Auto-GPT és az autonóm ágensek a mesterséges intelligenciában

Oké, kezdjük azzal, amit már tudsz.

A mesterséges intelligencia nagyon speciális feladatok elvégzésére használható, például tartalomajánlásra, szövegek írására, kérdések megválaszolására, sőt, a való élettől megkülönböztethetetlen fényképek készítésére is.

Azt mondod a mesterséges intelligenciának, hogy végezze el az adott feladatot, és azt el is végzi. Tiszta sor.

De mi van akkor, ha nem akarod, hogy neked kelljen kitalálni az összes feladatot? Mi van akkor, ha nem csak egy eszközt, hanem egy csapattársat szeretnél? Mi van, ha azt szeretnéd, hogy a mesterséges intelligencia önállóan gondolkodjon?

Tényleg saját maga gondolkodjon.

Képzeld el, hogy létrehozol egy olyan mesterséges intelligenciát, amelynek megadhatsz egy célt, akár olyan homályos célt is, mint „Készítsd el a világ legjobb fagylaltját„, és az AI előáll egy feladatlistával, elvégzi a feladatokat, a haladás alapján új feladatokat ad hozzá, majd folytatja ezt a folyamatot, amíg a célt el nem éri.

Pontosan ezt teszik az „autonóm ügynökök„, és ők a leggyorsabban növekvő trend az AI-fejlesztők körében, mégis a legtöbb ember nem tud róluk.

Mik azok az autonóm ágensek? Miért jelentenek ekkora lehetőséget? Hogyan működnek? Hogyan néz ki ez a jövőben? Hogyan építhetek vagy használhatok egyet? Hogyan találkozhatok más, az autonóm ágensek iránt érdeklődő emberekkel?

Ezeket a kérdéseket fogom most megválaszolni neked.

(Mielőtt belevágnánk egy ki magyar: az angolban „autonomous agent” kifejezéssel nevezik azt amiről beszélünk. Magyarul nincs igazán köznapi szó rá, lehet „autonóm ügynök”, de az ügynök helyett használhatjuk az ágens fogalmát is. Hogy mindez mit jelent, arról szól ez a cikk).

Az autonom ágensek

Mik azok az autonóm ügynökök?

Az autonóm ügynökök olyan mesterséges intelligencia által működtetett programok, amelyek, ha kapnak egy célt, képesek feladatokat létrehozni maguknak, elvégezni a feladatokat, új feladatokat létrehozni, újra rangsorolni a feladatlistájukat, elvégezni az új legfontosabb feladatot, és addig ismétlődnek, amíg el nem érik a céljukat.

Olvasd el még egyszer a fenti leírást, aztán még egyszer, mert bár nem bonyolult, de mégis elképesztő!

Az autonóm ügynököket úgy lehet megtervezni, hogy bármilyen feladatot elvégezzenek, a közösségi média fiókok kezelésétől kezdve a piaci befektetéseken át a legjobb gyerekkönyv kitalálásáig.

„És ezek olyanok, mintha valódiak lennének? Ezek most is léteznek?”

Igen, tudom, hogy sci-finek hangzik, de ezek működnek és valósak. Ha tudsz kódolni, néhány perc alatt elkészíthetsz egyet. És ez még csak a kezdet.

Az autonóm ügynökök működtetéséhez szükséges programozási technikák és a mesterséges intelligencia már most létezik és rendkívül új. Az új alatt azt értem, hogy még csupán egy-két hónapja léteznek.

Számos nyílt forráskódú projekt érehtő el azonban már most is a Githubon. Például az AutoGPT, ami a legismertebb, vagy a BabyAGI, de a Microsoft Jarvis is népszerű.

A nyílt forráskódú autonóm ágensek kódbázisainak létrehozásának első két hetében már közel 100 000 fejlesztő épít ennek segítségével autonóm ágenseket, fejleszti őket, és feszegeti a határokat.

És ez csak az első néhány hétben történt, hiszen az egész koncepció nagyjából 2023. márciusában született meg csupán!

