В условиях сегодняшней ажиотажной популярности ИИ легко забыть, что его можно использовать не только для создания чат-ботов или генерации изображений. Агентный ИИ, или «автономный ИИ», представляет собой другой подход, поскольку такие агенты способны принимать решения, выполнять задачи и обучаться через взаимодействие. В то время как генеративный ИИ полагается на ввод данных от человека в виде запросов или заданных правил для создания определённого результата, агентный ИИ предназначен для самостоятельного принятия решений и проактивных действий. Генеративный ИИ фокусируется на создании творческого контента, как изображения или видео, тогда как агентный ИИ направлен на принятие решений и действия, ориентированные на достижение конкретных целей.
Одним из ключевых элементов агентного ИИ является так называемая «цепочка действий», которая позволяет ИИ выполнять последовательность шагов в ответ на одно задание. Таким образом, сложные задачи могут быть разбиты на более мелкие этапы. Например, в здравоохранении агенты ИИ могут внести значительный вклад в улучшение здоровья пациентов, предсказывая возможные проблемы. Предсказание состояния пациента — это сложная задача, которую агент ИИ может решить самостоятельно через несколько шагов:
Примеры использования агентного ИИ в медицине включают систему Biofourmis’ Biovitals, которая анализирует данные с носимых датчиков для выявления признаков ухудшения состояния пациента, и платформу Aidoc для анализа медицинских изображений, таких как КТ и МРТ, с автоматическим выделением критически важных находок.
На данный момент большинство инноваций в области ИИ было сосредоточено на взаимодействии одного агента с задачей или человеком. Но что, если несколько агентов будут работать вместе над решением сложных задач? Первый шаг — это обучение ИИ-агентов действовать более «по-человечески», связывая различные фрагменты информации и применяя их к конкретному контексту. Исследователи работают над архитектурой под названием Memory Stream, которая хранит все события, происходящие в среде ИИ. Это позволяет агентам использовать предыдущие взаимодействия для принятия более обоснованных решений в текущих задачах.
Когда несколько агентов взаимодействуют между собой, важно, чтобы они понимали предыдущие события и могли оценить текущий контекст. Уже существуют платформы, предоставляющие структуру для многокомпонентных агентных систем:
Основная мысль: Агентный ИИ открывает большие перспективы для автоматизации сложного решения проблем, где агенты самостоятельно выполняют цепочки действий и взаимодействуют друг с другом для поиска решений.
Одним из ключевых элементов агентного ИИ является так называемая «цепочка действий», которая позволяет ИИ выполнять последовательность шагов в ответ на одно задание. Таким образом, сложные задачи могут быть разбиты на более мелкие этапы. Например, в здравоохранении агенты ИИ могут внести значительный вклад в улучшение здоровья пациентов, предсказывая возможные проблемы. Предсказание состояния пациента — это сложная задача, которую агент ИИ может решить самостоятельно через несколько шагов:
- Сбор данных о пациенте — получение данных из электронных медицинских карт и объединение их с информацией из других источников (например, с носимых устройств или генетической информации).
- Анализ факторов риска — выявление известных факторов риска для определённых заболеваний и анализ данных пациента на их наличие.
- Распознавание паттернов — использование машинного обучения для обнаружения закономерностей в данных пациента и их сравнение с данными других пациентов с похожими характеристиками.
- Предиктивное моделирование — создание предсказательных моделей для конкретных заболеваний и их применение к индивидуальным данным пациента.
- Долгосрочный анализ — отслеживание изменений в здоровье пациента с течением времени для выявления тенденций, которые могут свидетельствовать о необходимости немедленного вмешательства.
- Анализ медикаментов и лечения — обзор текущего лечения пациента и предложения альтернативных методов на основе истории болезни и факторов риска.
Примеры использования агентного ИИ в медицине включают систему Biofourmis’ Biovitals, которая анализирует данные с носимых датчиков для выявления признаков ухудшения состояния пациента, и платформу Aidoc для анализа медицинских изображений, таких как КТ и МРТ, с автоматическим выделением критически важных находок.
На данный момент большинство инноваций в области ИИ было сосредоточено на взаимодействии одного агента с задачей или человеком. Но что, если несколько агентов будут работать вместе над решением сложных задач? Первый шаг — это обучение ИИ-агентов действовать более «по-человечески», связывая различные фрагменты информации и применяя их к конкретному контексту. Исследователи работают над архитектурой под названием Memory Stream, которая хранит все события, происходящие в среде ИИ. Это позволяет агентам использовать предыдущие взаимодействия для принятия более обоснованных решений в текущих задачах.
Когда несколько агентов взаимодействуют между собой, важно, чтобы они понимали предыдущие события и могли оценить текущий контекст. Уже существуют платформы, предоставляющие структуру для многокомпонентных агентных систем:
- Adept — инструмент для предприятий, использующий модели, данные и веб-интеракции для работы с агентным ИИ.
- LangGraph — открытая платформа для оркестрации агентных систем, основанная на фреймворке LangChain, которая предоставляет стандартный интерфейс для взаимодействия с моделями и другими компонентами.
- AutoGen — платформа Microsoft для разработки приложений с несколькими агентами, работающими вместе для решения задач.
Основная мысль: Агентный ИИ открывает большие перспективы для автоматизации сложного решения проблем, где агенты самостоятельно выполняют цепочки действий и взаимодействуют друг с другом для поиска решений.