- LLM agents combineren taalbegrip, geheugen, gereedschapgebruik en planning om complexe, autonome taken uit te voeren die verder gaan dan eenvoudig chatten.
- Het verbeteren van LLM omvat technieken zoals RAG, fine-tuning, n-shot prompting en geavanceerde prompt engineering voor betere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.
- Het bouwen van een LLM agent vereist duidelijke doelstellingen, het juiste platform, modelconfiguratie, integraties, testen en voortdurende controle.
- Ondanks hun kracht hebben LLM beperkingen zoals hallucinaties, privacyrisico's en contextbeperkingen, dus zorgvuldig ontwerp en toezicht blijven essentieel.
Je bent waarschijnlijk bekend met het populairste onderwerp van het jaar: AI-agenten.
De meeste van deze AI-agenten zijn LLM . Waarom?
"In de afgelopen jaren zijn autonome agenten veranderd", legt Botpress CEO Sylvain Perron uit. "De onderliggende modellen zijn verbeterd. LLMs hebben een nieuwe laag van redeneren en abstractie ontsloten."
Met de kracht van LLMs kunnen AI-agenten worden gebouwd om elk soort taalgebaseerde of redeneringstaak uit te voeren.
En dankzij hun taalkundige en analytische vaardigheden nemen ze langzaam de witteboordenbanen over: meer dan 80% van de bedrijven is van plan om de komende jaren AI-agenten in te zetten.
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.
Hoe werken LLM agenten?
LLM agents combineren de kracht van een LLM met ophalen, redeneren, geheugen en het gebruik van hulpmiddelen om taken autonoom uit te voeren. Laten we eens uitsplitsen wat elk van deze componenten doet.
In combinatie kunnen LLM agents complexe, uit meerdere stappen bestaande workflows volledig autonoom uitvoeren.
Bijvoorbeeld:
- Een B2B-verkoopagent haalt CRM-gegevens op over een prospect, analyseert het verloop van de deal, onthoudt eerdere interacties met de prospect zodat de follow-up kan worden gepersonaliseerd, en gebruikt e-mail- en agenda-API's om te verzenden en te plannen.
- Een IT-agent haalt systeemlogs op om een fout te diagnosticeren, analyseert stappen voor probleemoplossing voor de beste strategie, herinnert zich wat werkte bij eerdere gebruikersproblemen en voert scripts uit om services opnieuw te starten of een ticket aan te maken.
Welke 4 kenmerken definiëren een LLM ?
Er zijn vier belangrijke kenmerken van een LLM agent:
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
Wat zijn de 4 soorten LLM ?
.webp)
1. Gespreksagenten (bijv. klantenondersteuning & leadgeneratie)
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
2. Taakgerichte agents (bijv. AI-assistenten & AI-workflows)
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
3. Creatieve middelen (bijv. tools voor het genereren van inhoud)
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)
4. Collaborative Agents (bijvoorbeeld AI-agenten voor bedrijven)
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
Hoe gebruiken bedrijven LLM ?
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
Volgens een onderzoek onder 167 bedrijven door automatiseringsexpert Pascal Bornet is de klantenservice de populairste use case voor het gebruik van LLM .
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.
Verkoop en leadgeneratie
In de verkoop worden LLM agents gebruikt voor het genereren van AI-leads. Ze kunnen leads zelfs kwalificeren door gesprekken aan te gaan met potentiële klanten, behoeften in te schatten 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.
Uit het Bornet-onderzoek bleek zelfs dat LLM in interne operaties het meest kosteneffectief waren en 30-90% bespaarden op de tijd die voorheen nodig was om de interne taken uit te voeren.
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 te verbeteren LLM Reacties van agenten
Als je een LLM aanpast voor een AI-project , zul je de standaardantwoorden die een openbaar model aan gebruikers zou geven, willen aanpassen. (Je kunt je chatbot toch niet de concurrentie laten aanbevelen?) Je kunt er ook voor kiezen om aangepaste bedrijfslogica te gebruiken, zodat deze meer lijkt op een getrainde medewerker dan op een willekeurige taalgeneratie.
Er zijn vier algemene concepten die de kwaliteit van LLM reacties:
- RAG
- Fijnafstemming
- N-opname vragen
- Snelle engineering
1. Retrieval-versterkte generatie
RAG is een mooie naam voor iets simpels dat we allemaal wel eens hebben gedaan op ChatGPT: wat tekst plakken in ChatGPT en er een vraag over stellen.
Een typisch voorbeeld is vragen of een bepaald product op voorraad is op een e-commercesite, en een chatbot die de informatie opzoekt in een productcatalogus (in plaats van op het bredere internet).
Als het gaat om ontwikkelingssnelheid en het verkrijgen van realtime informatie, is RAG een must-have.
Het heeft meestal geen invloed op welk model je kiest, maar niets houdt je tegen om een LLM API endpoint te maken dat informatie opvraagt en antwoorden geeft en dit endpoint te gebruiken alsof het zijn eigen LLM is.
Het gebruik van RAG voor een kennisgebaseerde chatbot is vaak eenvoudiger te onderhouden, omdat je een model niet hoeft bij te stellen en up-to-date te houden - wat ook kostenbesparend kan werken.
