Введение в PLAN-AND-ACT
Данная статья представляет модульную структуру PLAN-AND-ACT для долгосрочного планирования в веб-агентах на базе языковых моделей. Большие языковые модели становятся основой для новых цифровых агентов, способных выполнять сложные задачи в интернете.
Сложности выполнения задач
Агенты должны не только интерпретировать пользовательские инструкции, но и адаптироваться к динамическим условиям. Успех в таких задачах, как бронирование путешествий или извлечение данных, зависит от последовательного выполнения шагов, которые могут изменяться с каждым действием.
Модульная структура
Создание агентов, которые могут эффективно планировать и адаптироваться, долгое время оставалось нерешенной задачей. Исследователи из UC Berkeley, Токийского университета и ICSI представили новую систему PLAN-AND-ACT, поддержанную такими компаниями, как Apple, Nvidia, Microsoft и Intel. Эта система разделяет задачи планирования и выполнения на два модуля: PLANNER (планировщик) и EXECUTOR (исполнитель).
Функции модулей
PLANNER создает структуру плана на основе запроса пользователя, в то время как EXECUTOR преобразует каждый шаг в действия, специфичные для окружения. Это разделение позволяет PLANNER сосредоточиться на стратегии, а EXECUTOR — на выполнении, что улучшает надежность обеих компонентов.
Методы обучения
Поскольку аннотированных данных для планирования недостаточно, исследователи разработали метод генерации синтетических данных. Они собрали последовательности действий от симулированных агентов и использовали большие языковые модели для анализа этих последовательностей, что позволило создать высокоуровневые планы.
Результаты тестирования
В тестировании PLAN-AND-ACT достигла успеха в 53.94% на бенчмарке WebArena-Lite, что превысило предыдущий рекорд. Улучшение PLANNER дало значительный прирост производительности, подтверждая гипотезу о том, что разделение планирования и выполнения способствует лучшим результатам.
Заключение
Статья подчеркивает важность структурированного планирования и генерации масштабируемых данных для создания более эффективных AI-систем. PLAN-AND-ACT демонстрирует, что эффективное планирование, а не только выполнение, критично для успеха AI-агентов в сложных средах.
Практические бизнес-решения
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе:
- Определите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где AI может принести наибольшую пользу.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что инвестиции в AI положительно влияют на бизнес.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и настройте их под свои цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование AI в вашей работе.
Контакт для консультаций
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram: https://t.me/itinai.
Пример решения на базе AI
Посмотрите практический пример: бот продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
