{"id":14289,"url":"\/distributions\/14289\/click?bit=1&hash=892464fe46102746d8d05914a41d0a54b0756f476a912469a2c12e8168d8a933","title":"\u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u043d\u0430 5%, \u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0447\u0435\u043a \u2014 \u043d\u0430 20%","buttonText":"","imageUuid":""}

FractalGPT показал самоорганизацию Ai агентов в мультиагентной системе

15го апреля мы провели большой вебинар с результатами за год. Видео вебинара уже доступно.

В чем суть Ai агентов

Вебинар был прям обширный, 1.5 часа только доклад, потом вопросы.🧇Запасайтесь печеньками с шоколадом и кофеем.
1. Поговорили о том, что такое ИИ агенты, о возможностях и перспективах мультиагентных систем at scale: дали историческую справку, описали скоуп применения - где агенты нужны а где и промтов хватит, как они меняют ландшафт ИИ, уменьшают количество галлюцинаций в сгенерированном тексте, улучшают способности LLM и других нейросетей решать задачи, специфичные для определённой предметной области, в том числе инженерные задачи.

2. Показали совместную работу "сборки" агентов Планировщика (Planning agent), Пользователя и Оптимизатора (User agent, Optimizer LLM), Исполнителя (Instrument agent) в бизнес-задаче Visual QA(ответы по документам с применением RAG).Показали также метрики преимуществ подхода с ИИ агентами в противовес LLM:
а) по количеству сборок (комбинаторная проблема, когда можно брать разные LLM и десятками вариантов их соединять и непонятно какой лучший - проблема всех сервисов-конструкторов)
б) по скорости сборки - сборка очень быстрая.

И добавление новых агентов (LLM, скриптов - не важно) не требует переобучения оркестратора, что очень хорошо и по деньгам и по времени деплоя.в) по стоимости скейлинга системы - на агентах стоимость расширения растет плавнее, с LLM проблема в резком росте размера датасета и постоянном требовании переобучать модель, чтобы остаться на том же уровне качества продукта.

3. Релизнули в open-source библиотеки ChatAI, SimpleLLMServer, SharpGPT для установки локальных чатботов с интеграцией с FractalGPT.
Эти либы по своему назначению похожи многие либы, где вы можете подгружать локальные модели(LM studio), недавно Opera дала такую возможность, есть от Nvidia такая же и тп. Но у нас там внутри еще и агенты будут - а в других либах только LLMки.

🤖И, конечно, главный вопрос: "А когда потыкать можно будет вашу систему?" Мы очень плотно работаем в эту сторону - как для бизнес применений, так в плане оптимизации качества самих сборок, делаем SDK. Может быть позже расскажем про MASL - язык общения агентов. Скоро все объявим.

Мы по сути предложили новую парадигму искусственного интеллекта - мультиагентную, где каждый Агент это не модуль и не микросервис как сейчас в любой ИТ системе, а агент это некая сущность, способная договориться с другими агентами, спланировать и организоваться в оптимальное решение под задачу конечного пользователя.

Подпишитесь на обновления в Telegram, чтобы быть в курсе:

0
1 комментарий
Mari Var

начинаю учиться на дизайнера, спасибо за статью

Ответить
Развернуть ветку
-2 комментариев
Раскрывать всегда