Джерело: зображення Пета Лінфорта з Pixabay

Вступ

У швидко розвивающомуся світі розробки програмного забезпечення ми переходимо від статичних додатків до динамічних, інтелектуальних систем — агентів. Ці передові AI-підтримувані сутності не лише реактивні, але й проактивні, здатні сприймати своє оточення та автономно діяти для досягнення складних цілей. Цей перехідний момент вводить агентні робочі процеси — складні послідовності, де агенти планують, приймають рішення та виконують завдання, революціонізуючи наші технологічні взаємодії.

Щоб скористатися цим потенціалом, необхідні структуровані підходи. Агентні шаблони проектування, подібні до традиційних шаблонів програмного забезпечення, надають надійні рамки для створення ефективної поведінки агентів, що сприяє створенню динамічних та чутливих систем.

Агентні шаблони проектування: Структурування інтелекту

Розуміння основних агентних шаблонів є необхідним перед тим, як занурюватися в специфіку шаблону використання інструментів. Кожен шаблон вирішує ключові аспекти функціональності агента:

Шаблон відображення (Reflection Pattern): Через ітеративну самооцінку шаблон відображення дозволяє агентам вчитися на досвіді, постійно покращуючи їх ефективність. Це включає в себе аналіз наслідків попередніх дій агента, виявлення помилок чи областей для покращення, а також коригування внутрішньої моделі або стратегій.
Шаблон планування (Planning Pattern): Шаблон планування надає агентам можливість проактивно будувати свій маршрут, розбиваючи складні цілі на керовані кроки. Це включає створення та уточнення послідовностей дій, передбачення потенційних перешкод та адаптацію до змінних обставин. Створюючи дорожню карту, агенти можуть ефективніше та з більшою передбачуваністю виконувати складні завдання, гарантуючи стратегічний рух до своїх цілей.
Шаблон пам'яті (Memory Pattern): Важливий для безперервності, цей шаблон дозволяє агентам зберігати та отримувати інформацію, забезпечуючи прийняття обґрунтованих рішень на основі контексту.
Шаблон множинних агентів (Multi-Agent Pattern): Осуществлює взаємодію кількох агентів, які працюють над єдиною метою, забезпечуючи злагоджену роботу та покращену здатність до розв'язання проблем.

Якщо ви хочете глибше ознайомитися з цими темами, не соромтеся слідкувати за мною на Medium для більше інформації.

Шаблон використання інструментів: Надання можливостей агентам

Ключовим для розширення можливостей агента є шаблон використання інструментів. Цей шаблон дозволяє агентам інтегрувати та використовувати зовнішні інструменти, розширюючи їх оперативні можливості за межі вроджених можливостей, що буде детально розглянуто через робочі процеси та реальні приклади застосування.

Покроковий розбір робочого процесу

1. Отримання введених даних користувачем: Підготовка сцени

Подорож починається з введення даних користувачем, яке є каталізатором дій агента. Це може бути просте питання або складне, багатогранне запитання. Агент отримує це введення природною мовою, готуючи його до складного процесу розуміння та дій.

2. Розпізнавання намірів: Розкриття цілей користувача

У самому серці розуміння знаходиться розпізнавання намірів. Система аналізує введення користувача, щоб розшифрувати його приховане значення. Це включає в себе:

Визначення потенційних «наміров», кожен з яких представляє мету користувача, з відповідними балами впевненості.
Витягування відповідних параметрів для надання контексту.

Наприклад, «Знайти інформацію про зміну клімату та зберегти її» дає

«пошук» (запит: «зміна клімату»)
«операція з файлами» (операція: «запис», шлях: «якийсь_файл») наміри.

Складна система розпізнавання намірів справляється з неоднозначностями, кількома намірами, структурованим витягуванням параметрів і точною оцінкою впевненості.

