текст перекладу
Можливості таких агентів ШІ, як Operator від OpenAI та Cursor AI, змінюють спосіб, яким ми взаємодіємо з технологіями. Однак залишається питання: як можна розробити агентів ШІ, які не лише потужні, але й ефективні, масштабовані та безперервно навчаються через механізми заохочення?
Ця стаття досліджує концептуальну структуру ШІ, що базується на існуючих інноваціях, пропонуючи дизайн, який безшовно інтегрує компресію мови, спеціалізацію експертів та навчання за допомогою заохочень. Таким чином, уявляються агенти, здатні виконувати складні завдання, будучи масштабованими, ресурсоефективними та зручними для користувача.
1. 🌐 Взаємодія з користувачем: від природної мови до SynthLang
Структура починається там, де відбувається більшість взаємодій — з введенням природної мови користувачем. Однак замість обробки природної мови по всій системі (як у Operator і Cursor), цей дизайн пропонує двошаровий підхід до взаємодії:
- Обробка природної мови (NLP):
Введення користувача обробляється для витягнення наміру (👤 Користувач -> 🗣️ NLP 💬 Вхід: Природна мова). Це забезпечує ефективне розуміння команд користувача системою. - Переклад у SynthLang:
Як тільки намір користувача та будь-які контекстні файли витягнуті, структура перекладає це у SynthLang — надзвичайно ефективну, стиснуту командну мову (SynthLang) (🗣️ NLP ⚙️ Переклад: Природна мова -> 🎼 SynthLang).
Чому SynthLang?
SynthLang служить основною командною мовою системи. Вона розроблена для:
- Ефективності: SynthLang зменшує обчислювальне навантаження, мінімізуючи використання токенів та зайву повторюваність.
- Однозначної структури: Її гліфи, символи та граматика забезпечують чіткість, черпаючи натхнення з математичних структур, таких як теорія множин та теорія категорій.
- Оптимізації: Компресія мови в SynthLang дозволяє швидше та точніше обробляти запити, що узгоджується з методологіями, як-от LLMLingua від Microsoft.
Ключові переваги:
- Використання токенів зменшено на 70%, що дозволяє обробляти запити на 233% швидше.
- Семантична щільність дозволяє агентам обробляти вдвічі більше інструкцій на секунду порівняно з традиційними системами NLP.
2. 🧠 Інтерпретатор SynthLang: Розшифровка стиснутих команд
Інтерпретатор SynthLang (🧠) виступає в ролі дефакту інтерпретатора команд агента, забезпечуючи точне виконання стиснутих команд. Процес має кілька етапів:
- Аналіз: Перетворює SynthLang в Абстрактне Синтаксичне Дерево (AST) для розуміння машиною (⚙️ Аналіз: 🎼 SynthLang -> AST).
- Перевірка: Переконується, що AST відповідає попередньо визначеним граматичним правилам (⚙️ Перевірка: AST).
- Виконання: Надсилає перевірені завдання до Оркестратора або Експертів для виконання (⚙️ Виконання: AST -> 👑 Оркестратор, 🧑💼 Експерти).
3. 👑 Оркестратор та 🧑💼 Експертні агенти: Координація завдань
Оркестратор (👑) — це основний координатор структури, відповідальний за управління та делегування завдань:
- Планування: Розбиває завдання на підзавдання (⚙️ Планування: Завдання -> Підзавдання).
- Делегування: Призначає підзавдання спеціалізованим Експертам (⚙️ Делегування: Підзавдання -> 🧑💼 Експерти).
- Відстеження: Моніторить хід виконання (⚙️ Відстеження: 🧑💼 Прогрес Експертів).
- Агрегування: Об’єднує результати в кінцевий результат (⚙️ Агрегування: 🧑💼 Результати Експертів -> Кінцевий результат).
Цей підхід черпає натхнення з таких фреймворків, як Magentic-One, який підкреслює модульне делегування завдань для масштабованості.
текст перекладу
Кожен Експертний агент (🧑💼) в цій структурі відображає концепцію Magentic-One, виконуючи окремі завдання з точністю та ефективністю.
Експертні агенти (🧑💼) обробляють конкретні підзавдання з точністю:
- Спеціалізація: Кожен агент має навички в певній галузі (🔑 Навичка: Спеціалізоване виконання завдань, 🔑 Галузь: Конкретна область знань).
- Виконання: Ефективно обробляє команди SynthLang (⚙️ Виконання: SynthLang Підзавдання).
