Hvad er GPT-agenter, og hvordan fungerer de?

Kunstig intelligens (AI)-teknologier udvikler sig hurtigt – revolutionerer adskillige sektorer og afdelinger.

Det globale AI-marked forventes at nå 1811,8 milliarder dollar— ekspanderende med en sammensat årlig vækstrate (CAGR) på 37,3 %. Denne statistik viser den hurtige fremgang og stigende anvendelse af AI-teknologier, og en sådan ny tidsalderteknologi er GPT Agents.

Du har måske helt sikkert hørt om og brugt værktøjer som ChatGPT, der kun udfører én opgave ad gangen – tager input til en forespørgsel og returnerer et output for det samme.

Men GPT-agenter arbejder ud over det, tænker ud over det og genererer menneskelignende svar ved hjælp af avancerede algoritmer. GPT-agenter, også kendt som autonome agenter, reagerer på forespørgsler, tilstande og hændelser uafhængigt af den oprindelige forespørgsel stillet af brugeren – genererer svarene, indtil den besvarer det stillede spørgsmål og opfylder brugerens hensigt med forespørgslen.

Hvis dette var for svært at forstå, så fortvivl ikke.

Vi vil dykke mere ned i at forstå, hvad GPT-agenter er, med eksempler, hvordan de fungerer, deres fordele og anvendelsesmuligheder og det fremtidige omfang af denne avancerede AI-teknologi.

Hvad er GPT-agenter?

Før vi forstår GPT-agenter samlet, lad os først nedbryde vilkårene og se, hvad GPT og agenter betyder hver for sig.

GPT, eller Generative Pre-trained Transformer, er en kernemodel for deep learning og Machine Learning (ML), der driver store sprogmodeller (LLM’er) som ChatGPT og trænes på store datasæt til at generere menneskelignende svar for en given prompt.

En agent er en stor sprogmodelopsætning, der fungerer og bliver ved med at køre iterativt for at fuldføre den definerede opgave. De omfatter komplekse arbejdsgange, hvor LLM’en taler til sig selv uden menneskelig afbrydelse – hvilket gør det anderledes end dem, der bruges i ChatGPT, hvor du får et enkelt svar på et stillet spørgsmål.

I betragtning af de to ovennævnte fortolkninger kan vi således definere GPT-agenter som AI-drevne programmer, der, når de får en specifik opgave, kan oprette, fuldføre, prioritere og omprioritere opgaver gennem selvstyrende instruktioner i en sløjfe – der producerer handlinger ved hver iteration at nå det endelige mål.

Da GPT-agenter er uddannet på omfattende data, kan de nemt forstå konteksten og lære mønstrene og sprognuancerne – hvilket gør dem til at generere relevante og sammenhængende svar. Med den underliggende deep learning-teknologi kan GPT-agenter nøje efterligne menneskelig adfærd og samtale – hvilket gør dem yderst nyttige til kundesupport og service, virtuel assistance og indholdsautomatisering og -skabelse.

Betydningen af ​​GPT-agenter i NLP

GPT-agenter har betydelig indflydelse på Natural Language Processing (NLP) på grund af deres evne til at generere menneskelignende output og avanceret ydeevne til adskillige opgaver, herunder tekstfuldførelse, sprogoversættelse, sentimentanalyse, besvarelse af spørgsmål og mere.

På grund af deres alsidighed og evne til at generere menneskelignende tekst, bidrager GPT-agenter i høj grad til indholdsgenerering, chatbots og virtuel assistance og kreativ skrivning – forståelse af kontekst og generering af relevante prompter, som er værdifulde i NLP.

Derudover spiller GPT-agenter også en stor rolle i oversættelse og flersprogede applikationer i NLP. GPT-agenter er typisk finjusteret til oversættelse, hvilket muliggør kommunikation på tværs af sprog.

Desuden kan GPT-agenter også adressere udfordringer i NLP, herunder bias og diskrimination, for at muliggøre inklusivitet og skabe en etisk og bedre social effekt.

Derfor er GPT-agenter blevet en hjørnesten for moderne NLP på grund af effektiviteten af ​​storstilede præ-trænede sprogmodeller, der forbedrer indholdsgenerering og automatisering, overførsel af læring og fremme af forskning og udvikling.

Hvordan fungerer GPT-agenter?

GPT-agenter eller autonome agenter bruger transformatorarkitekturen til at håndtere sekventielle data og forstå og generere menneskelignende outputtekst baseret på det modtagne input.

