Inteligentne LLMs otwierają nowe możliwości dla inteligentnych przepływów pracy. Te oparte na sztucznej inteligencji "inteligentne przepływy pracy" lub agenci AI upraszczają zadania i podejmowanie decyzji, ułatwiając tworzenie agentów AI, które automatyzują i optymalizują przepływy pracy.
Wyobraź sobie tworzenie przepływów pracy AI z funkcjami agentowymi, które mogą pisać raporty, analizować dane, a nawet zarządzać zadaniami - bez wydawania fortuny na zastrzeżone narzędzia.
Umożliwiają to agenty AI o otwartym kodzie źródłowym, zapewniając konfigurowalne, opłacalne rozwiązania do automatyzacji przepływów pracy i rozwiązywania złożonych problemów. Przyjrzyjmy się, jak działają i dlaczego są transformacyjnymi narzędziami zarówno dla deweloperów, jak i firm.
Czym jest agent AI o otwartym kodzie źródłowym?
Agent AI o otwartym k odzie źródłowym to system oparty na sztucznej inteligencji zbudowany na publicznie dostępnym kodzie, umożliwiający pełne dostosowanie i kontrolę. W przeciwieństwie do zastrzeżonych rozwiązań, agenty te można modyfikować, rozszerzać i wdrażać bez ograniczeń.
Wykorzystują one duże modele językoweLLMs) i zewnętrzne interfejsy API do autonomicznego wykonywania zadań. Bez uzależnienia od dostawcy i kosztów licencyjnych, agenci AI typu open-source oferują elastyczną, opartą na społeczności alternatywę dla zastrzeżonej sztucznej inteligencji.
Korzyści z agentów AI o otwartym kodzie źródłowym
Agenci AI o otwartym kodzie źródłowym stają się coraz bardziej popularni z trzech kluczowych powodów: oszczędności kosztów, przejrzystości i elastyczności. Przyjrzyjmy się, jak te zalety przekładają się na rzeczywiste korzyści.
Efektywna kosztowo sztuczna inteligencja
Agenci AI typu open source eliminują wysokie koszty związane z opłatami licencyjnymi i zastrzeżonymi platformami. Korzystając z ogólnodostępnych frameworków i narzędzi, deweloperzy mogą tworzyć, testować i wdrażać agentów bez ponoszenia znacznych kosztów.
Przykładowo, uniwersytecki zespół badawczy mógłby wykorzystywać agentów AI typu open source do eksperymentów bez konieczności posiadania drogich licencji komercyjnych, umożliwiając szerszy udział w innowacjach.
Przejrzysty potok agentowy
Dzięki agentom AI o otwartym kodzie źródłowym każdy komponent systemu jest widoczny i modyfikowalny, zapewniając programistom pełny wgląd w to, w jaki sposób agent podejmuje decyzje i przetwarza informacje.
Na przykład w finansach przejrzystość pozwala na rygorystyczną kontrolę procesów decyzyjnych, zapewniając zgodność i zmniejszając ryzyko błędów algorytmicznych.
Taka przejrzystość umożliwia deweloperom tworzenie bardziej etycznych, niezawodnych i specyficznych dla branży rozwiązań.
Brak uzależnienia od dostawcy
W przeciwieństwie do rozwiązań o zamkniętym kodzie źródłowym, które często zamykają użytkowników w swoim ekosystemie, utrudniając zmianę dostawcy lub migrację rozwiązań".
Na przykład, własnościowe platformy CRM często zamykają użytkowników w swoim ekosystemie, utrudniając eksport danych klientów lub integrację narzędzi innych firm, podczas gdy alternatywy open-source oferują elastyczność i kontrolę.
Agenci AI o otwartym kodzie źródłowym są zbudowani na interoperacyjnych i rozszerzalnych ramach, które pozwalają użytkownikom dostosowywać się do nowych technologii lub zmieniających się wymagań bez ograniczeń.
Jak wybrać agenta AI o otwartym kodzie źródłowym?
Ogólne wymagania dotyczące dobrego agenta AI o otwartym kodzie źródłowym, choć w dużej mierze zależą od użytkownika i przypadku użycia, można podzielić na następujące pytania, które mogą pomóc w wyborze najlepszej opcji.
Jak korzystać z tej tabeli:
- Oceń: Skorzystaj z tabeli, aby porównać agentów AI typu open source w kluczowych kategoriach, takich jak funkcjonalność, łatwość obsługi i elastyczność.
- Filtr: Skoncentruj się na pytaniach najbardziej istotnych dla potrzeb projektu (np. wydajność w przypadku zadań wymagających dużej ilości zasobów lub bezpieczeństwo wrażliwych danych).
- Podejmij decyzję: Zidentyfikuj agenta, który najlepiej odpowiada Twoim priorytetom, równoważąc funkcje, rozszerzalność i względy etyczne.
