Vzestup autonomních agentů: Podrobný pohled na GPT agenty
Technologie umělé inteligence (AI) se dynamicky rozvíjejí a přinášejí zásadní změny napříč různými odvětvími. Globální trh s umělou inteligencí má dosáhnout ohromujících 1811,8 miliardy dolarů, což značí roční míru růstu (CAGR) o 37,3 %. Tento rapidní pokrok a rostoucí přijímání technologií AI jsou patrné a jednou z nejnovějších inovací jsou právě GPT agenti.
Pravděpodobně jste již slyšeli o nástrojích, jako je ChatGPT, které se však zaměřují na jeden úkol – přijmou vstup dotazu a na něj generují odpověď. GPT agenti však jdou dále. Díky pokročilým algoritmům jsou schopni samostatně analyzovat situace a generovat odpovědi, které se blíží lidskému myšlení. Tito autonomní agenti reagují na dotazy, stavy a události nezávisle na původním zadání, a generují odpovědi, dokud není dotaz zcela zodpovězen a uživatelský záměr naplněn.
Pokud se vám zdá tento koncept složitý, nezoufejte. Následující text vám přiblíží fungování GPT agentů, jejich výhody, praktické aplikace a potenciál této pokročilé technologie umělé inteligence.
Co jsou to GPT agenti?
Než se podíváme na fungování GPT agentů, pojďme si definovat klíčové pojmy: GPT a agent.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) je model hlubokého učení a strojového učení (ML), který tvoří základ velkých jazykových modelů (LLM), jako je například ChatGPT. GPT je trénován na obrovských datasetech, aby generoval reakce podobné lidským na základě vstupních podnětů.
Agent představuje nastavení velkého jazykového modelu, které funguje iterativně a autonomně, aby splnilo zadaný úkol. Zahrnuje komplexní procesy, kde LLM komunikuje samo se sebou bez zásahu člověka. To se liší od přístupu ChatGPT, který poskytuje jedinou odpověď na položenou otázku.
Na základě těchto definic můžeme GPT agenty charakterizovat jako programy využívající umělou inteligenci, které po zadání konkrétního úkolu dokážou samy vytvářet, dokončovat, prioritizovat a přehodnocovat úkoly v opakující se smyčce. Každá iterace přináší nové akce vedoucí ke konečnému cíli.
Díky rozsáhlému tréninku dokážou GPT agenti snadno porozumět kontextu, učit se jazykovým nuancím a vytvářet relevantní a srozumitelné odpovědi. Jejich schopnost napodobovat lidské chování a konverzaci je činí velmi užitečnými v oblasti zákaznické podpory, virtuální asistence, automatizace a tvorby obsahu.
Význam GPT agentů v NLP
GPT agenti mají významný dopad na zpracování přirozeného jazyka (NLP) díky své schopnosti generovat výstup blížící se lidskému a dosahovat špičkových výsledků v několika úkolech, jako je dokončování textu, jazykový překlad, analýza sentimentu, odpovídání na otázky a další.
Díky své všestrannosti a schopnosti produkovat lidsky znějící text GPT agenti zásadně přispívají k generování obsahu, chatbotům, virtuální asistenci a kreativnímu psaní – klíčové oblasti NLP, kde je porozumění kontextu a generování relevantních výzev klíčové.
GPT agenti také hrají zásadní roli v překladech a vícejazyčných aplikacích v rámci NLP, což umožňuje komunikaci přes jazykové bariéry. Dále se mohou zaměřit na řešení problémů, jako je zaujatost a diskriminace v NLP, čímž podporují inkluzivitu a vytvářejí pozitivnější dopad na společnost.
Díky efektivitě rozsáhlých, předtrénovaných jazykových modelů, zlepšování generování a automatizace obsahu, přenosu učení a podpoře výzkumu a vývoje, se GPT agenti stali základem moderního NLP.
Jak fungují GPT agenti?
Autonomní GPT agenti používají transformátorovou architekturu pro zpracování sekvenčních dat, což jim umožňuje analyzovat vstup a generovat lidsky znějící výstupní text. Jednoduše řečeno, GPT agenti analyzují hlavní cíl a rozkládají ho na postupné úkoly, které realizují jeden po druhém, aby dosáhli zamýšleného cíle.