Med enkle ord forstår og analyserer GPT-agenter kernemålet og kommer med sekventielle opgaver for at fuldføre dem én efter én og nå det endelige mål.

Men udover dette omfatter GPT-agenter også en række andre evner, der gør dem i stand til at fuldføre enhver digital opgave, et menneske er i stand til, herunder:

  • Adgang til at surfe på internettet og bruge plugins og applikationer
  • Adgang til korttids- og langtidshukommelse
  • Adgang til betalingsformer som et kreditkort
  • Adgang til store sprogmodeller (LLM’er) som GPT for at besvare, analysere, opsummere eller give en mening.

Disse GPT-agenter arbejder på forskellige måder. Mens nogle opererer bag kulisserne – uden at brugeren er klar over, hvad der sker i bakspejlet, er nogle autonome agenter synlige, hvilket giver brugerne mulighed for at se og følge med i hvert trin og gennem processen bag AI’en.

Et godt nok datasæt, der fungerer som vidensbase, hukommelse, teknikker som forstærkningslæring og beslutningstagning er grundlaget for arbejdet bag en GPT-agent.

Her er en repræsentation af den ramme, en GPT-agent følger med trin-for-trin opdeling af hver fase.

Kilde: topapps.ai

  • Brugeren giver en opgave eller et mål til en GPT-agent.
  • Opgaven går derefter til opgavekøen, som videregiver målet til ‘Execution Agent’.
  • Fra Eksekveringsagenten går opgaven til ‘Hukommelsen’ og gemmes der.
  • Den føjer derefter kontekst til målet og lærer af sin videnbase, som derefter sendes til eksekveringsagenten og videregives til ‘Task Creation Agent’.
  • Under hensyntagen til formålet og konteksten opretter den kreative opgaveagent nu nye opgaver og sender dem over til opgavekøen.
  • Opgaverne går herefter til ‘Opgaveprioriteringsagenten’, som prioriterer opgaverne.
  • Når opgaverne er prioriteret, sender opgaveprioriteringsagenten den rensede opgaveliste til opgavekøen, og processen fortsætter, indtil målet er nået, og brugeren får svar på det stillede spørgsmål.

GPT-agenter demonstrerer således styrken af ​​AI-drevne LLM’er til autonomt at skabe nye opgaver, prioritere opgaver og omprioritere dem igen, indtil målet er nået – hvilket viser den tilpasningsdygtige karakter af de AI-drevne store sprogmodeller.

Selvom dette forklarede den tekniske funktion af den store sprogmodel, så lad os se på et eksempel for en bedre og klarere forståelse af, hvordan en GPT-agent fungerer.

Lad os overveje en GPT-agent, som vi giver en prompt, “Find de seneste fremskridt inden for AI, og skriv et resumé om det.”

  • Det første oplagte skridt er at give en relevant prompt til GPT-agenten.
  • GPT-agenten læser og forsøger at forstå målet gennem OpenAI’s GPT-4 og opretter opgaver for at fuldføre målet.
  • For eksempel er den første opgave, agenten kan komme med, “Søg på Google efter de seneste fremskridt inden for AI.”
  • Agenten søger på Google efter de seneste fremskridt inden for kunstig intelligens, finder en liste over de bedste artikler og udlæser listen over links – og fuldfører den første opgave.
  • Dette er dog ikke slutmålet og opfylder ikke kernemålet. Derfor analyserer GPT-agenten igen målet: at finde de seneste AI-fremskridt og derefter skrive et kort resumé om det. Baseret på denne forståelse, og den første opgave er fuldført, kommer GPT-agenten med sit næste sæt opgaver.
  • For eksempel kan den komme med opgaver som 1. Skriv et resumé af den udførte forskning, 2. Læs indholdet af de øverste links for at finde de seneste fremskridt inden for AI.
  • Før han går videre, indser GPT-agenten, at den ikke skal skrive et resumé, men i stedet læse indholdet igennem og derefter skrive resuméet. På baggrund af denne forståelse prioriterer agenten således opgaverne til 1. Læs indholdet af de øverste links igennem for at finde de seneste fremskridt inden for AI, og 2. Skriv et resumé af den udførte forskning.
  • GPT-agenten læser artiklens indhold igennem og cirkler derefter tilbage til opgavekøen for at kontrollere dens næste opgave: at skrive et kort resumé.
  • Agenten skriver derefter resuméet og sender det som et endeligt output, der opfylder hensigten og opfylder slutmålet.