A Githubon már most népszerűbb, mint az olyan évtizedek projektek, mint a Laravel, vagy a Python. Igazából az eddigi emberi történelem leggyorsabban növekvő nyílt forráskódú projektje.

Ez nem sci-fi. Sokan úgy gondolják, hogy ezek az autonóm ágensek a valódi mesterséges általános intelligencia kezdetét jelentik

A valódi mesterséges általános intelligencia, vagy más néven „AGI”, olyan mi, ami az emberi intelligenciához hasonlóan általános problémamegoldó képességekkel rendelkezni, és bármilyen feladatot ellátni, amelyet az emberi intelligencia is képes elvégezni.

Nézd meg ezt az autonóm ügynököt, amelyet a HyperWrite most mutatott be. Láthatod, ahogy a böngészőben dolgozik, és segít pizzát rendelni.

Csak annyit mondasz, hogy „rendelj egy nagy sima pizzát a Dominostól a One Vanderbiltre”, és ő csak… megcsinálja.

AutoGPT agents like Hyperwrite AI can do everything for you from generating creative poetry to ordering pizza 🤯

Discover the AI way to interact with the internet!! pic.twitter.com/n9XrS9JZvA

— Shubham Saboo (@Saboo_Shubham_) April 14, 2023

Vagy, ami talán még lenyűgözőbb, nézd meg ezt a Stanford és a Google együttműködésében végzett kísérletet, amelyben létrehoztak egy 25 autonóm ügynökből álló virtuális várost, és az egyiküknek azt mondták, hogy tervezzen meg egy Valentin-napi partit.

A szimulált emberek élték mindennapjaikat, beszélgettek egymással, új emlékeket alakítottak ki, és végül a legtöbben hallottak a Valentin-napi buliról, és el is jöttek rá.

„Oké, ööö, őrület… Szóval az autonóm ügynökök léteznek… És csak megmondod neki, hogy mi a célja, és utána örökké irányítja magát?”

Igen.

Csak megadod neki az egyetlen célt, és az autonóm ágens elvégzi a többit.

Mint egy igazán jó alkalmazott vagy csapattárs.

Bár, ha akarod, úgy is megtervezheted az autonóm ügynököt, hogy bizonyos kulcsfontosságú döntési pillanatokban jelentkezzen be hozzád, hogy egy pillanatra együtt dolgozzatok, és hozzatok meg bizonyos döntéseket.

„De mit tehetnek az autonóm ügynökök? Például amikor azt mondod, hogy feladatokat teljesítenek, mi a fenét értesz ez alatt?”

Remek kérdés!

Amellett, hogy elemzik a céljukat, és feladatokat találnak ki, az autonóm ágensek számos olyan képességgel rendelkezhetnek, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy bármilyen digitális feladatot elvégezzenek, amit egy ember is el tudna, például:

• Hozzáférés az internet böngészéséhez és az alkalmazások használatához.
• Hosszú távú és rövid távú memória
• A számítógép irányítása
• Hozzáférés a hitelkártyához vagy más fizetési módhoz
• Hozzáférés a nagy nyelvi modellekhez (LLM), például a GPT-hez hogytudjon szöveget elemezni, összefoglalni, fordítani, stb.

Emellett ezek az autonóm ügynökök mindenféle formában és méretben létezni fognak. Néhányuk a színfalak mögött fog működni, ahol a felhasználó nem tudja, hogy mit csinálnak, míg néhányuk látható lesz, mint a fenti példában, ahol a felhasználó követheti a mesterséges intelligencia minden egyes „gondolatát”.

„Olvasom, amit írsz, azt hiszem, tudom, mit akarsz mondani, de le tudnál írni egy példát egyszerű magyarul, hogy biztosan megértsem.”

Igen, persze.

Íme egy szuper egyszerű példa arra, hogyan működhetne egy autonóm ügynök.

Tegyük fel, hogy van egy autonóm ágens, aki segít a kutatásban, és szeretnénk egy összefoglalót a legfrissebb hírekről egy bizonyos témáról, mondjuk „Ukrajnai háború”.