GPT agenti navíc disponují řadou schopností, které jim umožňují plnit digitální úkoly, které zvládne i člověk. Mezi tyto schopnosti patří:
- Přístup k internetu a používání pluginů a aplikací
- Krátkodobá i dlouhodobá paměť
- Přístup k platebním formulářům, například kreditní kartě
- Využití velkých jazykových modelů (LLM), jako je GPT, pro odpovědi, analýzy, shrnutí nebo poskytování názorů
GPT agenti fungují různými způsoby. Někteří pracují na pozadí bez vědomí uživatele, jiní jsou transparentní a uživatel může sledovat každý jejich krok. Základem práce GPT agenta je kvalitní datová sada, která slouží jako znalostní báze, paměť, a techniky jako posilování učení a rozhodování.
Následující model popisuje rámec fungování GPT agenta:
Zdroj: topapps.ai
- Uživatel zadá GPT agentovi úkol nebo cíl.
- Úkol se dostane do fronty a poté je předán ‚Výkonnému agentovi‘.
- Od Výkonného agenta putuje úkol do ‚Paměti‘, kde je uložen.
- Následně je k úkolu přidán kontext na základě znalostní báze, a pak je opět předán Výkonnému agentovi a poté ‚Agentovi pro vytváření úkolů‘.
- Agent pro vytváření úkolů na základě kontextu vymýšlí nové úkoly, které se znovu posílají do fronty úkolů.
- Úkoly se následně přesouvají k ‚Agentovi pro prioritizaci úkolů‘, který určí, které z nich jsou nejdůležitější.
- Jakmile jsou úkoly seřazeny podle priorit, Agent pro prioritizaci odešle upravený seznam zpět do fronty úkolů. Tento proces pokračuje, dokud není dosaženo cíle a uživatel nezíská odpověď na svůj dotaz.
GPT agenti tak demonstrují schopnost LLM s umělou inteligencí autonomně generovat nové úkoly, prioritizovat je a přehodnocovat, dokud není cíl splněn. To dokazuje adaptabilitu velkých jazykových modelů s umělou inteligencí.
Pro lepší pochopení si uvedeme příklad:
Zadání pro GPT agenta: „Najdi nejnovější pokroky v AI a napiš o nich shrnutí.“
- Prvním krokem je zadání relevantního požadavku GPT agentovi.
- Agent se snaží porozumět cíli pomocí GPT-4 od OpenAI a vytváří úkoly, které povedou k jeho dosažení.
- První úkol může být například „Vyhledej na Googlu nejnovější pokroky v AI“.
- Agent provede vyhledávání, najde relevantní články a zobrazí seznam odkazů. Tím je první úkol splněn.
- Protože však toto není konečný cíl, agent analyzuje původní zadání: najít novinky v AI a sepsat o nich shrnutí. Na základě tohoto porozumění a splnění prvního úkolu generuje agent další úkoly.
- Například „1. Sepsat shrnutí z provedeného výzkumu“ a „2. Projít obsah odkazů a najít nejnovější pokroky v AI“.
- Před pokračováním si agent uvědomí, že nemá psát shrnutí ihned, ale nejprve si projít obsah. Proto se úkoly přerovnají: „1. Projít obsah odkazů a najít nejnovější pokroky v AI“, a „2. Sepsat shrnutí z provedeného výzkumu“.
- Agent si tedy přečte obsah článků a pak se vrátí do fronty úkolů k dalšímu úkolu: sepsání shrnutí.
- Agent nakonec sepíše shrnutí a předá jej jako výstup, čímž splní svůj cíl.
Toto je zjednodušený pracovní postup GPT agenta na konkrétním příkladu.
Případy použití GPT agentů
Pojďme se podívat na různé příklady použití GPT agentů:
- Osobní asistence/přístup na web: Můžete používat autonomní agenty k plnění několika po sobě jdoucích úkolů. Od vyhledávání na webu, správu financí, kalendáře, rezervace cest, až po sledování zdraví.
- Generování obsahu: GPT agenti mohou tvořit kvalitní obsah, jako jsou blogy, marketingové texty nebo příspěvky na sociální sítě. Ušetří tak čas tvůrcům obsahu a obchodníkům.
- Interaktivní hraní: Agenti mohou ovládat interaktivní hry, vyvíjet adaptabilní AI postavy, vytvářet inteligentní NCP a nabízet kontextové interakce.
- Zákaznická podpora: Mohou efektivně zpracovávat dotazy přes chatboty na webových stránkách, aplikacích a v komunikaci. Mohou zodpovídat dotazy ohledně transakcí, plateb, produktů nebo služeb.
- Finanční správa: GPT agenti nabízejí pomoc ve financích, například poskytování finančního poradenství, automatizaci odhalování podvodů, hodnocení rizik a kreditních karet, správu souladu, reporting a další.
Toto je jen malý výčet využití GPT agentů. Jejich potenciál sahá i do oblastí jako prediktivní analýza, interaktivní vyprávění příběhů, výzkum, zdravotnictví a dalších.
