agents

A korábbi cikkekben már sokat megtudtunk a mesterséges intelligencia alapjairól. Tudjuk, hogy mi is a mesterséges intelligencia (AI), milyen összetevői vannak és beszéltünk már az egyik legfontosabb kommunikációs eszközéről is, a prompt engineering-ről.

Ezek egy nagyon jó alap megértést adnak neked, hogyan is működik ez a világ és attól, milyen hasznos ha ebben otthon érzed magad. Ennek ellenére biztos vagyok benne, hogy furdalja az oldalad a kíváncsiság, hogy hogyan lehet olyan AI eszközt létrehozni, amely több – egymástól teljesen különböző – feladatot is képes gyorsan és hatékonyan elvégezni (hiszen a ChatGPT legújabb verziói már nem csupán a saját adatbázisukban, hanem az interneten is képesek kutatni).

Komponensek minden részfeladatra

Bármennyire is hihetetlen, de erre már van kész megoldás az AI világában. Többször említettem már, hogy hiába csupán két éve terjedt el a mesterséges intelligencia ma ismert változata, ez az egyik legdinamikusabban fejlődő tudomány a világon.

A felhasználók hamar rájöttek, hogy szükség van olyan megoldásra, amely segít a sok, különböző feladatot elvégezni az AI számára. Ilyen például: jelenlegi időjárás, aktuális forgalmi információ, induló és érkező repülőgép járatok, stb.
Ráadásul nem minden esetben van szükség az összes ilyen részfeladat elvégzésére. Az, hogy mely esetben melyik információra van szükségünk, azt a felhasználó kérdései alapján az AI (LLM, a használt nyelvi modell) dönti el.

Ugye milyen jól hangzik? Ez egy új megvilágításba helyezi a dolgokat, hiszen így bárki készíthet olyan AI alapú megoldásokat, amely képes rengeteg hasznos információt szolgáltatni a felhasználóinak. Ráadásul ezt rugalmasa, gyorsan és hatékonyan.

Ezeket nevezik ügynök-lapú (agent-based) megoldásoknak. Az egyes részfeladatot ellátó komponenseket pedig ügynöknek (agent).

Az ügynökök (agents) fogalma az AI világában egyre népszerűbbé válik. Ezek a rendszerek képesek önállóan működni, feladatokat végrehajtani, és kapcsolatba lépni a környezetükkel. De mit jelent pontosan az „ügynök” az AI-ban, és miért fontos ez a megközelítés a jövőben? Ebbe szeretnék nektek bepillantást engedni és bemutatni az ügynökök működését, kapcsolódásukat a nyelvi modellekhez (LLM), és a prompt engineering szerepét.

Mi az ügynök koncepciója az AI-ban?

Ez egy olyan önállóan működő rendszer vagy komponens, amely képes a környezetéből (kívülről) származó információk alapján cselekedni és döntéseket hozni. Az AI-ban ezek az ügynökök olyan célzott feladatokat végeznek el, amelyek a modellek közötti aktivitásra, a felhasználói bemenetek feldolgozására és a döntések végrehajtására épülnek.

Az ügynök egy olyan önálló, komponens, amely:

• Környezetéből származó információkat gyűjt (például érzékelők vagy felhasználói bemenetek segítségével),
• Elemzi az adatokat, és döntéseket hoz,
• Cselekvéseket (akciókat) hajt végre, hogy elérje kitűzött céljait, azaz elvégezze a feladatát.

Az ügynökök tervezése és fejlesztése során a legfontosabb szempont az önállóság. Ez azt jelenti, hogy minimális emberi beavatkozás mellett képesek legyenek működni, miközben alkalmazkodnak a változó körülményekhez (dátum, idő, időjárás, szövegkörnyezet, stb.).

Tehát egy ügynök lehet egy olyan komponens, ami lekérdezi az adott időpont, dátum és helyszín alapján az aktuális időjárási adatokat. Egy ügynök lehet egy olyan komponens, amely az adott GPS koordináták alapján lekérdezni az aktuális forgalmi helyzeteket és esetleges balesetek információt. És természetesen egy ügynök segíthet nekünk megtervezni egy nagy városon belüli közlekedést, akkor is ha mi soha nem jártunk ott.

Mire eddig eljutottál, biztos vagyok benne, hogy legalább 5 ügynököt Te is tudnál mondani, ami hasznos lenne a Te vagy a környezeted életében. Ne fogd vissza magad. Tervezz egyet és valósítsd is meg. 🙂

Hogyan kapcsolódnak az ügynökök az LLM-ekhez és a prompt engineering-hez?