• Azt mondjuk az ágensnek: „A célod, hogy megtudd az ukrán háborúval kapcsolatos legújabb híreket, majd küldj nekem egy összefoglalót”.
• Tehát az ügynök megnézi a célkitűzést, használ egy olyan mesterséges intelligenciát, mint az OpenAI GPT-4, amely lehetővé teszi számára, hogy megértse, amit olvas, és előáll az első feladatával. „Feladat: Keresés a Google-ban az ukrán háborúval kapcsolatos hírek után„.
• Az ágens ezután rákeres a Google-ben a „ukrán háború hírek” kifejezésre, megtalálja a top cikkeket, és egy linkekből álló listával tér vissza. Az első feladat teljesítve.
• Most az ügynök visszanézi a fő célkitűzését (az ukrán háborúval kapcsolatos legújabb híreket megkeresni, majd egy összefoglalót küldeni) és azt, amit most teljesített (kapott egy csomó linket a hírekről), és eldönti, hogy mik legyenek a következő feladatai.
• Két új feladatot talál ki. 1) Írjon egy összefoglalót a hírekről. 2) Olvassa el a Google-n keresztül talált hírlinkek tartalmát.
• Most az ügynök megáll egy pillanatra, mielőtt folytatná, meg kell győződnie arról, hogy ezek a feladatok a megfelelő sorrendben vannak. Valóban az összefoglalót kellene először megírnia? Nem, úgy dönt, hogy a legfőbb prioritás a Google-n keresztül talált hírlinkek tartalmának elolvasása.
• Az ügynök elolvassa a cikkek tartalmát, majd ismét visszatér a tennivalók listájához. Úgy gondolja, hogy új feladatot kell hozzáadni a tartalom összegzéséhez, de ez a feladat már szerepel a todo listán, így nem veszi fel.

• Az ügynök ellenőrzi a todo listát, és már csak az olvasott tartalom összegzése maradt, így ezt megteszi. Elküldi neked az összefoglalót, ahogy kérted.

Itt van egy ábra, amely bemutatja, hogyan működik ez.

Elég király, nem?

És ne feledjük, hogy ez még csak a kezdete ennek az új paradigmának, pár hetes. Nem tökéletes, még nem vette át a világuralmat, de a koncepció ijesztően erős, és a fokozott fejlesztéssel és kísérletezéssel gyorsan utat fog találni a mindennapi életünkbe.

Most már érted, hogy mi az autonóm ügynök, de miért is jelentenek ezek olyan nagy lehetőséget?

Nézzünk most ennek utána!

Miért jelentenek az autonóm ügynökök ekkora lehetőséget?

Elég egyértelmű, hogy hamarosan nem csak arra lesz lehetőségünk, hogy embereket alkalmazzunk munkavállalóként, hanem arra is, hogy mesterséges intelligenciát alkalmazzunk autonóm ügynökök formájában.

És közel sem lesznek olyan drágák, mint az emberek, nem fognak aludni, nem fognak felmondani, és rendkívül hatékonyan fognak dolgozni.

Ezek az autonóm ügynökök minden iparágban és minden elképzelhető feladatra létezni fognak.

Ez csak néhány példa, de a lehetőségek száma végtelen:

A lista még hosszan folytatható. Bármit, amire egy ember képes, egy autonóm ágens (előbb-utóbb, de hamarosan, és bizonyos esetekben már most is) jobban fogja tudni csinálni.

Ezek most még első körben olyan feladatok, amelyek digitalizálhatóak. a konkrét valós térben végzett kétkezi munkák még nem szerepelnek itt, de ez csak idő kérdése azt gondolom.

Mit kezdj ezekkel az információkkal?

Két nagyon is valós lehetőség van.

• Önálló ügynököket hozol létre, és elérhetővé teszed őket mások számára.
• Igénybe veszel autonóm ügynököket, és ezzel növeled a hatékonyságodat a magánéletben, vagy az üzleti életben

Képzeljünk el egy olyan világot, ahol egyetlen ember egy olyan vállalatot épít, amelynek csapatában csak autonóm ügynökök vannak. Vélhetően még a mi életünkben látni fogják, hogy ezt egy ember megteszi, és eléri a több mint egymilliárd dolláros piaci értéket, amihez általában sok-sok embernek kell együtt dolgoznia.

