Как языковые модели обеспечивают автономное поведение агентов?

Языковые модели (LLM) обеспечивают автономное поведение агентов несколькими способами, среди них:

• Понимание сложных инструкций. www.unite.ai LLM позволяют пользователям общаться на естественном языке. www.unite.ai Например, пользователь может сказать: «Забронируйте рейс в Нью-Йорк и организуйте проживание рядом с Центральным парком». www.unite.ai LLM понимают этот запрос, интерпретируя местоположение, предпочтения и логистические нюансы. www.unite.ai Затем ИИ может выполнять каждую задачу — от бронирования рейсов до выбора отелей и заказа билетов — при этом требуя минимального человеческого контроля. www.unite.ai
• Планирование и рассуждение. www.unite.ai LLM развили способности планирования и рассуждения, которые позволяют агентам выполнять многоэтапные задачи. www.unite.ai Агент расставляет приоритеты этих задач на основе таких факторов, как срочность, актуальность и доступные ресурсы, оценивая различные возможные действия и их вероятные результаты. www.astera.com
• Непрерывное обучение и адаптация. www.astera.com После выполнения действия агент отслеживает результаты, чтобы определить, был ли достигнут желаемый результат. www.astera.com Он использует обратную связь от окружающей среды и любые человеческие поправки для тонкой настройки своего процесса принятия решений. www.astera.com
• Самоэволюция. habr.com elar.urfu.ru Агенты могут динамически саморазвиваться, например, изменяя свои первоначальные цели и стратегии планирования, а также тренируясь на основе обратной связи или общения. habr.com elar.urfu.ru
• Динамическая генерация. habr.com elar.urfu.ru В некоторых сценариях система может генерировать новых агентов «на лету» во время работы. habr.com Эта возможность позволяет системе эффективно масштабироваться и адаптироваться, поскольку она может внедрять агенты, специально разработанные для решения текущих потребностей и задач. habr.com