“`html
Введение в DynaSaur
Традиционные системы агентов на основе больших языковых моделей (LLM) сталкиваются с серьёзными трудностями в реальных условиях, поскольку они ограничены в гибкости и адаптивности. Такие агенты выбирают действия из заранее заданного набора, что эффективно для простых задач, но недостаточно для более сложных и динамичных ситуаций. Это фиксированное решение ограничивает возможности агентов и требует значительных усилий от человека для прогнозирования всех возможных действий.
Решение: DynaSaur
Исследователи из Университета Мэриленда и Adobe представили DynaSaur — фреймворк для LLM агентов, который позволяет динамически создавать и комбинировать действия в реальном времени. В отличие от традиционных систем, DynaSaur позволяет агентам генерировать, выполнять и уточнять новые функции Python, когда текущие функции оказываются недостаточными. Агент управляет растущей библиотекой повторно используемых функций, что улучшает его способность реагировать на различные сценарии.
Технические детали
Основной технологией DynaSaur являются функции Python, которые представляют действия. Каждое действие моделируется как кусок кода на Python, который агент генерирует и выполняет в своей среде. Если существующих функций недостаточно, агент динамически создает новые и добавляет их в свою библиотеку. Эта система использует общность и компоновку Python, позволяя гибко подходить к представлению действий.
Интеграция с экосистемой Python
DynaSaur также интегрируется с экосистемой Python, что позволяет агенту взаимодействовать с различными инструментами и системами без участия человека. Это демонстрирует высокий уровень адаптивности агента, который может выполнять различные задачи.
Преимущества DynaSaur
DynaSaur преодолевает недостатки предопределенных наборов действий и значительно повышает гибкость LLM агентов. В экспериментах на бенчмарке GAIA DynaSaur показал лучшие результаты, чем все предыдущие модели, достигнув средней точности 38.21%. При комбинировании инструментов, созданных человеком, с генерируемыми действиями, DynaSaur показал улучшение на 81.59%.
Высокая производительность в сложных задачах
DynaSaur успешно справляется со сложными задачами, демонстрируя способность к созданию новых действий и адаптации к непредвиденным проблемам. Это установило новый стандарт для LLM агентов по адаптивности и эффективности.
Заключение
DynaSaur представляет собой значительный шаг вперёд в области систем агентов LLM. Агенты теперь могут не только следовать заранее определённым сценариям, но и активно создавать свои собственные инструменты. Данная система улучшает адаптивность и гибкость LLM, что делает их более эффективными для реальных задач.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите области для автоматизации и выгоды для клиентов.
- Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
- Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