Dette er således den simple GPT-agentarbejdsgang med et simpelt eksempel.

Brugssager af GPT-agenter

Inden vi kommer ind på fordelene, lad os se på de forskellige anvendelsessager af GPT-agenter.

  • Personlig assistance/adgang til internettet: Du kan bruge autonome agenter til at udføre flere opgaver i sekvens, herunder at søge på nettet for at søge efter links/svar på forespørgsler, administrere økonomi og kalendere, booke rejser eller andre begivenheder og overvåge wellness og sunde aktiviteter .
  • Indholdsgenerering: GPT-agenter kan generere indhold af høj kvalitet, såsom blogs i lang form, marketingkopier og opslag på sociale medier – hvilket sparer tid for indholdsmarkedsførere og skabere.
  • Interaktivt spil: GPT-agenter kan også bruges i vid udstrækning til at håndtere interaktivt spil, som at udvikle adaptive AI-karakterer, skabe interaktive og intelligens-NCP’er og tilbyde kontekstualiseret interaktion i spillet til spillere.
  • Kundesupport: GPT-agenter kan effektivt håndtere kundesupportforespørgsler via chatbots – der yder support på websteder, applikationer og meddelelsesplatforme. De tager kundeforespørgsler om tidligere transaktioner, betalinger eller spørgsmål om webstedets produkter eller tjenester.
  • Økonomistyring: GPT-agenter tilbyder også økonomisk bistand, som at tilbyde undersøgt finansiel rådgivning, automatisering af opdagelse af svindel og risikovurdering, kreditkortvurderinger, compliance-styring, rapportering osv.

Dette er blot nogle få anvendelsessager af GPT-agenter, men deres anvendelsessager strækker sig til en lang række andre formål, herunder forudsigende analyse, interaktiv historiefortælling, forskning og dataanalyse, sundhedspleje og medicinske applikationer og mere.

Fordele ved GPT-agenter

GPT-agenter revolutionerer forretningsdriften. Her er de afgørende fordele ved GPT-agenter:

  • Forbedret effektivitet: Ved at automatisere overflødige opgaver, såsom produktforskning, oprettelse af en artikeloversigt eller håndtering af kundesupport – kan GPT-agenter strømline flere sekventielle opgaver, hvilket øger virksomhedens overordnede produktivitet og effektivitet.
  • Forbedret beslutningstagning: Da GPT-agenter er uddannet i store datasæt, giver de værdifuld indsigt til virksomheder ved at udnytte ML-kapaciteter og dataanalyse, så de kan træffe bedre informerede beslutninger.
  • Konkurrencefordel: Ved at generere nøgleindsigt og automatisere arbejdsgange kan GPT-agenter hjælpe virksomheder med at være på forkant og slå det konkurrenceprægede marked.
  • Skalerbarhed: GPT-agenter kan nemt tilpasse og udvikle sig efter en virksomheds skiftende behov og krav, efterhånden som deres processer bliver mere komplekse – hvilket gør dem skalerbare og meget alsidige løsninger.
  • Omkostningseffektivitet: GPT-agenter hjælper virksomheder med at reducere arbejds- og driftsomkostninger ved at automatisere processer, identificere forbedringsområder og forbedre ressourceallokeringen.
  • Kompleks problemløsning: GPT-agenters evne til at huske tidligere handlinger og oplevelser og behandle et enormt datasæt gør det til en ideel løsning til at løse komplekse problemer ved hånden.

Nu vil vi undersøge begrænsningerne for GPT-agenter.

GPT-agents begrænsninger

GPT-agenter kommer også med en betydelig mængde af ulemper og begrænsninger, herunder:

  • Sikkerhedsproblemer: Mange GPT-agenter, der er bygget på LLM-fundamenttilstandene, mangler indbyggede værktøjer eller sikkerhedsforanstaltninger, der kræves for at sikre datasikkerhed og integritet, hvilket gør sikkerheden til et stort problem, når du bruger GPT-agenter.
  • Sikkerhedsbekymringer: Når vi bruger GPT-agenter til trafikkontrol og selvkørende køretøjer, er der altid et sikkerhedsproblem, f.eks. mindre eller større skader på grund af begrænset menneskelig kontrol og yderligere sensorer.
  • Rogue AI-muligheder: En af de største bekymringer for GPT-agenter er, at de bliver brugt og trænet til ondsindede formål og bliver useriøse end den oprindelige træningshensigt – hvilket gør det svært at tage kontrollen tilbage.
  • Bias og etiske bekymringer: GPT-agenter kan levere upassende og partisk output på grund af bias nedarvet i deres træningsdata. Derfor er afbødning af etiske forskelle og skævheder og sikring af retfærdighed en stor udfordring, som virksomheder står over for, især når træningsdatasættene omfatter skævheder.
  • Manglende multimediehåndtering: GPT-agenter er primært designet til at arbejde med tekstdata og input, hvilket begrænser deres evne til at arbejde med multimedier og håndtere multimodale data, såsom lyd, billeder og video, uden at kræve yderligere specialiserede modeller.

