LLM agents zijn een subset van AI-agents die grote taalmodellen gebruiken om taalgebaseerde taken uit te voeren.
Terwijl de brede categorie van AI-agenten niet-linguïstische toepassingen omvat (aanbevelingssystemen voor inhoud, beeldherkenning, robotische besturing, enz.), zijn LLM agenten typisch conversationele AI-software.
Wat zijn LLM agenten?
LLM Agenten zijn AI-hulpmiddelen die grote taalmodellen gebruiken om taal te interpreteren, gesprekken te voeren en taken uit te voeren.
Deze agents zijn gebouwd op complexe algoritmes die zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens, waardoor ze taal kunnen begrijpen en produceren op een manier die lijkt op menselijke communicatie.
LLM agents kunnen worden geïntegreerd in AI-agents, AI-chatbots, virtuele assistenten, software voor het genereren van inhoud en andere toegepaste tools.
Kenmerken van LLM agenten
Er zijn vier belangrijke kenmerken van een LLM agent:
Taalmodel
Het taalmodel wordt vaak beschouwd als het "brein" van een LLM agent. De kwaliteit en schaal ervan hebben een directe invloed op de prestaties van de agent LLM .
Het is een geavanceerd algoritme dat is getraind op enorme datasets tekst, waardoor het de context begrijpt, patronen herkent en samenhangende en contextueel relevante antwoorden produceert.
- Taalpatronen herkennen en leren
- Een zekere mate van contextueel bewustzijn krijgen (dankzij de uitgebreide trainingsgegevens)
- Aanpassen in verschillende domeinen en een breed scala aan onderwerpen behandelen
Het taalmodel bepaalt de diepte, nauwkeurigheid en relevantie van de antwoorden, wat de basis vormt van de taalvaardigheid van de agent.
Geheugen
Geheugen verwijst naar het vermogen om informatie van eerdere interacties te behouden, zoals feiten, gebruikersvoorkeuren of onderwerpen over sessies heen.
Dit verbetert het contextuele begrip van de agent en maakt gesprekken meer continu en relevant.
In sommige opstellingen stelt het geheugen de agent in staat om informatie in de tijd te bewaren. Dit ondersteunt langdurige interactie waarbij de agent "leert" van herhaaldelijk gebruikersgedrag of voorkeuren - hoewel dit vaak wordt gereguleerd voor privacy en relevantie.
Gebruik gereedschap
Het gebruik van hulpmiddelen brengt een LLM agent van gesprek tot actie.
Een LLM agent kan integreren met externe applicaties, databases of API's om specifieke functies uit te voeren.
Dit betekent dat ze real-time informatie kunnen ophalen, externe acties kunnen uitvoeren of toegang hebben tot gespecialiseerde databases, waardoor ze real-time informatie kunnen leveren. Dit omvat:
- API's oproepen
- Live gegevens ophalen, zoals weerberichten of aandelenkoersen
- Vergaderingen of afspraken plannen
- Databases doorzoeken, zoals productcatalogi of HR-beleidsdocumenten
Door het gebruik van hulpmiddelen kan de LLM agent veranderen van een passief, op kennis gebaseerd systeem in een actieve deelnemer die kan interfacen met andere systemen.
Planning
Planning is het vermogen van een LLM agent om complexe taken op te splitsen in een reeks beheersbare stappen.
Een LLM agent kan plannen met of zonder feedback. Het verschil?
- Plannen zonder feedback betekent dat de agent LLM een plan maakt op basis van zijn aanvankelijke begrip. Het is sneller en eenvoudiger, maar het heeft geen aanpassingsvermogen.
- Plannen met feedback betekent dat een agent op LLM zijn plan voortdurend kan verfijnen met behulp van input uit de omgeving. Het is complexer, maar maakt het veel flexibeler en verbetert de prestaties in de loop van de tijd.
Door te plannen kan een LLM agent logische stromen creëren die geleidelijk naar een oplossing leiden, waardoor het effectiever is in het afhandelen van complexe verzoeken.
Soorten LLM middelen
Gesprekspartners
Dit soort agents gaan een natuurlijke dialoog aan met gebruikers - ze geven vaak informatie, beantwoorden vragen en helpen bij verschillende taken.
Deze agenten vertrouwen op LLMs om mensachtige reacties te begrijpen en te genereren.
Voorbeelden: Customer support agents en chatbots voor de gezondheidszorg
Taakgerichte agenten
Deze agenten zijn gericht op het uitvoeren van specifieke taken of het bereiken van vooraf gedefinieerde doelen en communiceren met gebruikers om hun behoeften te begrijpen en voeren vervolgens acties uit om aan die behoeften te voldoen.
Voorbeelden: AI-assistenten en HR-bots
Creatieve agenten
Deze agents kunnen originele en creatieve content genereren, zoals kunst, muziek of schrijven. Ze gebruiken LLMs om menselijke voorkeuren en artistieke stijlen te begrijpen, waardoor ze content kunnen produceren die aanslaat bij het publiek.
Voorbeelden: Tools voor het genereren van inhoud en afbeeldingen (zoals Dall-E)
Samenwerkende Agenten
Deze agenten werken samen met mensen om gedeelde doelen of taken te bereiken, waarbij ze communicatie, coördinatie en samenwerking tussen teamleden of tussen mensen en machines vergemakkelijken.