Most, a kezdeti időkben lesz egy olyan időszak, amikor az autonóm ügynökök készítésénél vagy alkalmazásánál az első alkalmazók hatalmas előnyre tesznek szert azokkal a versenytársakkal szemben, akik még nem használják ki ezeket a rendszereket.

Ha ezt a cikket elolvasod, máris a világ 99%-át megelőzted.

Nézzük meg részletesebben, hogyan működnek ezek az autonóm ügynökök!

Hogyan működnek az autonóm ügynökök

Az autonóm ügynökök működését már nagy vonalakban áttekintettük, de úgy gondoltam, hasznos lenne egy általános keretrendszer változatát bemutatni, valamint lépésről lépésre elemezni néhány példát az autonóm ügynökökre vonatkozóan.

Először is, bemutatok egy általános keretrendszert az autonóm ügynökökre vonatkozóan:

1. Cél inicializálása: A mesterséges intelligencia céljának meghatározása.
2. Feladat létrehozása: A mesterséges intelligencia ellenőrzi memóriájában a legutóbbi X elvégzett feladatot (ha van ilyen), majd a célja és a nemrég elvégzett feladatok kontextusát felhasználva létrehozza az új feladatok listáját.
3. Feladatvégzés: A mesterséges intelligencia önállóan hajtja végre a feladatokat.
4. Memóriatárolás: A feladatot és a végrehajtott eredményeket egy vektoros adatbázisban tárolja.
5. Visszajelzés-gyűjtés: A mesterséges intelligencia visszajelzést gyűjt a végrehajtott feladatról, akár külső adatok, akár a mesterséges intelligencia belső párbeszédének formájában. Ezt a visszajelzést az adaptív folyamat hurok következő iterációjának tájékoztatására használja fel.
6. Új feladat generálása: Az AI új feladatokat generál az összegyűjtött visszajelzések és a belső párbeszéd alapján.
7. Feladatprioritás: A mesterséges intelligencia a feladatlistát a céljának felülvizsgálatával és az utoljára elvégzett feladat megtekintésével újból rangsorolja.
8. Feladat kiválasztása: A mesterséges intelligencia kiválasztja a legfontosabb feladatot a rangsorolt listából, és a 3. lépésben leírtak szerint végrehajtja azokat.
9. Iteráció: A mesterséges intelligencia a 4-8. lépést ismétli egy folyamatos ciklusban, lehetővé téve a rendszer számára, hogy alkalmazkodjon és fejlődjön az új információk, visszajelzések és változó követelmények alapján.

Valóban lenyűgöző.

Most alkalmazzuk ezt néhány konkrét felhasználási esetre!

Példa #1: Közösségi média menedzser autonóm ügynök

Tegyük fel, hogy ahelyett, hogy egy közösségi média menedzsert alkalmaznál a közösségi média fiókjaid kezelésére, inkább egy autonóm ügynököt szeretnél, aki mindent elvégez helyetted, a költségek töredékéért és éjjel-nappal rendelkezésedre áll.

Így nézhet ki egy ilyen autonóm ügynök keretrendszere:

1. Célmeghatározás: Állítsa be a kezdeti paramétereket, például a célközönséget, a közösségi médiaplatformokat, a tartalomkategóriákat és a közzétételi gyakoriságot.
2. Adatgyűjtés: Gyűjtsön adatokat a korábbi közösségi média bejegyzésekről, a felhasználói interakciókról és a platformspecifikus trendekről. Ez magában foglalhatja a kedveléseket, megosztásokat, kommenteket és egyéb elkötelezettségi mutatókat.
3. Tartalomelemzés: Az összegyűjtött adatok elemzése a célközönség számára releváns minták, népszerű témák, hashtagek és influencerek azonosítása érdekében. Ez a lépés természetes nyelvi feldolgozási és gépi tanulási technikákat is magában foglalhat a tartalom és annak kontextusának megértéséhez.
4. Tartalomkészítés: Az elemzés alapján generáljon tartalmi ötleteket, és hozzon létre a platformra és a közönség preferenciáira szabott közösségi médiabejegyzéseket. Ez magában foglalhatja a mesterséges intelligencia által generált szöveg, képek vagy videók használatát, valamint a felhasználók által generált vagy más forrásokból származó kurátori tartalmak beépítését.
5. Ütemezés: Az egyes tartalmak közzétételének optimális időpontjának meghatározása a platformspecifikus trendek, a közönség aktivitása és a kívánt gyakoriság alapján. Ennek megfelelően ütemezze a bejegyzéseket.
6. Teljesítményfigyelés: Kövesse nyomon az egyes bejegyzések teljesítményét az elkötelezettségi mutatók, például a kedvelések, megosztások, kommentek és az átkattintási arányok tekintetében. Ha lehetséges, gyűjtsön felhasználói visszajelzéseket, hogy tovább finomítsa a közönség preferenciáinak megértését.
7. Iteráció és fejlesztés: Elemezze a teljesítményadatokat és a felhasználói visszajelzéseket a javítandó területek azonosítása érdekében. Frissítse a tartalomstratégiát, a tartalomkészítési és ütem

Ha ezt a rendszert beépíted a közösségi média kezelésébe, dinamikus és alkalmazkodó stratégiát hozhatsz létre, amely a közönség preferenciáival és a folyamatosan változó közösségi médiatérrel együtt fejlődik. Ez segít növelni az elkötelezettséget, az elérést és a közösségi média hatékonyságát.

Példa #2: Politikai kampánymenedzser autonóm ügynök

Mi van, ha politikai tisztségre pályázol, és egy intelligens és soha nem alvó asszisztenst szeretnél felhasználni a győzelmedhez?

Így nézhet ki egy autonóm ügynök, amely segít megnyerni egy választást.

1. Célmeghatározás: A szavazatok többségének megszerzésével megnyerni a választást.
2. Adatgyűjtés: Gyűjtsön adatokat a szavazókról, demográfiai adatokról, kulcsfontosságú kérdésekről, kampányüzenetekről és egyéb releváns információkról.
3. Kontextuselemzés: Elemezze az összegyűjtött adatokat a trendek, lehetőségek és kihívások azonosítása érdekében. Az elemzés alapján finomítsa a kezdeti célt konkrét részcélokra, például a bizonytalan szavazók megcélzására, a választási részvétel növelésére a kulcsfontosságú területeken, vagy a kampányüzenetek javítására bizonyos kérdésekben.
4. Feladatgenerálás: A finomított részcélokhoz kapcsolódó feladatok generálása, mint például a választók megszólítására irányuló rendezvények tervezése, célzott hirdetések készítése vagy politikai javaslatok kidolgozása.
5. Feladatok rangsorolása: A feladatok rangsorolása a részcélok elérésére gyakorolt potenciális hatásuk és a választások megnyerésére irányuló általános cél alapján.
6. A feladatok végrehajtása: Végezze el a legmagasabb prioritású feladatokat, szükség szerint elosztva az erőforrásokat és kijelölve a csapattagokat.
7. Teljesítményfigyelés: Az elvégzett feladatok hatékonyságának értékelése a kulcsfontosságú teljesítménymutatók, például a szavazók bevonása, a közvélemény és az adománygyűjtési mutatók nyomon követésével. Értékelje az egyes feladatok sikerét és a kampány általános előrehaladását a részcélok és az eredeti cél felé.
8. Iteráció és fejlesztés: Elemezze a teljesítményadatokat a javítandó területek azonosítása érdekében. Frissítse a kampánystratégiát, hogy beépítse ezeket a felismeréseket. A 2-8. lépések ismétlése a politikai kampányirányítási rendszer folyamatos finomítása és hatékonyságának idővel történő javítása érdekében.

Eleinte csak egy-egy egy jelölt használ majd autonóm ügynököt, és hatalmas előnyre tehet szert mindenkivel szemben, de képzeljük el, hogyan néz ez ki, ha egyszer minden jelöltnek lesz egy… vagy több is.