Výhody GPT agentů
GPT agenti přinášejí revoluci do obchodních operací. Zde jsou klíčové výhody:
- Zvýšená efektivita: Díky automatizaci rutinních úkolů, jako je průzkum trhu nebo zpracování zákaznické podpory, zvyšují GPT agenti celkovou produktivitu.
- Lepší rozhodování: Trénink na obrovských datasetech poskytuje cenné poznatky, které pomáhají firmám činit informovanější rozhodnutí.
- Konkurenční výhoda: Automatizace procesů a generování klíčových poznatků pomáhají společnostem získat náskok.
- Škálovatelnost: GPT agenti se mohou snadno přizpůsobovat a rozvíjet podle měnících se potřeb firem.
- Úspora nákladů: Automatizací a identifikací oblastí pro zlepšení pomáhají snížit provozní náklady.
- Komplexní řešení problémů: Díky schopnosti zpracovávat rozsáhlé soubory dat a využívat minulé zkušenosti jsou ideální pro řešení složitých problémů.
Nyní se podíváme na omezení GPT agentů.
Omezení GPT agentů
GPT agenti mají i značné množství nevýhod a omezení:
- Bezpečnostní obavy: Mnohým GPT agentům chybí zabudovaná bezpečnostní opatření pro zajištění integrity dat.
- Bezpečnostní rizika: Při využití v autonomních vozidlech se objevují obavy ohledně bezpečnosti v případě selhání.
- Možnost zneužití: Agenti mohou být zneužiti pro škodlivé účely.
- Předpojatost a etické otázky: Agenti mohou produkovat zkreslené výstupy kvůli zaujatosti v trénovacích datech.
- Nedostatek manipulace s multimédii: Jsou primárně navrženi pro práci s textem, a proto mají omezené schopnosti zpracovávat multimédia.
Je důležité si uvědomovat omezení GPT agentů, abychom je používali zodpovědně, bezpečně a eticky.
Existuje několik nástrojů pro práci s GPT agenty, jako jsou Agent GPT a Auto GPT, které demonstrují jejich praktické využití.
#1. Agent GPT
Agent GPT je všestranný nástroj s otevřeným zdrojovým kódem, který umožňuje konfiguraci, vytváření a nasazování autonomních AI agentů bez neustálého uživatelského vstupu. Stačí definovat cíl a Agent GPT, založený na architektuře GPT 3.5, se postará o zbytek. Generuje vysoce kvalitní text a pamatuje si předchozí úkoly a zkušenosti. Díky tomu se Agent GPT učí ze svých vlastních chyb a časem generuje stále přesnější výsledky.
#2. Auto-GPT
Auto-GPT je autonomní agent s otevřeným zdrojovým kódem založený na modelu GPT-4 od OpenAI, který autonomně plní úkoly, aby dosáhl konečného cíle uživatele. Autor Auto-GPT je Toran Bruce Richards. Dokáže pracovat s aplikacemi, softwarem i online službami, jako jsou textové procesory a webové prohlížeče.
#3. BabyAGI
BabyAGI je open-source, nezávisle spravovaný skript Python založený na GitHubu inspirovaný lidským kognitivním vývojem. Využívá OpenAI a vektorové databáze k vytváření, prioritizaci a provádění úkolů. Zaměřuje se na učení jazyků a kognitivní rozvoj, aby se učil a plnil komplexní úkoly.
#4. SuperAGI
SuperAGI je autonomní rámec umělé inteligence, který pomáhá s vývojem a nasazováním autonomních GPT agentů. Používají ho společnosti jako Amazon, Microsoft, Google, Tesla a IBM. Nabízí šablony pro vytváření softwarových aplikací, úložiště paměti agentů, správce zdrojů, telemetrii výkonu, více vektorových databází a heuristiku detekce smyček.
Jaká je budoucnost GPT agentů?
GPT agenti se nacházejí v počáteční fázi experimentování a vývoje, kdy výzkumníci zkouší nové možnosti a snaží se autonomní agenty začlenit do pracovních procesů firem. I když zatím nejsou na trhu komerční produkty využívající GPT agenty, situace se brzy změní. Očekává se, že se agenti objeví ve všech odvětvích. Od automatizace procesů v oblasti výzkumu, přes vzdělávání a medicínu až po automobilový průmysl. S technologickým rozvojem je důležité zaměřit se na zajištění etiky, transparentnosti a zodpovědnosti.
Bude zajímavé sledovat, jak se GPT agenti budou vyvíjet a jakým způsobem promění každodenní obchodní procesy.
Dále se podívejte na téma ChatGPT s kódem VS: první krok k snadnému kódování.