Inleiding tot open-source AI-agenten

Slimme LLMs ontsluiten nieuwe mogelijkheden voor intelligente workflows. Deze AI-gestuurde 'intelligente workflows' of AI-agents vereenvoudigen taken en besluitvorming, waardoor het eenvoudiger wordt om AI-agents te bouwen die workflows automatiseren en optimaliseren.

Stelt u zich eens voor dat u AI-workflows bouwt met agentische mogelijkheden die rapporten kunnen schrijven, gegevens kunnen analyseren of zelfs taken kunnen beheren, zonder een fortuin uit te geven aan bedrijfseigen tools.

Open-source AI agents maken dit mogelijk en bieden aanpasbare, kosteneffectieve oplossingen voor het automatiseren van workflows en het oplossen van complexe problemen. Laten we eens kijken hoe ze werken en waarom ze transformatieve tools zijn voor zowel ontwikkelaars als bedrijven.

Wat is een open-source AI-agent?

Een open-source AI-agent is een AI-gevoed systeem dat gebouwd is op publiek beschikbare code, waardoor volledige aanpassing en controle mogelijk is. In tegenstelling tot propriëtaire oplossingen kunnen deze agents zonder beperkingen worden aangepast, uitgebreid en ingezet.

Ze maken gebruik van grote taalmodellenLLMs) en externe API's om taken autonoom uit te voeren. Zonder vendor lock-in of licentiekosten bieden open-source AI-agenten een flexibel, community-gedreven alternatief voor propriëtaire AI.

Voordelen van open-source AI-agenten

Open-source AI-agenten worden steeds populairder om drie belangrijke redenen: kostenbesparing, transparantie en flexibiliteit. Laten we eens onderzoeken hoe deze voordelen zich vertalen in praktische voordelen.

Kosteneffectieve AI

Open-source AI-agenten elimineren de hoge kosten die gepaard gaan met licentiekosten en propriëtaire platforms. Door gebruik te maken van vrij beschikbare frameworks en tools kunnen ontwikkelaars agents bouwen, testen en implementeren zonder aanzienlijke kosten.

Een universitair onderzoeksteam zou bijvoorbeeld open-source AI-agenten kunnen gebruiken voor experimenten zonder dure commerciële licenties, waardoor een bredere deelname aan innovatie mogelijk wordt.

Transparante agentschappelijke pijplijn

Met open-source AI-agenten is elk systeemonderdeel zichtbaar en aanpasbaar, zodat ontwikkelaars volledig inzicht hebben in hoe de agent beslissingen neemt en informatie verwerkt.

In de financiële sector bijvoorbeeld maakt transparantie een strenge controle van besluitvormingsprocessen mogelijk, waardoor naleving wordt gewaarborgd en het risico van algoritmische vertekeningen wordt verkleind. 

Een dergelijke transparantie stelt ontwikkelaars in staat om meer ethische, betrouwbare en branchespecifieke oplossingen te creëren.

Geen leveranciersvergrendeling

In tegenstelling tot closed-source oplossingen, die gebruikers vaak opsluiten in hun ecosysteem, waardoor het een uitdaging is om van leverancier te veranderen of oplossingen te migreren."

Propriëtaire CRM-platforms zetten gebruikers bijvoorbeeld vaak vast in hun ecosysteem door het moeilijk te maken om klantgegevens te exporteren of tools van derden te integreren, terwijl open-source alternatieven flexibiliteit en controle bieden. 

Open-source AI-agenten zijn gebouwd op interoperabele en uitbreidbare frameworks, waardoor gebruikers zich zonder beperkingen kunnen aanpassen aan nieuwe technologieën of veranderende vereisten.

Hoe kies je een open-source AI-agent?

De algemene vereisten voor een goede open-source AI-agent, hoewel sterk afhankelijk van de gebruiker en de use case, kunnen worden onderverdeeld in de volgende vragen, die je kunnen helpen bij het kiezen van de beste optie.

‍

Hoe gebruik je deze tabel? 

• Evalueren: Gebruik de tabel om open-source AI-agenten te vergelijken op belangrijke categorieën zoals functionaliteit, gebruiksgemak en flexibiliteit.
• Filter: Richt je op de vragen die het meest relevant zijn voor je projectbehoeften (bijv. prestaties voor taken die veel bronnen vereisen of beveiliging voor gevoelige gegevens).
• Beslis: Identificeer de agent die het beste past bij uw prioriteiten, waarbij u functies, uitbreidbaarheid en ethische overwegingen tegen elkaar afweegt.

Voorbeelden van open-source AI-agenten

Nu we de voordelen van open-source AI-agenten begrijpen, laten we eens kijken naar real-world tools die vandaag de dag beschikbaar zijn. Deze tools voldoen aan verschillende behoeften, van taakautomatisering tot softwareontwikkeling, en benadrukken de veelzijdigheid van het open-source ecosysteem.

1_. GPT

GPT is een experimentele open-source toepassing die de autonome mogelijkheden van het GPT taalmodel demonstreert. Het koppelt GPT"gedachten" aan elkaar om autonoom taken uit te voeren en door de gebruiker gedefinieerde doelen te bereiken.

Belangrijkste kenmerken:

• Autonome uitvoering van taken zonder menselijke inbreng.
• Surfen op internet om gegevens en informatie te verzamelen.
• Leest en schrijft bestanden, waardoor het handig is voor samenvattingen en documenttaken.

