Czym są agenci LLM w AI i jak działają?

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, w jaki sposób technologia staje się coraz inteligentniejsza, szybsza i bardziej spersonalizowana?

Zapraszamy na spotkanie z siłą napędową tej ewolucji: Agentów LLM. Te zaawansowane systemy, zasilane przez duże modele językowe (LLM), zmieniają sposób działania branż i rozszerzają możliwości AI.

Agenty LLM zostały stworzone, aby zaspokoić rosnące zapotrzebowanie na inteligentniejsze i bardziej elastyczne rozwiązania w dzisiejszym świecie opartym na technologii.

🌎 Fact Check: Badania wykazują, że w ciągu ostatnich dwóch lat Rynek LLM jest ustawiony na wzrost do 260 milionów dolarów do 2030 roku, dzięki ich zdolności nie tylko do rozumienia komend, ale także uczenia się, adaptacji i radzenia sobie ze złożonymi zadaniami przy niewielkim wkładzie.

Przyjrzyjmy się bliżej temu, jak działają agenci LLM, ich rzeczywistym zastosowaniom i niektórym popularnym narzędziom, które wykorzystują LLM.

Czym są agenci LLM?

Agenci LLM to zaawansowane systemy AI, które wykorzystują duże modele językowe aby zrozumieć i wygenerować ludzki język.

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów AI, agenci LLM są zaprojektowani do wykonywania złożonych zadań, które wymagają sekwencyjnego rozumowania, planu i pamięci. Mogą myśleć z wyprzedzeniem, zapamiętywać poprzednie rozmowy i korzystać z różnych narzędzi, aby dostosować swoje odpowiedzi w zależności od sytuacji i potrzebnego stylu.

Sprawia to, że są one szczególnie przydatne do rozwiązywania złożonych problemów, które wymagają wysokiego poziomu przetwarzania poznawczego i zdolności adaptacyjnych.

Integrując te możliwości, agenci LLM mogą obsługiwać skomplikowane cykle pracy, zapewniać spersonalizowaną pomoc i stale poprawiać swoją wydajność poprzez uczenie się i adaptację. ClickUp Brain jest dobrym przykładem. Możesz poprosić narzędzie (używając języka konwersacji) o tworzenie zawartości, podsumowywanie treści, odpowiadanie na pytania i wykonywanie zadań w ramach cyklu pracy. Ponieważ znajduje się w obszarze roboczym ClickUp i może wykonywać w nim działania, służy jako idealny asystent AI do pracy.

Rodzaje agentów AI

Agenci AI są zaprojektowani do konkretnych zadań i celów. Oto główne typy:

• Agenci zorientowani na zadania: Skupiają się na konkretnych działaniach, jak npplanowanie zadań lub zarządzanie zapasami poprzez zrozumienie potrzeb użytkownika i wykonywanie działań.
• Agenci konwersacyjni: Angażują się w naturalny dialog, odpowiadają na pytania i pomagają w wykonywaniu zadań. Przykłady obejmują chatboty i wirtualnych asystentów, takich jak Siri i Alexa.
• Agenci kreatywni: Generują oryginalną zawartość, od pisania i muzyki po projektowanie graficzne, wykorzystując AI do zrozumienia stylów artystycznych.
• Agenci współpracy: Pomagają Teamsom poprzez koordynowanie zadań, śledzenie postępów i..poprawę komunikacjiw zarządzaniu projektami.

Korzyści dla agentów LLM

• Lepsze rozwiązywanie problemów: Agenci LLM radzą sobie ze złożonymi zadaniami, dzieląc je na kroki, dzięki czemu są cenni w zarządzaniu projektami i planowaniu strategicznym.
• Zwiększona wydajność: Automatyzacja rutynowych zadańpozwalając Teams skupić się na strategicznej i kreatywnej pracy.
• Ulepszona obsługa klienta: Zapewnij wsparcie 24/7, odpowiadaj na najczęściej zadawane pytania i sprawnie pomagaj klientom.
• Lepsze podejmowanie decyzji: Analizuj duże zbiory danych, aby oferować spostrzeżenia i zalecenia dotyczące świadomych decyzji biznesowych.

Jak działają agenci LLM?

