Panimula sa Mga Ahente ng Open-Source AI

Matalino LLMs ay nagbubukas ng mga bagong posibilidad para sa mga matatalinong daloy ng trabaho. Ang mga 'intelligent workflow' na ito na hinimok ng AI, o mga ahente ng AI, ay nagpapasimple sa mga gawain at paggawa ng desisyon—na ginagawang mas madali ang pagbuo ng mga ahente ng AI na nag-o-automate at nag-o-optimize ng mga workflow.

Isipin ang pagbuo ng mga workflow ng AI na may mga kakayahan sa ahente na maaaring magsulat ng mga ulat, magsuri ng data, o mamahala ng mga gawain—nang hindi gumagastos ng malaking halaga sa mga proprietary na tool.

Ginagawang posible ito ng mga ahente ng open-source na AI, na nagbibigay ng mga nako-customize, cost-effective na solusyon para sa pag-automate ng mga workflow at paglutas ng mga kumplikadong problema. Tuklasin natin kung paano gumagana ang mga ito at kung bakit ang mga ito ay mga tool sa pagbabago para sa mga developer at negosyo.

Ano ang isang Open-Source AI Agent?

Ang isang open-source AI agent ay isang AI-powered system na binuo sa pampublikong available na code, na nagbibigay-daan sa ganap na pag-customize at kontrol. Hindi tulad ng mga pagmamay-ari na solusyon, ang mga ahenteng ito ay maaaring baguhin, palawigin, at i-deploy nang walang mga paghihigpit.

Ginagamit nila ang malalaking modelo ng wika ( LLMs ) at mga panlabas na API upang magsagawa ng mga gawain nang awtomatiko. Nang walang mga gastos sa pag-lock-in ng vendor o paglilisensya, nag-aalok ang mga ahente ng open-source na AI ng nababaluktot, na hinimok ng komunidad na alternatibo sa proprietary AI.

Mga Benepisyo ng Mga Ahente ng Open-Source AI

Ang mga ahente ng open-source na AI ay lalong nagiging popular para sa tatlong pangunahing dahilan: pagtitipid sa gastos, transparency, at flexibility. Tuklasin natin kung paano naisasalin ang mga kalamangan na ito sa totoong mga benepisyo sa mundo.

AI na matipid sa gastos

Tinatanggal ng mga ahente ng open-source na AI ang mataas na gastos na nauugnay sa mga bayarin sa paglilisensya at mga proprietary platform. Sa pamamagitan ng paggamit ng malayang magagamit na mga framework at tool, ang mga developer ay maaaring bumuo, sumubok, at mag-deploy ng mga ahente nang hindi nagkakaroon ng malaking gastos.

Halimbawa, ang isang pangkat ng pananaliksik sa unibersidad ay maaaring gumamit ng mga open-source na ahente ng AI para sa mga eksperimento nang hindi nangangailangan ng mga mamahaling lisensyang pangkomersyo, na nagbibigay-daan sa mas malawak na pakikilahok sa pagbabago.

Transparent na Agentic Pipeline

Sa mga open-source na ahente ng AI, ang bawat bahagi ng system ay nakikita at nababago, na tinitiyak na ang mga developer ay may ganap na insight sa kung paano gumagawa ng mga desisyon at nagpoproseso ng impormasyon ang ahente.

Halimbawa, sa pananalapi, ang transparency ay nagbibigay-daan para sa mahigpit na pag-audit ng mga proseso ng paggawa ng desisyon, tinitiyak ang pagsunod at pagbabawas ng panganib ng algorithmic biases. 

Ang ganitong transparency ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga developer na lumikha ng mas etikal, maaasahan, at mga solusyong partikular sa industriya.

Walang Vendor Lock-in

Hindi tulad ng mga closed-source na solusyon, na kadalasang nagkukulong sa mga user sa kanilang ecosystem, na ginagawang mahirap na lumipat ng mga provider o mag-migrate ng mga solusyon."

Halimbawa, ang mga pinagmamay-ariang platform ng CRM ay kadalasang nakaka-lock ng mga user sa kanilang ecosystem sa pamamagitan ng pagpapahirap sa pag-export ng data ng customer o pagsasama ng mga tool ng third-party, samantalang ang mga alternatibong open-source ay nag-aalok ng flexibility at kontrol. 

Ang mga ahente ng open-source na AI ay binuo sa interoperable at extensible na mga framework, na nagbibigay-daan sa mga user na umangkop sa mga bagong teknolohiya o pagbabago ng mga kinakailangan nang hindi napipigilan.