Minpunten:

• Intensief gebruik van middelen: Vereist aanzienlijke rekenkracht.
• Onvoorspelbaar gedrag: De autonomie kan leiden tot onbedoelde of onverwachte acties.

2. BabyAGI

BabyAGI is een lichtgewicht implementatie van AGI concepten, ontworpen om dynamisch taken te genereren, prioriteren en uit te voeren gebaseerd op een enkel overkoepelend doel.

Belangrijkste kenmerken:

• Doelgericht, waarbij taken worden gegenereerd die zijn afgestemd op een specifiek doel.
• Dynamische taakprioritering en -beheer.
• Kan eenvoudig worden geïntegreerd met API's zoals Pinecone voor extra functionaliteit.

Minpunten:

• Beperkte complexiteit: Heeft moeite met veelzijdige of zeer complexe taken.
• API-afhankelijkheid: Vereist toegang tot externe services, wat kosten met zich mee kan brengen.

3. AgentGPT

Met AgentGPT kunnen gebruikers autonome AI-agenten direct in een browseromgeving inzetten. Deze agenten krijgen doelen toegewezen en proberen deze iteratief te bereiken, met real-time feedback.

Belangrijkste kenmerken:

• Geen installatie vereist; draait direct in je browser.
• Aanpasbare doelstellingen en namen voor agenten.
• Real-time taakuitvoering en feedbacklus.

Minpunten:

• Beperkt door browser: Prestatie- en capaciteitsbeperkingen bestaan in een browsergebaseerde omgeving.

4. GPT

GPT is een hulpmiddel voor het specificeren van softwarevereisten en het genereren van code op basis daarvan. Het stroomlijnt de ontwikkeling met een conversationele, iteratieve benadering van programmeren.

Belangrijkste kenmerken:

• Eisengestuurde codegeneratie.
• Ondersteunt meerdere programmeertalen.
• Interactieve ontwikkeling via iteratieve aanwijzingen.

Minpunten:

• De kwaliteit van de code kan variëren: Uitvoer kan uitgebreide handmatige controle vereisen.
• Beperkingen in context: Moeite met het begrijpen van genuanceerde projectvereisten.

5. Jarvis

Jarvis is een open-source assistent ontworpen om de productiviteit te verhogen bij het coderen, debuggen en gegevensanalyse. Het integreert naadloos met ontwikkeltools om real-time hulp te bieden.

Belangrijkste kenmerken:

• Helpt bij het genereren van code, debuggen en testen.
• Biedt ondersteuning voor gegevensinterpretatie en -visualisatie.
• Werkt goed met populaire ontwikkelomgevingen.

Minpunten:

• Afhankelijkheid van tools: Werkt het beste met specifieke integraties.
• Leercurve: Gebruikers kunnen tijd nodig hebben om alle functies volledig te gebruiken.

Ontdek de eenvoud van AI-automatisering

AI-agenten vanaf nul opbouwen betekent dat je te maken krijgt met infrastructuur, integraties en complexe instellingen. Als je het jargon liever overslaat, Botpress een no-code manier om moeiteloos AI-gestuurde workflows te maken en te implementeren.

Met ingebouwde AI-mogelijkheden, naadloze integraties en beheerde hosting neemt Botpress de wrijving weg bij de ontwikkeling van AI. Implementeer agents in WhatsApp, Slack en Messenger in slechts een paar klikken.

Begin vandaag nog - hetis gratis.

FAQs

1. Hoe onderhoud en update ik een AI-agent in de loop van de tijd als afhankelijkheden evolueren?

Om een AI-agent in de loop van de tijd te onderhouden en bij te werken, moet je updates in je afhankelijkheden (zoals bibliotheken of API's) in de gaten houden, semantisch versiebeheer toepassen via Git of een ander VCS en regelmatig regressietests uitvoeren om ervoor te zorgen dat je blijft presteren als upstream componenten veranderen.

2. Wat zijn de grootste beveiligingsrisico's bij het gebruik van open-source AI-agenten?

De grootste beveiligingsrisico's bij het gebruik van open-source AI-agenten zijn kwetsbaarheden in bibliotheken van derden, blootstelling van gevoelige gegevens door onbeveiligde invoer of logging en een gebrek aan sandboxing. Je moet altijd afhankelijkheden controleren en het verwerken van privégegevens zonder encryptie vermijden.

3. Kan ik een open-source AI-agent verfijnen met mijn eigen gegevens?

Ja, je kunt een open-source AI-agent afstemmen met je eigen gegevens, op voorwaarde dat het onderliggende model afstemming ondersteunt. Je hebt toegang nodig tot schone, gelabelde datasets en tools zoals Hugging Face Transformers, en je moet de prestaties voor en na het afstemmen evalueren om de winst te valideren.

4. Is het mogelijk om AI-agenten te integreren met LLM API's of tools (bijv. robotische procesautomatisering)?

Ja, AI-agents kunnen worden geïntegreerd met LLM zoals RPA-systemen, databases of REST-API's via standaardprotocollen (HTTP, gRPC, webhooks). Hierdoor kan de agent acties triggeren zoals het indienen van formulieren of het genereren van rapporten als onderdeel van een bredere automatiseringsworkflow.

5. Hoe kunnen kleine bedrijven open-source AI-agenten gebruiken zonder technische teams?

Kleine bedrijven zonder technische teams kunnen gebruik maken van open-source AI-agenten door no-code of low-code platforms zoals Botpress te gebruiken, die de infrastructuur wegabstraheren en drag-and-drop bouwers en plug-and-play integraties bieden.