Példa #3: Matematika oktató autonóm ügynök

Íme egy autonóm ágens, amelyet arra terveztek, hogy egy gyermeket matematikára tanítson.

1. Kezdeti cél: Határozza meg a gyermek jelenlegi matematikai készségszintjét, és állítson fel egy személyre szabott tanulási útvonalat, amely segít a fejlődésben.
2. Adatgyűjtés: Információk gyűjtése a gyermek tanulási stílusáról, fejlődéséről és teljesítményéről értékelések, interakciók és visszajelzések segítségével.
3. Kontextuselemzés: Az összegyűjtött adatok elemzése az erősségek, gyengeségek és tanulási preferenciák, valamint a gyermek fejlődését befolyásoló külső tényezők azonosítása érdekében.
4. Feladatgenerálás: A gyermek igényei és tanulási útvonala alapján korrepetálási feladatok generálása, például megfelelő gyakorlatok kiválasztása, magyarázatok nyújtása vagy valós életből vett példák és alkalmazások kínálása.
5. Feladatprioritás: A tanítási feladatok rangsorolása a gyermek tanulására és készségfejlesztésére gyakorolt potenciális hatásuk alapján, biztosítva a kihívás és az elkötelezettség közötti egyensúlyt.
6. Feladatvégzés: Végezze el a legmagasabb prioritású feladatokat, szükség szerint kiigazítva a korrepetálási megközelítést és a tartalom átadását, hogy maximalizálja a gyermek tanulását és elkötelezettségét.
7. Teljesítményfigyelés: A korrepetálás hatékonyságának értékelése a kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-k) nyomon követésével, mint például a tanulási célok felé tett előrehaladás, a matematikai készségek fejlődése, valamint a gyermek elkötelezettsége és elégedettsége.
8. Visszajelzési hurok: Folyamatosan figyelemmel kíséri a gyermek teljesítményét, és az új adatok és meglátások alapján frissíti a kontextuselemzés, a feladatgenerálás és a feladatok rangsorolásának lépéseit. Szükség szerint módosítsa a kezdeti célt és a tanulási útvonalat, hogy jobban támogassa a gyermek matematikai készségeinek fejlődését.
9. Iteráció és fejlesztés: Elemezze a gyermek teljesítményét, és az új adatok és felismerések alapján frissítse a kontextuselemzés, a feladatgenerálás és a feladatok rangsorolásának lépéseit. Módosítsa a kezdeti célt és a tanulási útvonalat, ha szükséges, hogy jobban támogassa a gyermek matematikai készségeinek fejlődését. Iterálja a 2-9. lépéseket a politikai kampányirányítási rendszer folyamatos finomítása és idővel történő hatékonyságának javítása érdekében.

Az autonóm ügynökök jövője

Az emberiség jelenleg az autonóm ágensek kifejlesztésének legelején jár. Próbálkozunk, tesztelünk, kísérletezünk, rossz és jó dolgokat csinálunk.

Jelenleg még alig jelent meg kereskedelmi forgalomba hozható termék, ami ezen alapulna, még mindenki fejlesztési üzemmódban van.

De hamarosan ez megváltozik. Az autonóm ügynökök mindenhol fel fognak bukkanni, míg egy nap hihetetlenül furcsa lesz, ha valakinek nem segít egy, vagy akár több autonóm ügynök is.

 Íme egy optimista forgatókönyv az autonóm ügynökök jövőjére vonatkozóan Matt Schliecht elképzelése szerint:

2023: megjelennek az első több kereskedelmi forgalomba hozott autonóm ügynökök; játékra, személyes használatra, marketingre és értékesítésre.

2024: kereskedelmi forgalomba hozott autonóm ügynökök minden területen, de még nem lesz széleskörben használva

2025: autonóm ügynökök általános elterjedése az élet minden területén, minden elképzelhető dologban.

2026: Az első világ országaiban a legtöbb ember egy sereg autonóm ügynök támogatásával éli mindennapjait.

A következő 2-5 évben a legtöbb ember egy autonóm ügynöknek dolgozik majd ember helyett.