Agenci LLM pełnią swoją funkcję poprzez połączenie zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego, analizy danych w czasie rzeczywistym i mechanizmów pamięci. Wewnętrzne dzienniki agenta mają kluczowe znaczenie dla rejestrowania wcześniejszych myśli, działań i interakcji użytkownika, zwiększając jego możliwości w zakresie rozumowania w długim zakresie i świadomości kontekstowej.

Gdy użytkownik wchodzi w interakcję z agentem, ten przetwarza dane wejściowe przy użyciu swojego podstawowego modelu, pobiera odpowiednie informacje z pamięci i wykonuje zadania za pomocą zintegrowanych narzędzi lub API. Ten połączony proces pozwala agentowi dostosować swoje reakcje i działania do konkretnych potrzeb użytkownika, czyniąc go wszechstronnym i wydajnym.

Dodatkowo, wykorzystanie zewnętrznych narzędzi zwiększa funkcje agentów LLM, szczególnie w zakresie automatyzacji cyklu pracy i zarządzania dialogami.

Dla przykładu, ClickUp Brain wykorzystuje technologię LLM do analizować cykle pracy , proponować zoptymalizowane strategie i dostarczać spersonalizowane sugestie. Rozumiejąc kontekst i ucząc się na podstawie zachowań użytkowników, działa jak proaktywny menedżer projektów, zwiększając wydajność i usprawniając procesy.

📽️ Bonus Watch: Ciekawi Cię, w jaki sposób LLM może pomóc Ci w zarządzaniu projektami? Obejrzyj wideo poniżej:

Przykłady zadań wykonywanych przez agentów LLM

Agenci LLM są biegli w obsłudze szerokiego zakresu zadań, w tym:

• Tworzenie zawartości: Agentów LLM można używać do redagowania wpisów na blogu, generowania szablonów e-maili lubstreszczania długich dokumentów. Poniżej znajduje się przykład generowania próbnego e-maila za pomocą ClickUp Brain

generowanie przykładowego e-maila przy użyciu *[_ClickUp Brain](https://clickup.com/ai)*

• Obsługa klienta: LLM świetnie sprawdzają się w automatyzacji odpowiedzi, rozwiązywaniu zapytań i oferowaniu spersonalizowanych rozwiązań
• Analiza danych **Analiza trendów, generowanie spostrzeżeń i raportowanie to tylko niektóre ze sposobów, w jakie LLM przeprowadza analizę danych
• Automatyzacja cyklu pracy: LLM mogą przypisywać zadania, śledzić terminy i oznaczać problemy w czasie rzeczywistym
• Pomoc w nauce: Wyjaśnianie pojęć, odpowiadanie na pytania i dostosowywanie zawartości edukacyjnej jest bardzo częstym przypadkiem użycia LLM

Zajmując się tak różnorodnymi zadaniami, agenci LLM uwalniają użytkowników i organizacje do kreatywności, innowacji i adaptacji w szybko zmieniającym się środowisku

Kluczowe komponenty agentów LLM

Co dokładnie dzieje się pod maską?

Bardzo dużo! Agenci LLM są zbudowani ze starannie zaprojektowanych komponentów, które współpracują ze sobą w celu przetwarzania informacji, podejmowania decyzji i efektywnego wykonywania zadań.

Struktura agenta LLM

Agent LLM składa się z:

• Rdzeń agenta: Hub decyzyjny
• Pamięć robocza i poznanie: Do przechowywania i przywoływania informacji
• Planowanie i rozwiązywanie problemów: do tworzenia strategii i efektywnego działania
• Narzędzia i moduły: Dla lepszej integracji i funkcji

Każdy komponent przyczynia się do zdolności agenta do dynamicznego radzenia sobie ze złożonymi zadaniami poprzez płynną i współzależną współpracę.

Na przykład, podejmowanie decyzji przez rdzeń agenta zależne jest od pamięci roboczej w celu zachowania krytycznych informacji, podczas gdy moduły planowania wykorzystują te dane wejściowe do skutecznej strategii. To wzajemne powiązanie zapewnia płynne działanie i zdolność adaptacji w różnych scenariuszach.