Paano Pumili ng Open-Source AI Agent

Ang mga pangkalahatang kinakailangan para sa isang mahusay na open-source na ahente ng AI, bagama't lubos na nakadepende sa user at kaso ng paggamit, ay maaaring hatiin sa mga sumusunod na tanong, na makakatulong sa iyong piliin ang pinakamahusay na opsyon.

‍

Paano gamitin ang talahanayang ito: 

• Suriin: Gamitin ang talahanayan upang ihambing ang mga open-source na ahente ng AI sa mga pangunahing kategorya tulad ng functionality, kadalian ng paggamit, at flexibility.
• Filter: Tumutok sa mga tanong na pinakanauugnay sa iyong mga pangangailangan sa proyekto (hal., pagganap para sa mga gawaing mabibigat sa mapagkukunan o seguridad para sa sensitibong data).
• Magpasya: Tukuyin ang ahente na pinakamahusay na naaayon sa iyong mga priyoridad, mga tampok sa pagbabalanse, pagpapalawak, at mga pagsasaalang-alang sa etika.

Mga Halimbawa ng Open-Source AI Agents

Ngayong naiintindihan na natin ang mga benepisyo ng mga open-source na ahente ng AI, tuklasin natin ang mga real-world na tool na available ngayon. Ang mga tool na ito ay tumutugon sa iba't ibang pangangailangan, mula sa pag-automate ng gawain hanggang sa pagbuo ng software, at itinatampok ang versatility ng open-source na ecosystem.

1 _. Auto- GPT

Auto- GPT ay isang pang-eksperimentong open-source na application na nagpapakita ng mga autonomous na kakayahan ng GPT -4 na modelo ng wika. Ito ay magkakadena GPT -4 na "mga kaisipan" upang kusang magsagawa ng mga gawain at makamit ang mga layuning tinukoy ng gumagamit.

Pangunahing tampok:

• Autonomous na pagpapatupad ng mga gawain nang walang input ng tao.
• Pagba-browse sa Internet upang mangalap ng data at impormasyon.
• Nagbabasa at nagsusulat ng mga file, ginagawa itong kapaki-pakinabang para sa pagbubuod at mga gawaing dokumento.

Cons:

• Resource Intensive: Nangangailangan ng makabuluhang computational power.
• Hindi Mahuhulaan na Gawi: Ang awtonomiya nito ay maaaring humantong sa hindi sinasadya o hindi inaasahang mga aksyon.

2. BabyAGI

Ang BabyAGI ay isang magaan na pagpapatupad ng mga konsepto ng AGI, na idinisenyo upang bumuo, bigyang-priyoridad, at magsagawa ng mga gawain nang pabago-bagong batay sa isang pangkalahatang layunin.

Pangunahing tampok:

• Dahil sa layunin, pagbuo ng mga gawain na nakahanay sa isang partikular na layunin.
• Dynamic na prioritization at pamamahala ng gawain.
• Madaling isinasama sa mga API tulad ng Pinecone para sa karagdagang pag-andar.

Cons:

• Limitadong Paghawak ng Kumplikalidad: Nakikibaka sa mga multifaceted o malalim na kumplikadong mga gawain.
• Dependency ng API: Nangangailangan ng access sa mga panlabas na serbisyo, na maaaring magkaroon ng mga gastos.

3. AhenteGPT

Pinapayagan ng AgentGPT ang mga user na direktang mag-deploy ng mga autonomous na ahente ng AI sa isang kapaligiran ng browser. Ang mga ahente na ito ay itinalaga ng mga layunin at sinusubukang makamit ang mga ito nang paulit-ulit, na may real-time na feedback.

Pangunahing tampok:

• Walang kinakailangang pag-install; direktang tumatakbo sa iyong browser.
• Nako-customize na mga layunin at pangalan ng ahente.
• Real-time na pagpapatupad ng gawain at feedback loop.

Cons:

• Limitado ng Browser: Umiiral ang mga hadlang sa pagganap at kakayahan sa isang kapaligirang nakabatay sa browser.

4. GPT -Inhinyero

GPT -Ang Engineer ay isang tool para sa pagtukoy ng mga kinakailangan ng software at pagbuo ng code batay sa mga ito. Pina-streamline nito ang pag-unlad sa pamamagitan ng pakikipag-usap, umuulit na diskarte sa programming.

Pangunahing tampok:

• Pagbuo ng code na hinihimok ng mga kinakailangan.
• Sinusuportahan ang maramihang mga programming language.
• Interactive na pag-unlad sa pamamagitan ng umuulit na mga senyas.

