работать с агентами ИИ, так как такие системы требуют времени для выполнения итераций и достижения оптимальных результатов.
• 😀 Технология генерации токенов с высокой скоростью играет ключевую роль в эффективности агентных рабочих процессов.
• 😀 В будущем агентные рабочие процессы могут стать важным шагом в развитии ИИ, обеспечивая значительный прогресс в решении сложных задач.

Q & A

Что такое агентские рабочие процессы в искусственном интеллекте?

Агентские рабочие процессы включают итеративные процессы, где ИИ не просто отвечает на запрос, а выполняет несколько шагов: размышляет, проверяет свою работу, вносит изменения и улучшает результаты. Это отличается от традиционных неагентных рабочих процессов, где ИИ отвечает сразу без дальнейших изменений.

Как агентские рабочие процессы могут улучшить производительность ИИ?

Агентские рабочие процессы позволяют ИИ самостоятельно анализировать и улучшать свои ответы через несколько итераций. Это позволяет достичь более точных и качественных результатов, как, например, в кодировании, где ИИ может генерировать, проверять и улучшать код.

Какое значение имеет рефлексия в агентских рабочих процессах?

Рефлексия заключается в том, чтобы ИИ анализировал свою собственную работу, проверяя её на ошибки, эффективность и качество. Это может помочь выявить недочёты, исправить их и улучшить результат, как в случае с программированием.

Что такое многогрупповые агенты, и как они могут улучшить работу ИИ?

Многогрупповые агенты используют несколько ИИ, которые взаимодействуют друг с другом для выполнения сложных задач. Например, один агент может быть ответственным за создание кода, а другой — за его проверку. Это сотрудничество улучшает общую производительность.

Какое влияние оказала компьютерная визуализация на развитие ИИ-агентов?

Ранее, из-за ограничений в обработке изображений, многие исследования в области инструментов ИИ начали развиваться в сообществе компьютерного зрения. С развитием ИИ, способных работать с изображениями, такие инструменты стали более доступными и разнообразными.

Что такое инструментальные системы в ИИ, и как они расширяют возможности ИИ?

Инструментальные системы позволяют ИИ взаимодействовать с внешними инструментами, такими как веб-поиск, генерация кода и выполнение задач. Это расширяет возможности ИИ, позволяя ему выполнять более сложные действия.

Как алгоритмы планирования могут улучшить работу ИИ-агентов?

Алгоритмы планирования позволяют ИИ автономно принимать решения и корректировать свой путь выполнения задачи. Это делает агента более гибким и эффективным в решении задач, особенно в сложных или изменяющихся условиях.

Какие проблемы могут возникнуть при использовании агентских рабочих процессов?

Агентские рабочие процессы могут быть не всегда надёжными, поскольку иногда они могут не работать должным образом. Однако, когда они функционируют правильно, они показывают впечатляющие результаты.

Почему важно быстрое генерирование токенов в агентских рабочих процессах?

Быстрое генерирование токенов важно, потому что в агентских рабочих процессах ИИ генерирует и анализирует большие объёмы текста. Чем быстрее процесс генерирования токенов, тем эффективнее ИИ может повторно обрабатывать и улучшать свои результаты.

Как использование многогрупповых систем агентов может повысить производительность?

Использование многогрупповых систем, где несколько агентов работают над одной задачей с разными ролями, позволяет улучшить качество и скорость выполнения задачи. Это позволяет повысить производительность и достичь лучших результатов в сложных рабочих процессах.