Rdzeń agenta

Rdzeń działa jak mózg agenta LLM, zasilany przez modele takie jak GPT-4 lub BERT. Interpretuje dane wejściowe, rozumie kontekst i kieruje innymi komponentami do wykonywania zadań.

Na przykład, w agencie narzędzie do zarządzania projektami , rdzeń przetwarza komendy użytkownika w celu płynnego przydzielania zadań lub priorytetyzacji cykli pracy.

Pamięć robocza i poznanie

Pamięć robocza tymczasowo przechowuje i przetwarza informacje podczas interakcji, umożliwiając płynne doświadczenie użytkownika.

Rodzaje pamięci

• Pamięć jawna: Przechowuje szczegóły zadania lub dane wejściowe użytkownika
• Pamięć niejawna: Uczy się wzorców na przestrzeni czasu w celu personalizacji
• Pamięć epizodyczna: przywołuje kontekst z poprzednich interakcji
• Pamięć semantyczna: zachowuje wiedzę ogólną
• Pamięć proceduralna: przechowuje wiedzę o procesach
• Pamięć sensoryczna: krótko przetwarza początkowe dane wejściowe, takie jak dane wizualne lub słuchowe

Ta struktura pamięci zapewnia, że agent dostosowuje się i poprawia wraz z użytkowaniem.

Planowanie i rozwiązywanie problemów

Agenci LLM przodują w analizowaniu zadań, dzieleniu ich na kroki i znajdowaniu rozwiązań. Oni:

• Definiują cele
• Badają podejścia
• Dostosowują strategie w celu uzyskania lepszych wyników

Mogą na przykład ustalać priorytety terminów lub oznaczać problemy w cyklach pracy związanych z zarządzaniem projektami.

Narzędzia i moduły

Moduły zwiększają możliwości agenta i jego połączenia.

Kluczowe narzędzia

• GPT-4 i BERT: Zapewniają zrozumienie i generowanie języka.
• API: Umożliwiają integrację z platformami, automatyzację zadań i pobieranie danych w czasie rzeczywistym.

Na przykład integracje API umożliwiają agentowi pobieranie danych, analizowanie wzorców i oferowanie przydatnych spostrzeżeń.

Najważniejsze narzędzia i platformy wykorzystujące agentów LLM

Postępy w dziedzinie agentów LLM pobudziły rozwój innowacyjnych narzędzi i platform. Rozwiązania te integrują najnowocześniejsze możliwości AI w celu zwiększenia wydajności, usprawnienia cyklu pracy i umożliwienia inteligentniejszego podejmowania decyzji. Oto niektóre z najlepszych narzędzi wykorzystujących agentów LLM:

Seria GPT OpenAI

Modele GPT firmy OpenAI, w tym potężny GPT-4 Turbo, są powszechnie znane ze swoich zaawansowanych możliwości w zakresie języka naturalnego.

Od tworzenia atrakcyjnej zawartości i zasilania chatbotów po rozwiązywanie złożonych problemów, modele te oferują wszechstronność i precyzję. Business może dostosować je do zadań specyficznych dla danej domeny, co czyni je niezastąpionymi w zastosowaniach dostosowanych do indywidualnych potrzeb, takich jak analiza dokumentów prawnych lub rekomendacje dotyczące handlu elektronicznego.

Google Bard dla automatyzacji

Google Bard zapewnia solidną pomoc AI bezpośrednio w ekosystemie Google. Wyróżnia się zdolnością do generowania dokładnej zawartości, upraszczania odpowiedzi na zapytania i optymalizacji cykli pracy. Niezależnie od tego, czy przygotowujesz e-mail, dopracowujesz prezentację, czy planujesz harmonogramy, Bard płynnie integruje się z narzędziami takimi jak Gmail i obszar roboczy Google, aby zapewnić płynne działanie i oszczędność czasu.

ClickUp dla optymalizacji cyklu pracy

ClickUp wykorzystuje możliwości LLM w celu zwiększenia wydajności. Dzięki funkcjom takim jak tworzenie zadań wspomagane przez AI, automatyzacja cyklu pracy i predykcyjne zarządzanie terminami, Teams mogą efektywniej obsługiwać projekty. Umożliwia również kontekstowe uczenie się na podstawie danych wprowadzanych przez użytkownika, zapewniając spersonalizowane sugestie i adaptacyjne ulepszenia w czasie. ClickUp pozwala Teamsom na zachowanie dobrej organizacji i osiągać swoje cele z łatwością.