LLMs kunnen samenwerkende agenten ondersteunen door te helpen bij het nemen van beslissingen, rapporten te genereren of inzichten te verschaffen.
Voorbeelden: De meeste enterprise AI agents en projectmanagement chatbots
Zakelijke gebruikssituaties
Bedrijven hebben baat bij LLM agents op gebieden die te maken hebben met het verwerken van en reageren op natuurlijke taal, zoals het beantwoorden van vragen, het geven van begeleiding, het automatiseren van workflows en het analyseren van tekst.
Ondernemingen gebruiken LLM agents vaak voor marketing, gegevensanalyse, naleving, juridische ondersteuning, ondersteuning in de gezondheidszorg, financiële taken en onderwijs.
Hier zijn 3 van de populairste gebruikssituaties van LLM agents:
Klantenservice
LLM agents worden veel gebruikt in de klantenservice om FAQ's te behandelen, problemen op te lossen en 24/7 hulp te bieden.
Deze agenten kunnen in realtime contact opnemen met klanten en direct hulp bieden of complexe vragen doorschakelen naar menselijke agenten.
Zie ook: Wat is een chatbot voor de klantenservice?
Verkoop en leadgeneratie
In de verkoop kwalificeren LLM agenten leads door gesprekken aan te knopen met potentiële klanten, behoeften te beoordelen en waardevolle informatie te verzamelen.
Ze kunnen ook vervolginteracties automatiseren door gepersonaliseerde aanbevelingen of productinformatie te sturen op basis van de interesses van de klant.
Zie ook: Hoe AI gebruiken voor verkoop
Interne ondersteuning: HR en IT
Voor interne ondersteuning stroomlijnen LLM agents HR- en IT-processen door veelvoorkomende vragen van werknemers af te handelen. Bij HR beantwoorden ze vragen over zaken als secundaire arbeidsvoorwaarden, verlofbeleid en salarisadministratie, terwijl ze bij IT eenvoudige technische problemen oplossen of routinetaken zoals het instellen van accounts automatiseren.
Hierdoor kunnen HR- en IT-teams zich richten op complexere verantwoordelijkheden in plaats van repetitief werk.
Zie ook: Beste AI-agenten voor HR
Hoe bouw je een LLM agent
Doelstellingen definiëren
Maak duidelijk wat je wilt dat de LLM agent bereikt, of het nu gaat om het helpen met vragen van klanten, het genereren van content of het afhandelen van specifieke taken.
Het identificeren van duidelijke doelen geeft vorm aan de opstelling en configuratie van de agent.
Kies een AI-platform
De beste AI-platforms hangen volledig af van je doelen en behoeften.
Kies een platform dat voldoet aan uw eisen, en houd daarbij rekening met factoren zoals aanpassingsmogelijkheden, integratiemogelijkheden, gebruiksgemak en ondersteuning.
Het platform moet:
- Ondersteun je gewenste use case
- Bied uw voorkeur aan LLMs
- Integratiemogelijkheden bieden
Configureer de LLM
Kies op basis van de opties van het platform een kant-en-klaar LLM of verfijn indien nodig een model voor gespecialiseerde taken.
Veel platforms bieden ingebouwde taalmodellen die vooraf getraind en klaar voor gebruik zijn.
Als je geïnteresseerd bent in het aanpassen van je LLM gebruik, lees dan ons artikel over het kiezen van een aangepaste LLM optie voor je AI project van onze groei-ingenieur, Patrick Hamelin.
Hulpmiddelen integreren
De meeste platformen bieden integratiemogelijkheden voor externe tools. Sluit API's, databases of bronnen aan waartoe je agent toegang moet hebben, zoals CRM-gegevens of realtime informatie.
Testen en verfijnen
Test de agent grondig met de ingebouwde testtools van het platform. Pas de parameters, vraagformulering en workflows aan op basis van de testresultaten om ervoor te zorgen dat de agent goed presteert in echte scenario's.
Implementeren en bewaken
Gebruik de monitoring tools van het platform om de interacties en prestaties van de agent na te gaan.
Verzamel inzichten en verfijn de opstelling als dat nodig is, waarbij je gebruikmaakt van de feedbackmechanismen die het platform biedt.
Een aangepaste LLM agent implementeren
LLM Agenten worden massaal gebruikt door bedrijven - in klantenservice, interne processen en e-commerce. De bedrijven die te langzaam zijn, zullen de gevolgen voelen van het missen van de AI-golf.
Botpress is een eindeloos uitbreidbaar AI-agentplatform voor bedrijven. Met onze stack kunnen ontwikkelaars LLM agents bouwen met alle mogelijkheden die je maar nodig kunt hebben.
Ons uitgebreide beveiligingspakket zorgt ervoor dat klantgegevens altijd beschermd zijn en volledig worden gecontroleerd door je ontwikkelteam.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Of neem contact op met ons verkoopteam voor meer informatie.
Inhoudsopgave
Blijf op de hoogte van het laatste nieuws over AI-agenten
Deel dit op:
.svg)
.webp)