Hogy ez tényleg bekövetkezik-e? Nos, amikor először használtad a ChatGPT-t gondoltad, volna, hogy az autonóm ügynökök néhány hónapon belül már megjelennek? A jövő tervezhetetlenné vált.

„Ez így nagyon sok, a jövő nagyon durva lesz. De hogy kezdhetnék el ma az autonóm ügynökökkel foglalkozni?”

Ez a legjobb kérdés. Minden forrásom megvan, amire szükséged van.

Hadd mutassam meg.

Hogyan építsünk és használjunk autonóm ügynököket?

Most már készen állsz arra, hogy fejest ugorj az autonóm ügynökök világába. Megadom neked azokat az erőforrásokat, amelyekre szükséged van ahhoz, hogy önállóan elkezdhess autonóm ágenseket építeni vagy használni.

Izgatottan várom, hogy mit tudsz ezzel kezdeni, és ha valami klasszat készítesz, szívesen megnézném.

Autonóm ügynökök építése

Itt többféle lehetőséged van.

Építsd meg magad: Nézd meg a korábban megadott keretrendszert, és indulj el, hogy mindent a semmiből építs meg! Ezt határozottan meg tudod csinálni, nem olyan ijesztő, mint amilyennek hangzik. Néhány ajánlott szoftveres megoldás az OpenAI GPT-4, a Pinecone vektoradatbázis és a LangChain keretrendszer.

Auto-GPT: Az Auto-GPT egy népszerű nyílt forráskódú lehetőség, amelyet Toran Richards hozott létre. Lehetőségeket tartalmaz az internethez való csatlakozásra, az alkalmazások használatára, a hosszú és rövid távú memóriára és még sok másra.

BabyAGI: Egy másik népszerű nyílt forráskódú opció, ezt Yohei Nakajima hozta létre. Bár ez még nem csatlakozik az internethez, rendkívül elegáns, kevesebb mint 200 sornyi kóddal.

Microsoft Jarvis: Nagyon hasonló az Auto-GPT-hez és a BabyAGI-hoz, de sokkal robusztusabb, és a Microsoft és a HuggingFace hozta létre.

Autonóm ügynökök használata

Készen állsz arra, hogy saját ügynököd legyen? Íme néhány lehetőség. Ha úgy érzed az építés meghaladja a jelenlegi képességeidet, akkor íme néhány tipp, hogyan tudod már most használni az automata ágenseket.

AgentGPT: Létrehozhat és futtathat egy autonóm ügynököt (AutoGPT) egy weboldalról, bejelentkezés nélkül.

HyperWrite Assistant: Adjon hozzá egy olyan Chrome-bővítményt, amellyel parancsokat adhat a böngészőnek, és a böngésző követi azokat.

Nem számít, hogy tudsz-e kódolni, vagy még nem tudod, arra bátorítalak, hogy szánj néhány órát arra, hogy kísérletezz ezekkel. Nem olyan bonyolult vagy nehéz, mint amilyennek látszik, és minél gyorsabban bepiszkítod a kezed, annál gyorsabban fogod megtanulni az autonóm ügynökök használatát.

Az autonóm ügynökök területe széles körben nyitott az értelmezés és az innováció számára. A felhasználási esetek 99%-át még nem hozták létre vagy próbálták ki, a lehetőségek végtelenek, és a lehetőség a tiéd.

Ez a téma hihetetlenül gyorsan változik, gyorsabban, mint bármi, amit valaha is láttam. Minden órában új információk, új kísérletek és új kiadások jelennek meg.

Hogyan lehet mindezzel lépést tartani? Kövesd az oldalam és segítek.

És hogy vannak-e mindennek árnyoldalai? Biztos, én is aggódom miattuk.
De ezek a rendszerek már velünk vannak és jó eséllyel meghatározóak lesznek a következő években, nem árt tehet megismerkedni velük minél hamarabb.

Ez a cikk Matt Schliech írása, én csak lefordítottam magyarra és szerkesztettem a jobb érthetőség kedvéért. A fordítás és a átszerkesztés is részben MI alapú alkalmazásokkal történt. A kép Midjourney-vel készült.