Czytaj więcej: Odkryj Jak wykorzystać AI do automatyzacji zadań . Lub, jeśli chcesz zobaczyć to w akcji, obejrzyj to wideo:

💡 Pro Tip: ClickUp oferuje funkcje takie jak Cele do śledzenia postępów, Pulpity nawigacyjne do wizualizacji danych, oraz Dokumenty do wspólnego tworzenia dokumentów, wszystkie zasilane rdzeniem AI. Wszystko to razem sprawia, że jesteśmy najlepszą aplikacją do pracy! Zarejestruj się za Free i wypróbuj ClickUp!

Modele Hugging Face dla niestandardowych aplikacji

Hugging Face jest dostawcą open-source'owej skarbnicy wstępnie wytrenowanych modeli i API dla programistów. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz analizy sentymentu, tłumaczenia językowego czy podsumowania, ich biblioteka jest dla Ciebie. Platforma oferuje również przyjazne dla użytkownika narzędzia do trenowania i wdrażania niestandardowych modeli, dzięki czemu jest idealnym źródłem informacji dla entuzjastów AI i profesjonalistów dążących do tworzenia rozwiązań dostosowanych do potrzeb.

Anthropic's Claude dla bezpiecznych operacji AI

Claude firmy Anthropic został zaprojektowany z myślą o bezpieczeństwie i etycznych interakcjach AI. Wytwarza reakcje podobne do ludzkich, jednocześnie minimalizując ryzyko generowania szkodliwej zawartości. Claude jest szczególnie przydatny w branżach takich jak finanse, opieka zdrowotna i edukacja, gdzie zaufanie i dokładność są najważniejsze. Jego zaangażowanie w kwestie etyczne sprawia, że jest preferowanym wyborem dla firm, dla których priorytetem jest odpowiedzialność AI.

Czytaj więcej: Najlepsze platformy sztucznej inteligencji do wypróbowania w 2025 roku

Zastosowania i przypadki użycia agentów LLM

Od wirtualnych asystentów, takich jak Siri i Alexa, po chatboty do obsługi klienta i narzędzia do generowania zawartości - agenci LLM są wszędzie. Firmy z branży handlu detalicznego, opieki zdrowotnej, edukacji i finansów używają ich do poprawy doświadczeń użytkowników, automatyzacji procesów i dostarczania spersonalizowanych usług.

na przykład, firma zajmująca się sprzedażą detaliczną może wykorzystać agenta LLM do analizy historii zakupów klientów i rekomendowania produktów, podczas gdy dostawca usług medycznych może usprawnić planowanie wizyt i przypomnienia o kolejnych z pomocą takiej technologii.

Niezależnie od tego, czy chodzi o analizowanie ogromnych zbiorów danych, czy też oferowanie dostosowanych sugestii, agenci LLM dostarczają informacji potrzebnych do utrzymania konkurencyjności firm.

Szybki przegląd aplikacji LLM

Przetwarzanie i generowanie języka naturalnego

Jedną z wyróżniających się funkcji agentów LLM jest ich zdolność do rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Mogą redagować e-maile, tworzyć zawartość, tłumaczyć języki i podsumowywać duże ilości informacji.

podsumuj dane i usprawnij śledzenie wskaźników wydajności dzięki ClickUp Brain_

Firmy zajmujące się obsługą klienta, edukacją i marketingiem wykorzystują te możliwości, aby zaoszczędzić czas i usprawnić komunikację. Na przykład agent LLM może automatyzować odpowiedzi na wiadomości e-mail lub generować pomysły na zawartość dostosowane do konkretnych odbiorców.

bezproblemowa automatyzacja e-maili z ClickUp_

Analiza sentymentu i spersonalizowane rekomendacje

Agenci LLM analizują opinie klientów, posty w mediach społecznościowych lub recenzje w celu oceny nastrojów i emocji. Pomaga to firmom zrozumieć opinię publiczną, monitorować kondycję marki i odpowiednio dostosowywać strategie.

na przykład Amazon wykorzystuje technologię LLM do analizowania niestandardowych opinii klientów i identyfikować trendy dotyczące nowych produktów, umożliwiając im udoskonalanie strategii marketingowych.