• LLM-ek szerepe: A nagy nyelvi modellek (például ChatGPT, LLAMA, Gemini) az ügynökök egyik alapját képezik. Az LLM-ek képesek feldolgozni a természetes nyelvű bemeneteket, megérteni a szövegkörnyezetet, és intelligens válaszokat generálni. Az ügynökök ezen képességekre építve valósítanak meg összetett feladatokat.
• Prompt Engineering: Az ügynökök működése szorosan összefügg a jól megtervezett promptokkal. Egy jó prompt biztosítja, hogy az LLM pontosan értelmezze a felhasználói szándékot, és a kívánt eredményt adja vissza. Például egy ügyfélszolgálati ügynök esetén a prompt meghatározhatja, hogyan kezelje az ügyfél kérdéseit vagy panaszait.
  Például: Egy ügynök, amelynek célja éttermi foglalások kezelése, a következő prompt alapján működne: „Kérlek, vedd fel a kapcsolatot a vendéggel, derítsd ki, hány főre szeretnének asztalt foglalni, majd nézd meg a szabad időpontokat a foglalási rendszerben.”

Miért hasznosak az ügynökök?

A fentiek alapján már látjuk, hogy az ügynökök használata számos előnnyel jár.

1. Hatékonyság növelése: Automatizálják az ismétlődő vagy időigényes, monoton feladatokat, csökkentve ezzel az emberi munkaerő terhelését.
2. Rugalmasság: Az ügynökök különböző iparágakban alkalmazhatók, például ügyfélszolgálaton, adatelemzésben, vagy akár kreatív tartalomkészítésben. Mindig csak a szükséges ügynököket használjuk egy feladat elvégzésére.
3. Skálázhatóság: Az ügynökök könnyen alkalmazkodnak nagyobb mennyiségű adat vagy több felhasználó kezeléséhez.
4. Költséghatékonyság: Az automatizálás csökkenti a működési költségeket hosszú távon.

Már működő példák ügynökök alkalmazására

Íme néhány olyan példa, ahol már ma is sikerrel alkalmazzák az ügynök-alapú AI megoldásokat:

1. Ügyfélszolgálati chatbot-ok: Olyan AI-alapú ügynökök, amelyek valós időben válaszolnak a kérdésekre, segítenek problémákat megoldani, vagy információt nyújtanak.
2. Adatfeldolgozó ügynökök: Például egy ügynök képes egy vagy több weboldalról adatot gyűjteni, szűrni és rendszerezni, majd dokumentációt, kimutatást készíteni.
3. Kreatív AI ügynökök: Tartalomkészítés során az ügynökök képesek szövegeket, képeket vagy akár zenéket generálni, például reklámkampányokhoz.
4. Automatizált döntéshozatal: Egy e-kereskedelmi ügynök elemzi a felhasználói viselkedést, és személyre szabott ajánlatokat generál.

Amint láthatod, szinte bármit meg lehet oldani. A határ a csillagos ég.

Hogyan készítsünk saját ügynököt?

Bárki képes jó és hasznos feladatokra ügynököket készíteni. Az alábbi lépések segítenek áttekinteni, milyen lépsekkel teheted meg ezt Te is:

1. Határozd meg a célt. Mi legyen az ügynök feladata? Például időjárási adatok lekérdezése vagy aktuális devizaárfolyam lekérdezése.
2. Válassz technológiai eszközt. Népszerű keretrendszerek:
   • LangChain (LLM-ek integrációjára fókuszál),
   • LangGraph (komplex feladatokhoz kínál több ügynökös megoldást)
3. Építsd fel a promptokat: Pontosítsd, hogy milyen kérdésekre és utasításokra kell az ügynöknek reagálnia.
4. Tesztelj és optimalizálj: A prototípus elkészítése után futtass teszteket, és finomítsd az ügynök viselkedését.

Ez természetesen egy nagyon általános leírás, de ne csüggedj, hamarosan hozok cikkeket, amelyekben konkrét példákat fogok nektek mutatni teljes forráskóddal. 🙂

Az ügynökök (agents) az AI alkalmazások egyik legdinamikusabban fejlődő területe. Segítségükkel az automatizáció új szintre emelhető. Emellett hatékonyabbá és költséghatékonyabbá teszik a mindennapi munkát. Legyen szó ügyfélszolgálatról, kreatív tartalomkészítésről, vagy komplex döntéshozatalról, az ügynökök az egyik olyan terület az AI-n belül, amelyben érdemes elmélyedni.

Várod már a konkrét ügynök-alapú példákat?