3. Вибір інструментів: Вибір правильних інструментів

Коли намір користувача прояснено, агент вибирає відповідні інструменти.
Цей вибір, який здійснюється за допомогою LLM, машинного навчання або систем, заснованих на правилах, включає:

Відображення намірів на доступні інструменти.
Фільтрацію нерелевантних або маловпевнених інструментів.
Визначення оптимальних послідовностей виконання інструментів.
Підготовку параметрів, специфічних для інструментів.

Процес враховує впевненість у намірі, можливості інструментів, залежності інструментів і переваги користувача.

4. Генерація вводу для інструментів: Перехід до дії

Цей важливий крок перетворює необроблені параметри у точний формат, необхідний для кожного інструменту. Це забезпечує безперешкодне виконання інструментів через:

Форматування параметрів: Перетворення витягнутих параметрів у формати, специфічні для інструментів (наприклад, дати, коди).
Валідація параметрів: Перевірка наявності та дійсності параметрів (наприклад, правильні міста, майбутні дати).
Доповнення параметрів: Додавання стандартних або виведених параметрів (наприклад, місто відправлення, кількість пасажирів).
Трансформація параметрів: Виконання необхідних перетворень (наприклад, місто на код аеропорту, коригування часових поясів).
Інтеграція контексту: Врахування історії розмови або стану системи.
Запобігання помилок: Виявлення проблем з параметрами до їх виконання.
Фільтрація безпеки: Очищення введених даних для запобігання уразливостям.

Приклад: Бронювання квитка на літак

Розглянемо приклад, щоб побачити, як кожен крок завершується перед виконанням інструменту.

Введення користувача: “Забронюйте квиток до Токіо на наступну п'ятницю з поверненням у неділю, економ клас”

2. Розпізнавання наміру:

{  
 "intent": "book_flight",  
 "confidence": 0.95,  
 "parameters": {  
 "destination": "Tokyo",  
 "departure_date": "next Friday",  
 "return_date": "Sunday",  
 "cabin_class": "economy class"  
 }  
}

3. Вибір інструменту:

{  
 "selected_tool": "FlightBookingTool",  
 "confidence": 0.98,  
 "intent_mapping": "book_flight → FlightBookingTool"  
}

4. Генерація вводу для інструменту

4.1 Форматування параметрів  
{  
 "destination": "Tokyo",  
 "departure_date": "2023-05-19",  
 "return_date": "2023-05-21",  
 "cabin_class": "economy"  
}  

4.2 Валідація параметрів  
{  
 "validation_status": "valid",  
 "checks_passed": [  
 "destination is a valid city",  
 "departure_date is in the future",  
 "return_date is after departure_date",  
 "cabin_class is a valid option"  
 ],  
 "warnings": []  
}  
4.3 Доповнення параметрів  
{  
 "destination": "Tokyo",  
 "departure_date": "2023-05-19",  
 "return_date": "2023-05-21",  
 "cabin_class": "economy",  
 "origin": "New York",  
 "passengers": 1,  
 "preferred_airlines": ["ANA", "JAL", "United"],  
 "meal_preference": "vegetarian",  
 "checked_bags": 1  
}  
4.4 Трансформація параметрів  
{  
 "departure_date": "2023-05-19T00:00:00-04:00",  
 "return_date": "2023-05-21T00:00:00-04:00",  
 "cabin_class": "Y",  
 "origin": "JFK",  
 "destination": "HND",  
 "passengers": 1,  
 "preferred_airlines": ["ANA", "JAL", "United"],  
 "meal_preference": "vegetarian",  
 "checked_bags": 1  
}  
4.5 Інтеграція контексту та 4.6 Запобігання помилок  
{  
 "execution_status": "proceed_with_warning",  
 "parameters": {  
 "departure_date": "2023-05-19T00:00:00-04:00",  
 "return_date": "2023-05-21T00:00:00-04:00",  
 "cabin_class": "Y",  
 "origin": "JFK",  
 "destination": "HND",  
 "passengers": 1,  
 "preferred_airlines": ["United", "ANA", "JAL"],  
 "meal_preference": "vegetarian",  
 "checked_bags": 1,  
 "preferred_area": "Shinjuku, Tokyo",  
 "loyalty_programs": {  
 "United": "UA123456789"  
 },  
 "trip_purpose": "business"  
 },  
 "warnings": [  
 "Your trip is only 2 days. Given the long flight to Tokyo, you might want to consider a longer stay."  
 ]  
}