Dodatkowo, zasilają systemy rekomendacji, sugerując produkty, usługi lub zawartość w oparciu o preferencje użytkowników - niezależnie od tego, czy jest to platforma streamingowa wybierająca następny film, czy sklep internetowy polecający produkt.

Odpowiadanie na pytania i systemy eksperckie

Agenci ci działają jako inteligentni asystenci, którzy dostarczają precyzyjnych odpowiedzi i szczegółowych informacji w czasie rzeczywistym. W opiece zdrowotnej mogą one stanowić wsparcie dla lekarzy, analizując objawy i sugerując opcje leczenia.

W zarządzaniu projektami, narzędzia takie jak ClickUp Brain mogą zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym i aktualizacje trwających projektów. Ich zdolność do pełnienia roli systemów eksperckich czyni je niezbędnymi w branżach wymagających dokładnych i natychmiastowych informacji.

Uzyskaj przydatne informacje dzięki ClickUp Brain

Automatyzacja zadań i zarządzanie wiedzą

Dzięki integracji z narzędziami takimi jak ClickUp, agenci LLM usprawniają operacje i zwiększają wydajność. ClickUp's Połączone wyszukiwanie , oparte na przetwarzaniu języka naturalnego, umożliwia lokalizację zadań, projektów lub dokumentów za pomocą prostych zapytań konwersacyjnych, eliminując ręczne wyszukiwanie i zapewniając płynniejszy cykl pracy.

Lokalizowanie dokumentów, zadań i projektów za pomocą ClickUp Brain

Dodatkowo, narzędzia AI w ClickUp automatyzacja powtarzalnych zadań , zwalniając czas na podejmowanie strategicznych decyzji.

Wyzwania związane z wdrażaniem agentów LLM

Chociaż agenci LLM oferują niesamowity potencjał, ich wdrożenie wiąże się z wyzwaniami, którym należy sprostać, aby zapewnić optymalną wydajność i użyteczność.

Problemy z użytecznością i percepcją

Wdrożenie agentów LLM nie zawsze przebiega bezproblemowo. Użytkownicy mogą uznać te systemy za zbyt skomplikowane do interakcji lub mieć nierealistyczne oczekiwania co do ich możliwości.

Może to prowadzić do frustracji lub braku zaufania. Odpowiednie szkolenia, intuicyjne interfejsy i zarządzanie oczekiwaniami mają kluczowe znaczenie dla pokonania tych przeszkód i uczynienia technologii przystępną dla wszystkich.

Limity pamięci i ich konsekwencje

Agenci LLM, choć potężni, często zmagają się z limitami pamięci. Mogą tracić kontekst podczas długich rozmów lub zapominać wcześniej udostępniane informacje.

Może to prowadzić do niekompletnych odpowiedzi lub konieczności powtarzania informacji przez użytkowników. Deweloperzy zajmują się tymi limitami za pomocą ulepszonych algorytmów pamięci i lepszych technik przechowywania, ale wyzwanie to pozostaje pracą w toku.

Przezwyciężanie niepowodzeń w planowaniu i rozwiązywaniu problemów

Chociaż agenci LLM doskonale radzą sobie z generowaniem odpowiedzi, mogą mieć trudności ze złożonym planowaniem lub rozwiązywaniem skomplikowanych problemów. Ich możliwości podejmowania decyzji mogą być ograniczone, zwłaszcza gdy zadania wymagają głębokiego rozumowania lub kreatywności.

Porada dla profesjonalistów: Połączenie agentów LLM ze specjalistycznymi narzędziami, strukturami, a nawet ludzkim nadzorem może pomóc wypełnić te luki i poprawić ich skuteczność.

Pomimo tych wyzwań, ciągłe postępy w badaniach nad AI stale poprawiają użyteczność, pamięć i możliwości rozwiązywania problemów przez agentów LLM, przybliżając ich do pełnego potencjału.

🎯 Dla przykładu, ostatnie wydanie przez OpenAI możliwości dostrajania dla GPT-4 Turbo umożliwiło bardziej wydajne i dostosowane odpowiedzi, odpowiadając na konkretne potrzeby użytkowników i zwiększając pamięć w dłuższych interakcjach.