At være opmærksom på GPT-agentens begrænsninger er også vigtigt for at bruge dem ansvarligt, sikkert og etisk.

Adskillige GPT-agentværktøjer er tilgængelige, inklusive Agent GPT og Auto GPT, som demonstrerer den virkelige brug af GPT-agenter.

#1. Agent GPT

Agent GPT er et alsidigt og kraftfuldt open source AI-værktøj til at konfigurere, skabe og implementere autonome AI-agenter uden løbende brugerinput. Du skal blot angive dit mål, og Agent GPT, baseret på GPT 3.5-arkitekturen, klarer resten.

Den genererer tekst af høj kvalitet i realtid ved at kæde flere LLM’er sammen, så hver udsendt agent kan genkalde tidligere opgaver og oplevelser.

Dette får Agent GPT til at lære af sine egne tidligere erfaringer og producere meget bedre og mere præcise resultater med tiden.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT er en open source autonom agent baseret på OpenAI’s GPT-4 model, der selvstændigt udfører opgaver for at opfylde brugerens slutmål.

Skabt af Toran Bruce Richards, Auto-GPT er offentligt tilgængelig på GitHub og vil snart være tilgængelig på GUI/webapp. Den kan problemfrit interagere med applikationer, software og lokale og onlinetjenester, såsom tekstbehandlingsprogrammer og webbrowsere, for at fuldføre en given opgave.
Lær mere om installation af Auto-GPT gennem denne enkle og trin-for-trin guide.

#3. BabyAGI

BabyAGI er et open source, uafhængigt styret og GitHub-baseret Python-script inspireret af menneskelig kognitiv udvikling.

Dette AI-drevne opgavestyringssystem bruger OpenAI og vektordatabaser, såsom Weaviate og Chroma, til at oprette, prioritere og udføre opgaver. Det fokuserer på sprogindlæring, forstærkende læring og kognitiv udvikling for at lære og udføre komplekse opgaver.

#4. SuperAGI

SuperAGI er en autonom AI-ramme, der hjælper dig med at udvikle og implementere autonome GPT-agenter hurtigt, nemt og pålideligt.

Tusindvis af virksomheder, herunder giganter som Amazon, Microsoft, Google, Tesla og IBM, har tillid til og bruger SuperAGI til at automatisere deres forretningsprocesser og bygge autonome applikationer.

SuperAGI leverer også skabeloner til at bygge og skabe simple softwareapplikationer ved hjælp af specifikke mål og instruktioner. Andre afgørende funktioner omfatter agenthukommelseslagring, ressourcehåndtering, ydeevnetelemetri, flere vektordatabaser og looping-detektionsheuristik.

Hvordan ser fremtiden ud for GPT-agenter?

I øjeblikket er GPT-agenter på deres begyndelsesstadium af eksperimentering, udvikling, fiasko og succes, hvor forskere og udviklere prøver nye ting og bruger cases til at inkorporere autonome agenter i forretningsgangene.

Selvom der endnu ikke er blevet frigivet kommercialiserede produkter, der bruger GPT-agenter, da det stadig er i udviklingsfasen, vil dette snart ændre sig. GPT-agenter forventes at dukke op i alle sektorer og automatisere processer som forskning og dataanalyse, uddannelse og læring, sundhedspleje og medicin og bilindustrien.

Men med udviklingen og de teknologiske fremskridt af autonome GPT-agenter vil sikring af etisk bias, gennemsigtighed, ansvar og ansvarlighed være afgørende og en stor udfordring at overvinde.

Det bliver sjovt og spændende at se, hvad GPT-agenter har i fremtiden, og hvordan de vil transformere hverdagens forretningsprocesser og arbejdsgange.

Tjek derefter ChatGPT med VS-kode: det første skridt mod ubesværet kodning.