- Комунікація: Повідомляє результати Оркестратору (💬 Комунікація: 👑 Оркестратор -> Результати).
4. 💻 Експерт GUI: Розширена взаємодія з користувацьким інтерфейсом
Один з видатних Експертних агентів — це GUI Expert (💻). Розвиток агентів ШІ, здатних ефективно взаємодіяти з динамічними графічними користувацькими інтерфейсами (GUI), значною мірою залежить від навчання на даних, специфічних для завдань. Такі набори даних, як GUI-World, відіграють важливу роль у цьому процесі. GUI-World ретельно створений для покриття різноманітних сценаріїв GUI, включаючи динамічний веб-контент та багатоетапні завдання, надаючи всеосяжний ресурс для навчання агентів ШІ розуміти та орієнтуватися в складних інтерфейсах. arxiv.org
Завдяки таким наборам даних агенти можуть розвинути глибше розуміння елементів GUI та їх функціональностей, що дозволяє безперебійно взаємодіяти з різноманітними програмними середовищами. З часом ці агенти можуть безперервно вдосконалюватися, аналізуючи відеодані, позначені за завданнями, ставши більш досвідченими в обробці складних робочих процесів. Цей підхід вирішує поточні проблеми в управлінні завданнями на основі ШІ, дозволяючи агентам орієнтуватися і виконувати складні завдання з більшою точністю.
Включення даних, орієнтованих на завдання, таких як GUI-World, є важливим для розвитку можливостей агентів ШІ в динамічних взаємодіях з GUI, що призводить до більш ефективної та точної роботи в реальних додатках.
5. 💾 Ієрархічна пам'ять: Розумніше збереження знань
Система пам'яті спроектована так, щоб імітувати когнітивну ефективність людини, забезпечуючи контекстне навчання та довгострокову адаптацію:
- Короткострокове та довгострокове зберігання: Балансує між контекстом завдання та постійними знаннями (🔑 Структура: Короткострокове та довгострокове).
- Зв'язаний граф знань: Зв'язує спогади семантично для складного міркування та контекстного відновлення (🔑 Зв'язки).
- Згасання пам'яті: Видаляє менш релевантні спогади для оптимізації продуктивності (⚙️ Згасання: Менш використовувані спогади).
Інтегруючи інструменти, такі як Memoripy, система набуває здатності динамічно адаптуватися до змінних завдань та контекстів.
6. 🧠 Мінімізація несподіванок: Навчання на помилках
У динамічних середовищах структура використовує Мінімізацію несподіванок для обробки аномалій та адаптації до непередбачуваних подій. Наприклад:
- Якщо агент вибирає неправильний варіант в інтерфейсі користувача, це розпізнається як "несподіванка".
- Система коригує свою поведінку, щоб уникнути повторення помилки, підвищуючи ефективність майбутнього виконання завдань.
Ця концепція базується на ідеях SMiRL, що стимулює агентів розвивати стабільні, передбачувані поведінки, одночасно вчачись на невизначеності.
текст перекладу
💰 Навчання з заохоченнями: Крипто-нагороди
Для безперервного розширення своїх навчальних даних, структура пропонує інтеграцію Криптовалютного гаманця для навчання з заохоченнями:
- Встановлення нагород: Агент може оголошувати нагороди для учасників, які маркують відео демонстрації завдань, винагороджуючи їх криптовалютою (⚙️ Надіслати: Платежі -> Зовнішні організації).
- Заробіток винагород: Агент сам може заробляти криптовалюту, виконуючи завдання або обмінюючись досвідом у децентралізованій екосистемі (⚙️ Отримати: Платежі <- Зовнішні організації).
Чому ця структура важлива
Хоча поточні агенти ШІ, такі як Operator та Cursor, добре справляються з конкретними завданнями, ця структура передбачає майбутнє, де агенти ШІ є:
- Ефективними: Завдяки стиснутим мовам, таким як SynthLang.
- Спеціалізованими: За допомогою модульних експертних агентів.
- Адаптивними: Використовуючи ієрархічну пам'ять та навчання з заохоченнями.
Інтегруючи ці елементи, ми можемо створювати системи ШІ, які не лише масштабуються, але й є дуже універсальними та ефективними у використанні ресурсів.
Що ви думаєте? Чи можуть стиснуті командні мови та навчання з заохоченнями змінити майбутнє агентів ШІ? Давайте обговоримо! 👇
Перекладено з: An Improved AI agent framework