Przykłady agentów AI o otwartym kodzie źródłowym
Teraz, gdy rozumiemy już korzyści płynące ze stosowania agentów AI typu open source, przyjrzyjmy się dostępnym obecnie narzędziom. Narzędzia te zaspokajają różne potrzeby, od automatyzacji zadań po tworzenie oprogramowania, i podkreślają wszechstronność ekosystemu open source.
1. GPT
GPT to eksperymentalna aplikacja open-source demonstrująca autonomiczne możliwości modelu językowego GPT. Łączy ona "myśli" GPT w celu autonomicznego wykonywania zadań i osiągania celów zdefiniowanych przez użytkownika.
Kluczowe cechy:
- Autonomiczne wykonywanie zadań bez udziału człowieka.
- Przeglądanie Internetu w celu gromadzenia danych i informacji.
- Odczytuje i zapisuje pliki, dzięki czemu jest przydatny do podsumowań i zadań związanych z dokumentami.
Wady:
- Duże zapotrzebowanie na zasoby: Wymaga znacznej mocy obliczeniowej.
- Nieprzewidywalne zachowanie: Jego autonomia może prowadzić do niezamierzonych lub nieoczekiwanych działań.
2. BabyAGI
BabyAGI to lekka implementacja koncepcji AGI, zaprojektowana do dynamicznego generowania, ustalania priorytetów i wykonywania zadań w oparciu o jeden nadrzędny cel.
Kluczowe cechy:
- Zorientowane na cel, generujące zadania dostosowane do konkretnego celu.
- Dynamiczne ustalanie priorytetów zadań i zarządzanie nimi.
- Łatwo integruje się z interfejsami API, takimi jak Pinecone, zapewniając dodatkowe funkcje.
Wady:
- Ograniczona obsługa złożoności: Zmaga się z wieloaspektowymi lub bardzo złożonymi zadaniami.
- Zależność od API: Wymaga dostępu do usług zewnętrznych, co może wiązać się z kosztami.
3. AgentGPT
AgentGPT umożliwia użytkownikom wdrażanie autonomicznych agentów AI bezpośrednio w środowisku przeglądarki. Agenci ci mają przypisane cele i próbują je osiągnąć iteracyjnie, z informacją zwrotną w czasie rzeczywistym.
Kluczowe cechy:
- Nie wymaga instalacji, działa bezpośrednio w przeglądarce.
- Konfigurowalne cele i nazwy agentów.
- Wykonywanie zadań w czasie rzeczywistym i pętla sprzężenia zwrotnego.
Wady:
- Ograniczone przez przeglądarkę: W środowisku opartym na przeglądarce istnieją ograniczenia wydajności i możliwości.
4. GPT
GPT to narzędzie do określania wymagań oprogramowania i generowania kodu na ich podstawie. Usprawnia rozwój dzięki konwersacyjnemu, iteracyjnemu podejściu do programowania.
Kluczowe cechy:
- Generowanie kodu w oparciu o wymagania.
- Obsługa wielu języków programowania.
- Interaktywny rozwój poprzez iteracyjne podpowiedzi.
Wady:
- Jakość kodu może się różnić: Dane wyjściowe mogą wymagać szczegółowej ręcznej weryfikacji.
- Ograniczenia kontekstowe: Trudności ze zrozumieniem zróżnicowanych wymagań projektu.
5. Jarvis
Jarvis to asystent o otwartym kodzie źródłowym zaprojektowany w celu zwiększenia wydajności kodowania, debugowania i analizy danych. Płynnie integruje się z narzędziami programistycznymi, zapewniając pomoc w czasie rzeczywistym.
Kluczowe cechy:
- Pomaga w generowaniu kodu, debugowaniu i testowaniu.
- Zapewnia wsparcie dla interpretacji i wizualizacji danych.
- Dobrze współpracuje z popularnymi środowiskami programistycznymi.
Wady:
- Zależność od narzędzia: Działa najlepiej z określonymi integracjami.
- Krzywa uczenia się: Użytkownicy mogą potrzebować czasu, aby w pełni wykorzystać wszystkie jego funkcje.
Odkryj prostotę automatyzacji AI
Tworzenie agentów AI od podstaw oznacza konieczność radzenia sobie z infrastrukturą, integracjami i złożonymi konfiguracjami. Jeśli wolisz pominąć żargon, Botpress oferuje bezkodowy sposób tworzenia i wdrażania przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji.
Dzięki wbudowanym możliwościom sztucznej inteligencji, płynnej integracji i zarządzanemu hostingowi, Botpress usuwa tarcia z rozwoju sztucznej inteligencji. Wdrażaj agentów w WhatsApp, Slack i Messenger za pomocą zaledwie kilku kliknięć.
Zacznij już dziś - tonic nie kosztuje.
.webp)
