From Talk to Action: How LLMs Can Act in the Real World

Summary

В этом видео представлены концепция и использование автономных агентов на основе больших языковых моделей (LLMs). Автор проиллюстрировал, как агенты могут преодолевать ограничения LLMs и применяться для решения реальных задач, таких как обработка запросов клиентов. Были представлены примеры и демонстрации, включая использование Python и инструментов машинного обучения для создания и улучшения стабильности агентов. Видео также обсуждает важность тестирования и адаптации агентов для их успешного развертывания в реальном мире.

Takeaways

• 🤖 Автономные агенты - это фундаментальный аспект больших языковых моделей, которые могут взаимодействовать с реальным миром.
• 📈 LLMs (большие языковые модели) удивительны тем, что они не только генерируют текст, но и выполняют широкий спектр задач обработки текста.
• 🚀 Агенты могут использовать внешние инструменты, что позволяет им преодолеть ограничения, с которыми сталкиваются LLMs.
• 🔧 Метод 'react' - это конкретный пример реализации агента, который использует структурированный подход для выполнения задач.
• 🔄 Процесс работы агента включает в себя цикл из трех частей: анализ текущей ситуации, выбор инструмента и наблюдение за результатами использования инструмента.
• 🛠️ Создание агента требует определения инструментов и написание Python-функций для выполнения различных действий.
• 📚 Примеры использования агентов включают обслуживание клиентов интернет-провайдера и генерацию ответов на основе документации.
• 🔒 Для обеспечения надежности агентов необходимо внимательно тестировать и улучшать их, а также ограничивать доступ к инструментам в соответствии с контекстом.
• 🔄 Использование инструментов, таких как LMQL и функционирование OpenAI, помогает снизить риски форматных и существенных ошибок у агентов.
• 🔄 Многоагентный подход может быть полезным для решения сложных задач, где различные агенты могут иметь специальные навыки и использоваться другими агентами для выполнения задач.

Q & A

Какие возможности автономных агентов в контексте больших языковых моделей?

Автономные агенты позволяют большим языковым моделям (LLMs) преодолевать свои ограничения, такие как невозможность взаимодействия с реальным миром. Агенты могут использовать инструменты и принимать решения, основываясь на текстовых запросах, что позволяет им выполнять действия от имени пользователя.

Какие примеры использования автономных агентов были приведены в презентации?

Два примера использования автономных агентов: обработка запросов клиентов интернет-провайдера (например, сброс пароля, диагностика интернет-соединения) и создание ответов на основе набора документов (например, генерация ответов по вопросам на основе текста документации).

Какие ограничения имеют большие языковые модели (LLMs)?

Ограничения LLMs включают невозможность знания о событиях после определенной даты, трудности с выполнением определенных задач (например, математических операций) и то, что они могут возвращать только текстовые ответы без воздействия на реальный мир.

Какие основные компоненты включает в себя метод реализации агента, описанный в презентации?

Метод реализации агента включает в себя написание промпта с тремя элементами: запросом пользователя, описанием доступных инструментов и структурой текста для генерации. Агент работает в цикле, анализируя ситуацию, выбирая инструмент и параметры, а затем做着 observation.

Какие инструменты можно использовать для увеличения надежности автономных агентов?

Для увеличения надежности автономных агентов можно использовать мощные модели (например, GPT-3.5 или GPT-4), проводить комплексные и реалистичные тесты, использовать фреймворки для ограничения текстовой генерации (например, LMQL) и функциональность function calling, а также адаптировать набор доступных инструментов в соответствии с контекстом.

Какие функции были объявлены в рамках презентации для улучшения взаимодействия с автономными агентами?

В рамках презентации были объявлены функции для получения текущей погоды и времени. Это было продемонстрировано с помощью функции function calling, которая позволяет модели выполнять несколько функций одновременно в ответ на запрос.

Какие ресурсы были предложены для помощи в реализации агентов на основе LLMs?

Были предложены ресурсы, такие как LLM starter kit, демонстрирующий использование LMS с примерами и подробной документацией, а также блог-пост о реализации агентов. Для клиентов Datadog предоставляется возможность получения помощи от менеджеров или автора презентации.

Какие преимущества имеет использование Python-библиотек, таких как LChain, для реализации агентов?

Python-библиотеки, такие как LChain, обеспечивают гибкость и простоту реализации агентов. Они позволяют определить инструменты и использовать общие шаблоны для прерывания текстовой генерации и обработки запросов без необходимости написания сложного кода.

Какие аспекты проекта можно повторно использовать для собственных случаев использования?

Большая часть Python-кода из проекта можно повторно использовать, заменив инструменты на собственные. Также можно использовать визуальные рецепты для выполнения расчетов без написания кода.

Как обрабатывать многоэтапные или сложные запросы с помощью автономных агентов?

Для обработки многоэтапных или сложных запросов автономные агенты могут использовать серию инструментов и определить последовательность действий на основе контекста и предыдущих действий. Это может включать отмену и перепланирование мероприятий или выполнение последовательности вопросов и ответов.

Какие инструменты можно использовать для мониторинга и анализа работы автономных агентов?

Для мониторинга и анализа работы автономных агентов можно использовать инструменты, такие как MLFlow, для отслеживания экспериментов и показателей эффективности, а также для визуализации траектории агента и оценки используемых инструментов.