Cons:

• Maaaring Mag-iba ang Kalidad ng Code: Maaaring mangailangan ang mga output ng malawak na manu-manong pagsusuri.
• Mga Limitasyon sa Konteksto: Nakikibaka sa pag-unawa sa mga kinakailangan ng proyekto.

5. Jarvis

Ang Jarvis ay isang open-source na assistant na idinisenyo upang palakasin ang pagiging produktibo sa coding, pag-debug, at pagsusuri ng data. Walang putol itong isinasama sa mga tool sa pag-unlad upang magbigay ng real-time na tulong.

Pangunahing tampok:

• Tumutulong sa pagbuo ng code, pag-debug, at pagsubok.
• Nagbibigay ng suporta para sa interpretasyon at visualization ng data.
• Gumagana nang maayos sa mga sikat na kapaligiran sa pag-unlad.

Cons:

• Dependency sa Tool: Pinakamahusay na gumagana sa mga partikular na pagsasama.
• Learning Curve: Maaaring mangailangan ng oras ang mga user upang ganap na magamit ang lahat ng feature nito.

Tuklasin ang Simplicity ng AI Automation

Ang pagbuo ng mga ahente ng AI mula sa simula ay nangangahulugan ng pagharap sa imprastraktura, pagsasama, at kumplikadong pag-setup. Kung mas gugustuhin mong laktawan ang jargon, nag-aalok Botpress ng walang code na paraan upang gumawa at mag-deploy ng mga workflow na pinapagana ng AI nang walang kahirap-hirap.

Gamit ang mga built-in na kakayahan ng AI, tuluy-tuloy na pagsasama, at pinamamahalaang pagho-host, Botpress inaalis ang alitan mula sa pagbuo ng AI. I-deploy ang mga ahente sa kabuuan WhatsApp , Slack , at Messenger sa ilang click lang.

Magsimula ngayon —libre ito.

Mga FAQ

1. Paano ko mapapanatili at i-update ang isang ahente ng AI sa paglipas ng panahon habang nagbabago ang mga dependency?

Upang mapanatili at i-update ang isang ahente ng AI sa paglipas ng panahon, dapat mong subaybayan ang mga update sa iyong mga dependency (tulad ng mga library o API), ilapat ang semantic versioning sa pamamagitan ng Git o iba pang VCS, at regular na magpatakbo ng mga pagsubok sa regression upang matiyak ang patuloy na pagganap habang nagbabago ang mga bahagi ng upstream.

2. Ano ang mga pangunahing alalahanin sa seguridad sa paggamit ng mga open-source na ahente ng AI?

Ang mga pangunahing alalahanin sa seguridad sa paggamit ng mga open-source na ahente ng AI ay kinabibilangan ng mga kahinaan sa mga third-party na aklatan, pagkakalantad ng sensitibong data sa pamamagitan ng mga hindi secure na input o pag-log, at kakulangan ng sandboxing. Dapat mong palaging i-audit ang mga dependency at iwasan ang pagproseso ng pribadong data nang walang pag-encrypt.

3. Maaari ko bang i-fine-tune ang isang open-source AI agent gamit ang sarili kong data?

Oo, maaari mong i-fine-tune ang isang open-source AI agent gamit ang sarili mong data, basta't sinusuportahan ng pinagbabatayan na modelo ang fine-tuning. Kakailanganin mo ng access sa malinis, may label na mga dataset at mga tool tulad ng Hugging Face Mga transformer, at dapat mong suriin ang pagganap bago at pagkatapos ng pag-tune upang mapatunayan ang mga nadagdag.

4. Posible bang isama ang mga ahente ng AI sa mga hindi LLM Mga API o tool (hal., robotic process automation)?

Oo, ang mga ahente ng AI ay maaaring isama sa hindi LLM mga tool tulad ng mga RPA system, database, o REST API sa pamamagitan ng mga karaniwang protocol (HTTP, gRPC, webhooks). Nagbibigay-daan ito sa ahente na mag-trigger ng mga pagkilos tulad ng mga pagsusumite ng form o pagbuo ng ulat bilang bahagi ng mas malawak na daloy ng trabaho sa automation.

5. Paano magagamit ng maliliit na negosyo ang mga open-source na ahente ng AI na walang mga teknikal na koponan?

Maaaring gamitin ng maliliit na negosyo na walang mga teknikal na koponan ang mga open-source na ahente ng AI sa pamamagitan ng paggamit ng mga platform na walang code o mababang code tulad ng Botpress , na nag-aalis ng imprastraktura at nagbibigay ng mga drag-and-drop na tagabuo at plug-and-play na pagsasama.