AI-агенты, ясное объяснение

#Инструменты ИИ
2025-08-01 18:439 минут

Введение в содержание

Это видео направлено на то, чтобы развеять мифы об ИИ-агентах для нетехнических пользователей, сосредоточившись на их функциональности и том, как они могут улучшить рабочие процессы. Оно описывает простой путь обучения, который начинается с больших языковых моделей (LLMs), идет к рабочим процессам ИИ и завершается пониманием ИИ-агентов. Ключевые характеристики, обсуждаемые в видео, включают зависимость LLM от обучающих данных, их пассивную природу и важность логики управления, определяемой человеком. Используя практические примеры и гипотетический рабочий процесс ИИ, видео подчеркивает необходимость принятия решений пользователем в рабочих процессах ИИ и акцентирует внимание на том, как агенты могут самостоятельно рассуждать и итеративно оптимизировать выходные данные. Оно также указывает на демонстрацию в реальном времени с участием ИИ-визионного агента, иллюстрируя интеграцию ИИ в повседневные задачи. Ведущий приглашает зрителей участвовать, предлагая темы для будущих учебников.

Ключевая информация

  • Это видео призвано помочь людям без технического образования понять AI-агентов.
  • Он представляет собой простой учебный путь, начиная с больших языковых моделей (LLM), к рабочим процессам ИИ и, в конечном счете, к агентам ИИ.
  • Ключевые черты ИИ-агентов включают способность рассуждать, действовать и итеративно развиваться на основе предопределенных путей, заданных человеком.
  • ИИ-агенты могут автономно обрабатывать данные и интегрировать внешние инструменты для повышения своей функциональности.
  • Фундаментальный аспект рабочих процессов ИИ — это необходимость человеческого участия и принятия решений, которые могут перейти к зависимостям от больших языковых моделей (LLM).
  • Реальные примеры иллюстрируют, как работают агенты ИИ, например, с помощью Google Sheets и инструментов для суммирования постов в социальных сетях.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Искусственные агенты

Это видео охватывает основы ИИ-агентов, объясняя их возможности, рабочие процессы и то, как понимание этих агентов может повлиять на пользователей. Оно нацелено на упрощение концепций ИИ для тех, кто не имеет технического образования, представляя путь обучения от больших языковых моделей до рабочих процессов и агентов ИИ.

Большие языковые модели

Видео начинается с объяснения крупных языковых моделей (LLM), подчеркивая их возможности, такие как генерация и редактирование текста. Вводятся примеры популярных чат-ботов, таких как CHBT, Google Gemini и Claude.

AI Рабочие процессы

Концепция рабочих процессов ИИ объясняется, где агент ИИ следует заранее определённым путям для выполнения задач. Подчеркивается важность пользовательского ввода и программирования путей, демонстрируя, как эти рабочие процессы могут быть построены с помощью таких инструментов, как Google Sheets и онлайн-сервисы.

Пример ИИ-агента

Представлен реальный пример агента ИИ, демонстрирующий, как ИИ может идентифицировать и индексировать видеоклипы на основе запросов пользователей о визуальных элементах, в частности, показывающий функцию агента визуального ИИ.

Итеративный процесс в ИИ

Видео обсуждает итеративный процесс уточнения выходных данных ИИ, например, улучшение публикаций в социальных сетях с помощью критики контента ИИ на основе лучших практик, подчеркивая необходимость человеческого контроля.

RAG (Récupération-Augmentée Génération)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) представлен как метод, при котором ИИ может улучшить свои ответы, обращаясь за информацией перед тем, как отвечать на запросы, и как это связано с рабочими процессами в создании точных результатов.

Создание AI-агентов

Ведущий делится своим опытом создания базового агенту искусственного интеллекта и приглашает зрителей предлагать типы агентов ИИ, по которым они хотели бы видеть учебные материалы, способствуя вовлечению и интересу к технологиям ИИ.

Связанные вопросы и ответы

Что такое AI-агенты?

AI-агенты — это сущности, которые используют искусственный интеллект для выполнения задач автономно или полуавтономно.

What is meant by agentic capabilities? Что подразумевается под агентными способностями?

Агентные способности относятся к возможностям ИИ действовать и принимать решения независимо на основе входных данных и заранее определенных правил.

Как отличаются рабочие процессы ИИ от традиционного программирования?

AI-работкa включает в себя предопределенные пути, которые направляют ИИ в достижении задач, в то время как традиционное программирование основано на строгих инструкциях, предоставленных человеком.

Что такое крупная языковая модель (LLM)?

Большая языковая модель — это алгоритм ИИ, который обучается на огромных объемах текстовых данных для генерации ответов, похожих на человеческие, и понимания контекста.

Как агенты ИИ учатся улучшать свои ответы?

Искусственные агенты обучаются через итерации, в которых они анализируют обратную связь по своим результатам и улучшают свои процессы принятия решений.

Вот несколько примеров популярных инструментов ИИ.

Примеры включают чат-ботов, таких как ChatGPT, Google Gemini и различные другие приложения на основе ИИ, которые используют большие языковые модели.

Что такое генерация с дополненной выборкой (RAG)?

RAG - это процесс, в котором модели ИИ извлекают информацию в реальном времени, чтобы обеспечить свои ответы, повышая точность и актуальность.

Искусственные интеллект-агенты могут получать доступ к внешним источникам данных, таким как календари?

Да, AI-агенты могут быть запрограммированы на доступ к внешним источникам данных, таким как календари, чтобы предоставлять актуальные ответы на основе информации в реальном времени.

Три уровня развертывания ИИ, о которых идет речь?

Три уровня включают: Уровень Первый - предоставление данных для языковой модели; Уровень Второй - следование предопределённым рабочим процессам; Уровень Третий - использование ИИ-агентов, которые могут рассуждать и действовать автономно.

Как я могу получить выгоду от использования инструментов ИИ?

Инструменты ИИ могут помочь оптимизировать задачи, повысить эффективность и предоставить инсайты, делая их ценными для физических лиц и бизнеса, стремящихся повысить производительность.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: