Google представил учебник по ИИ-агентам для изучения их работы

Google представил учебник по ИИ-агентам

В современных реалиях разработки искусственного интеллекта компании, такие как Google и Hugging Face, делают серьезные шаги в создании обучающих материалов по ИИ-агентам. Эти учебники становятся особенно актуальными на фоне грандиозных планов по развитию ИИ-технологий к 2025 году. Учебник от Google охватывает ключевые аспекты работы ИИ-агентов, включая их компоненты, когнитивные архитектуры и методы обучения. Внутри этого материала пользователи найдут не только теорию, но и практическое руководство, как создавать ИИ-агентов с помощью платформ LangChain и LangGraph. Такой подход дает возможность разработчикам и исследователям глубже понять функционирование ИИ-агентов и их потенциальные применения, что становится значительным шагом к интеграции искусственного интеллекта в различные сферы нашей жизни.

Внутри учебника вы найдете

В учебнике, представленном Google, подробно рассматриваются различные аспекты работы ИИ-агентов. В первую очередь, освещаются ключевые компоненты и когнитивные архитектуры, которые лежат в основе их функционирования. Это знание поможет понять, как агенты принимают решения и взаимодействуют с окружающей средой. Также важно отметить, что учебник включает разделы о доступных инструментах, таких как расширения, функции и датасеты, что дает возможность эффективно использовать ИИ-агентов в реальных приложениях.

Кроме того, представлены методы обучения, которые помогут повысить эффективность работы ИИ-агентов, закрепив теоретические знания на практике. Для разработчиков и исследователей также предусмотрен гайд по созданию ИИ-агентов на платформах LangChain и LangGraph, что значительно упрощает взаимодействие с этими инструментами и ускоряет процесс разработки. Все материалы доступны совершенно бесплатно по ссылке, что делает их доступными для заинтересованных пользователей.

Что такое агент

Агент генеративного ИИ — это сложное программное обеспечение, предназначенное для достижения конкретных целей с помощью наблюдений за окружающей средой и активных действий. Эти агенты действуют автономно, что позволяет им функционировать без постоянного вмешательства человека, особенно когда им поставлены четкие задачи. Они способны оценивать ситуацию и разрабатывать стратегии, чтобы более эффективно достигать поставленных целей. Важно отметить, что агенты могут проявлять проактивность: обладая базой знаний и доступными инструментами, они способны самостоятельно выявлять наиболее подходящие действия даже в отсутствие явных указаний. Таким образом, они становятся не просто исполнителями, а независимыми участниками процесса, которые умеют рассуждать и принимать решения, что делает их ценными помощниками в разнообразных сценариях применения.

Когнитивные архитектуры

Чтобы понять внутренние механизмы работы ИИ-агентов, необходимо рассмотреть основные компоненты, которые определяют их поведение, действия и принятие решений. Эти компоненты формируют когнитивную архитектуру, играя ключевую роль в функционировании агента. Когнитивная архитектура состоит из трех центральных элементов: восприятия, планирования и выполнения действий.

Восприятие позволяет агенту интерпретировать текущее состояние окружающего мира и собирать необходимую информацию. На основе этой информации агент разрабатывает план действий, который определяет, как он будет достигать поставленных целей. Этап выполнения включает физические или виртуальные действия, которые агент предпринимает для реализации своего плана.

Эти три компонента взаимодействуют, обеспечивая агента способностями не только реагировать на окружение, но и активно принимать решения, направленные на достижение заданных целей, что делает их эффективными в выполнении сложных задач.