5. Виконання інструменту: Дії інструментів

Агент виконує обрані інструменти по черзі, кожен отримує свої призначені параметри.
Це включає:

Виконання інструменту для виконання його призначеної функції.
Захоплення результату, включаючи статус успіху/неуспіху.
Структуровані вихідні дані для подальшого використання.
Зворотний зв'язок.
Гладке оброблення помилок.

Інструменти варіюються від отримання інформації до виконання коду, кожен з яких генерує структурований результат зі статусом, повідомленням, даними та інформацією про помилки.

6. Генерація відповіді: Створення кінцевого результату

Після виконання інструменту агент генерує зв'язну відповідь, враховуючи:

Початковий ввід користувача.
Розпізнані наміри.
Результати виконаних інструментів.

Генератор відповідей обробляє успішні та неуспішні виконання, змішані результати та випадки, коли потрібна відповідь без виконання інструменту. Він пріоритетно вибирає відповідну інформацію, форматує вихідні дані інструментів, надає контекст і пропонує наступні кроки.

Приклади використання патерну Tool Use:

Виконання коду: Автоматизація завдань та вирішення обчислень через безпосереднє виконання коду. Приклад: Агент виконує скрипт Python для розрахунку ROI або оцінки ризику.
Обробка документів: Витягнення даних, підсумовування, переклад і виконання OCR на документах. Приклад: Агент сканує PDF рахунки, витягує деталі, як-от номер рахунку, дата та сума, і записує їх у базу даних.
Інтеграція з API: Отримання даних і послуг у реальному часі через API. Приклад: Агент отримує актуальні ціни на акції з фінансового API і попереджає користувача, коли акція досягає цільової ціни.
Отримання та аналіз даних: Витягування інсайтів та виконання аналізу на основі даних. Приклад: Агент запитує базу даних продажів, щоб проаналізувати тенденції доходів за місяць і створити візуальні звіти для керівників.
Оркестрація робочих процесів: Координація складних процесів, таких як обслуговування клієнтів і управління ланцюгами постачання. Приклад: Агент автоматично керує квитками підтримки клієнтів, маршрутизуючи їх у відповідний відділ, надсилаючи автоматизовані відповіді та ескалуючи термінові питання.

Переваги патерну Tool Use:

Розширені можливості: Розширюючи функціональну досяжність, агенти можуть виконувати завдання, які виходять за межі їх базового програмування, розширюючи межі можливостей автоматизованих систем.
Збільшена автоматизація та ефективність: Автоматизація складних завдань не лише заощаджує ресурси, але й підвищує продуктивність, забезпечуючи значні операційні переваги.
Адаптивна гнучкість: Здатність інтегрувати нові інструменти у міру розвитку потреб дозволяє агентам залишатися ефективними та релевантними у швидко змінюваних технологічних умовах.
Безперешкодна інтеграція: Агенти можуть інтегруватися в різні системи, створюючи взаємопов'язані та інтелектуально відповідні екосистеми.

Висновок

Патерн Tool Use — це не лише метод, а й основа сучасного агентного дизайну, яка дає змогу створювати агентів, що не тільки інтелектуальні, але й надзвичайно здатні взаємодіяти з навколишнім світом у динамічний та змістовний спосіб. Оскільки ми продовжуємо розвиватися в сфері штучного інтелекту, роль агентних патернів стає все більш важливою, закликаючи нас до дослідження, інновацій та створення наступного покоління інтелектуальних систем із міцністю та універсальністю, які надає патерн Tool Use.

Джерела

Перекладено з: Empowering Agents by Implementing Tool Use Design Pattern