2. Fijnafstemming
Fine-tuning houdt in dat je voorbeelden geeft aan je model zodat het leert hoe je een bepaalde taak goed uitvoert. Als je wilt dat het model uitblinkt in het spreken over je product, kun je een reeks voorbeelden geven van de beste verkoopgesprekken van je bedrijf.
Als het model open source is, vraag jezelf dan af of je team voldoende technische capaciteit heeft om een model te verfijnen.
Als het model closed source is en geleverd wordt als een service - GPT-4 of Claude - dan kun je je engineers meestal aangepaste modellen laten afstemmen met behulp van API's. De prijs stijgt meestal aanzienlijk via deze methode, maar er is weinig onderhoud. De prijs stijgt meestal aanzienlijk via deze methode, maar er is weinig tot geen onderhoud.
Maar voor veel toepassingen is fijnafstelling niet de eerste stap naar het optimaliseren van je model.
Een goed voorbeeld van fine-tuning is het bouwen van een kennisbot voor statische kennis. Door voorbeelden van vragen en antwoorden te geven, zou hij ze in de toekomst moeten kunnen beantwoorden zonder het antwoord op te zoeken. Maar het is geen praktische oplossing voor realtime informatie.
3. N-shot leren
De snelste manier om te beginnen met het verbeteren van de kwaliteit van antwoorden is door voorbeelden te geven in een enkele LLM API-aanroep.
Zero-shot - nul voorbeelden geven van wat je zoekt in een antwoord - is hoe de meesten van ons ChatGPT gebruiken. Het toevoegen van één voorbeeld (of one-shot) is meestal genoeg om een aanzienlijke verbetering in de kwaliteit van het antwoord te zien.
Meer dan één voorbeeld wordt beschouwd als n-shot. N-shot verandert het model niet, in tegenstelling tot fine-tuning. Je geeft gewoon voorbeelden vlak voordat je om een antwoord vraagt, elke keer als je een vraag stelt.
Maar deze strategie kan niet te veel gebruikt worden: LLM modellen hebben een maximale contextgrootte en worden geprijsd op basis van de grootte van het bericht. Fine-tuning kan de noodzaak voor n-shot voorbeelden wegnemen, maar kost meer tijd om goed te krijgen.
4. Snelle technische technieken
Er zijn andere prompt engineering technieken, zoals chain-of-thought, die modellen dwingen om hardop te denken voordat ze met een antwoord komen.
Er is ook sprake van prompt chaining , waarmee modellen worden aangemoedigd om complexe taken op te delen in kleinere stappen door meerdere prompts achter elkaar uit te voeren.
Deze strategieën kunnen de kwaliteit en betrouwbaarheid van reacties aanzienlijk verbeteren, vooral bij taken waarbij veel redeneerwerk nodig is. Ze gaan echter vaak ten koste van langere reacties, een hoger tokengebruik en tragere prestaties.
Dit verhoogt de kwaliteit van de respons, maar gaat ten koste van de lengte, kosten en snelheid van de respons.
Hoe je een LLM Agent in 6 stappen
1. Doelstellingen definiëren
De eerste stap bij het bouwen van een AI-agent of chatbot is nagaan wat je precies wilt dat hij doet.
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.
2. 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
3. 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.
4. Integreer hulpmiddelen
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.
5. 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.
6. Implementeren en monitoren
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 team voor meer informatie.
FAQs
1. Wat is het verschil tussen een LLM en een chatbot?
Het verschil tussen een LLM en een chatbot is dat een chatbot vooraf gedefinieerde regels of conversatiestromen volgt, terwijl een LLM een groot taalmodel gebruikt om de intentie te begrijpen, gegevens op te halen, acties uit te voeren met behulp van tools of API's en zijn reacties dynamisch aan te passen. LLM zijn gebouwd om autonoom te redeneren en te handelen in plaats van alleen maar te antwoorden.
2. Kunnen LLM agents werken zonder internetverbinding?
LLM agents werken alleen zonder internetverbinding als het taalmodel en alle benodigde tools of gegevens lokaal op locatie worden gehost. De meeste LLM productieagents zijn echter afhankelijk van cloudgebaseerde API's of externe services voor taken als up-to-date zoeken of CRM-toegang.
3. Hebben LLM altijd een taalmodel nodig?
Ja, LLM hebben altijd een taalmodel nodig omdat de hele architectuur afhankelijk is van het vermogen van het model om natuurlijke taalinvoer te verwerken en uitvoer te genereren. Zonder een LLM kan de agent gebruikersprompts niet begrijpen of beslissen wat te doen.
4. Wat zijn tegenwoordig de belangrijkste beperkingen of risico's van het gebruik van LLM ?
De belangrijkste beperkingen van het gebruik van LLM agents zijn hallucinatie (het genereren van onnauwkeurige reacties) en potentiële datalekken als de invoer/uitvoer niet goed beveiligd is. Ze vereisen ook een doordacht ontwerp en controle om betrouwbaar en conform gedrag in de echte wereld te garanderen.
5. In welke sectoren worden LLM het snelst overgenomen?
Sectoren waar LLM agents het snelst worden ingezet zijn klantenservice, IT service management, gezondheidszorg, financiële dienstverlening en B2B verkoop, waar grote hoeveelheden repetitieve taaltaken kunnen worden geautomatiseerd voor efficiëntie en schaalbaarheid.
.png)
