«`html
Введение в DynaSaur
Традиционные системы агентов на основе больших языковых моделей (LLM) сталкиваются с серьезными проблемами при использовании в реальных условиях. Они имеют ограниченную гибкость и адаптивность. Существующие LLM-агенты выбирают действия из заранее определенного набора, что работает в замкнутых средах, но неэффективно в сложных и динамичных условиях.
Проблемы традиционных LLM-агентов
Статический подход ограничивает возможности агентов и требует значительных усилий со стороны человека для предсказания всех возможных действий. Это делает их неэффективными для решения новых задач или долгосрочных проблем.
DynaSaur: новое решение
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 существующие функции оказываются недостаточными.
Преимущества DynaSaur
- Гибкость: Агент поддерживает растущую библиотеку многоразовых функций, что улучшает его способность реагировать на разнообразные сценарии.
- Адаптивность: DynaSaur может создавать новые функции и добавлять их в библиотеку для будущего использования.
- Интеграция: Агент может взаимодействовать с различными инструментами и системами без человеческого вмешательства.
Технические детали
DynaSaur использует функции Python для представления действий. Каждое действие моделируется как фрагмент кода, который агент генерирует и выполняет в своей среде. Если существующие функции недостаточны, агент динамически создает новые и добавляет их в свою библиотеку.
Результаты экспериментов
DynaSaur показал отличные результаты на бенчмарке GAIA, достигая средней точности 38.21%. При комбинировании инструментов, разработанных человеком, с его сгенерированными действиями, DynaSaur продемонстрировал улучшение на 81.59%.
Заключение
DynaSaur представляет собой значительное достижение в области систем LLM-агентов. Он позволяет агентам не просто следовать заранее определенным сценариям, но и активно создавать свои инструменты и возможности. Это открывает новые горизонты для разработки ИИ-агентов, которые могут самостоятельно развиваться и улучшаться.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