Tworzenie i wdrażanie agentów LLM

Kroki tworzenia i wdrażania agentów LLM

1. Zdefiniowanie celów
   • Wyczyszczone cele agenta, takie jak automatyzacja wsparcia, zarządzanie cyklami pracy czy usprawnienie procesu decyzyjnego.
2. Wybierz platformę
   • Wybierz odpowiednią platformę, taką jak LangChain lub AutoGen, w oparciu o niestandardowe funkcje, integracje i łatwość użytkowania.
3. Konfiguracja LLM
   • Wybierz wstępnie wytrenowany model lub dostosuj go przy użyciu danych specyficznych dla domeny, aby zwiększyć wydajność.
4. Testuj i optymalizuj
   • Korzystaj z wbudowanych narzędzi testowych, aby dopracowywać odpowiedzi, dostosowywać podpowiedzi i ulepszać cykle pracy w oparciu o wyniki.
5. Deploy and Monitor
   • Uruchom agenta i stale śledź jego wydajność, wprowadzając poprawki w oparciu o informacje zwrotne i analizy.

Postępując zgodnie z tymi krokami, można tworzyć i wdrażać agentów LLM, które są dostosowane do konkretnych potrzeb, zwiększając wydajność i efektywność w organizacji.

Przyszłe perspektywy i innowacje w agentach LLM

Przyszłość agentów LLM jest niezwykle obiecująca, napędzana postępem w technologii AI i stale rosnącym zapotrzebowaniem na inteligentną automatyzację. Oto spojrzenie na to, co nas czeka.

Pojawiające się trendy w rozwoju inteligentnych agentów

Agenci LLM szybko ewoluują, a nowe trendy zmieniają ich potencjał. Jednym z kluczowych trendów jest rozwój agentów multimodalnych - narzędzi, które mogą przetwarzać i generować nie tylko tekst, ale także obrazy, audio i wideo, oferując bogatsze i bardziej dynamiczne interakcje.

na przykład OpenAI's DALL-E to multimodalne narzędzie, które generuje obrazy z opisów tekstowych, pokazując potencjał takiej technologii.

Kolejną istotną zmianą jest skupienie się na spersonalizowanych agentach AI, którzy dostosowują się do indywidualnych preferencji i potrzeb użytkowników, dzięki czemu są bardziej skuteczni i przydatni w różnych branżach, od obsługi klienta po opiekę zdrowotną.

na przykład, Asystent IBM watsonx to narzędzie do tworzenia niestandardowych asystentów AI i chatbotów.

Postępy w generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja, podstawa agentów LLM, nadal rozwija się w imponującym tempie. Przyszłe modele prawdopodobnie będą pełnić taką funkcję:

• Lepsze zrozumienie kontekstu, umożliwiające agentom prowadzenie długoterminowych rozmów bez śledzenia wcześniejszych interakcji
• Większą dokładność w zastosowaniach specyficznych dla danego zadania, takich jak analiza prawna, diagnostyka medyczna i badania naukowe
• Integracja z zaawansowaną robotyką, umożliwiająca agentom LLM kontrolowanie urządzeń fizycznych w celuzadań, takich jak produkcja lub pomoc osobista

Przyszłość mojej pracy z agentami LLM

Agenci LLM zmieniają sposób, w jaki korzystamy z technologii, ułatwiając komunikację, rozwiązywanie problemów i do zrobienia. Ponieważ AI stale się rozwija, ekscytujące jest myślenie o tym, co będzie dalej. Jedno jest pewne, narzędzia te będą nadal zmieniać sposób, w jaki pracujemy i żyjemy, podnosząc pasek z każdą nową iteracją i postępem.

Zachowując ciekawość i próbując nowych rzeczy, możemy w pełni wykorzystać to, co AI ma do zaoferowania. Dzięki narzędziom takim jak ClickUp Brain, Teams mogą pracować mądrzej, usprawniać cykle pracy i zwiększać wydajność, a wszystko to w ramach tej samej platformy, na której czatują, pracują i przechowują informacje. Ciekawi Cię, jak AI może zmienić Twoją pracę? Zarejestruj się w ClickUp już dziś !