El 25 de diciembre, se abrió oficialmente para pruebas la versión beta de la plataforma de desarrollo Kunlun Wanwei AI Agents "Tiangong SkyAgents", que los usuarios pueden experimentar de inmediato en https://model-platform.tiangong.cn/ .
La plataforma de desarrollo de agentes de inteligencia artificial "Tiangong SkyAgents" de Kunlun Wanwei está construida sobre la base del "Modelo grande Tiangong" de Kunlun Wanwei y tiene capacidades de aprendizaje y pensamiento independientes desde la percepción hasta la toma de decisiones, desde la toma de decisiones hasta la ejecución. Los usuarios pueden crear sus propios "asistentes personales" únicos o múltiples a través del lenguaje natural, y pueden modularizar diferentes tareas e implementar la ejecución a través de módulos del sistema operativo, incluidos ajustes preestablecidos de preguntas, respuestas designadas, creación y recuperación de bases de conocimientos y reconocimiento de intenciones, extracción de texto, Solicitud http y otras tareas.
En un momento en que la tecnología de modelos grandes se está desarrollando rápidamente y la aplicación de agentes de IA continúa avanzando, "Tiangong SkyAgents" de Kunlun Wanwei es nuestra exploración e intento en el campo de los agentes inteligentes. Puede que esta plataforma no sea perfecta, pero esperamos trabajar con los desarrolladores para construir y crecer juntos, y continuar ampliando los límites de las aplicaciones de la tecnología de inteligencia artificial. La imperfección ahora es por el bien de la perfección en el futuro. Siempre hemos creído y nos hemos atrevido a lograr avances en el proceso de búsqueda tecnológica.
Trabajar juntos para explorar y cooperar para crear.
En la era de los modelos grandes, se espera que la IA interactiva se convierta en la dirección de implementación principal de la tecnología de modelos grandes en el futuro. La historia nos dice que la evolución de las cosas emergentes siempre encontrará un término estable para describir este portador, y los Agentes AI (agentes inteligentes) han demostrado un gran potencial.
En la actualidad, la atención mundial a los agentes es extremadamente entusiasta. OpenAI presta gran atención al campo de los agentes y lanzó GPT personalizados y API de asistencia en la conferencia del día de desarrollo de OpenAI; el cofundador de DeepMind también mencionó recientemente la próxima generación de inteligencia artificial. La dirección del desarrollo será la IA interactiva, no la IA generativa. Este tipo de IA interactiva es en gran medida consistente con la descripción de un agente: los usuarios pueden pedirle que complete varias tareas, y el agente puede operar software o colaborar con humanos para completar el trabajo en escenarios complejos.
En términos de paradigma tecnológico, Kunlun Wanwei también piensa constantemente en las tecnologías y arquitectura subyacentes que impulsan el rápido desarrollo de la tecnología de agentes. También nos damos cuenta claramente de que incluso con el apoyo de las capacidades de interacción lingüística de los modelos grandes, todavía estamos lejos de un agente inteligente que pueda tomar decisiones y realizar tareas de forma totalmente automática.
Hoy, Kunlun Wanwei inauguró oficialmente la versión beta de "Tiangong SkyAgents" como una exploración de nuestras capacidades técnicas y capacidades de aplicación de los agentes de IA . Esperamos que a través de esta exploración, cada vez más usuarios y desarrolladores puedan aplicar tecnología de modelos grandes a su trabajo y vida, creando Agentes de IA exclusivos que satisfagan las necesidades diarias e inspiren la innovación. También esperamos que más amigos interesados en los agentes de IA puedan unirse a nosotros para crear juntos. Agradecemos sugerencias y comentarios de nuestros socios.
¿Qué son los agentes de IA?
Agente se traduce generalmente como "cuerpo inteligente" o "agente". El concepto fue propuesto por primera vez por Marvin Minsky, uno de los fundadores del Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT (MIT AI Lab), en su libro "La sociedad del pensamiento" publicado en 1986. proponer. Se introduce en los sistemas informáticos a partir de los conceptos de sociedad y comportamiento social, y se refiere a entidades informáticas que pueden seguir funcionando de forma autónoma en un entorno determinado.
Los agentes de IA se refieren a entidades inteligentes impulsadas por tecnología de inteligencia artificial que pueden percibir el entorno, tomar decisiones y realizar acciones.
Los agentes de IA no son un concepto emergente. Desde el establecimiento de la disciplina de tecnología de inteligencia artificial, la investigación sobre los agentes de IA ha surgido una tras otra. Después del auge de la ola de redes neuronales profundas en 2012, nació una facción académica que utiliza el aprendizaje por refuerzo para entrenar agentes de IA. El mundialmente famoso robot Go AlphaGo puede considerarse como el resultado de la investigación de esta escuela. Sin embargo, este tipo de agentes de IA es más adecuado para escenarios de juegos de confrontación y es difícil de implementar en el mundo real.
Sin embargo, la aparición de modelos de gran tamaño cambió todo esto.
En 2023, con los avances de la tecnología de modelos grandes en los campos de la comprensión del lenguaje natural, las capacidades de ingeniería, las capacidades de datos, las capacidades de almacenamiento, etc., surgirá una gran cantidad de interacción conversacional "GPT" y agentes de IA impulsados por tecnología de modelos grandes. ser más avanzado en versatilidad, practicidad, implementabilidad y otros aspectos se han desarrollado rápidamente, lo que desató otra ola de locura por los agentes de IA en todo el mundo.
Las aplicaciones tradicionales de modelos grandes se implementan principalmente en función de indicaciones (palabras de indicaciones del usuario). La calidad de las indicaciones afectará directamente el efecto de respuesta del modelo grande. Los usuarios comunes que carecen de capacidades de ingeniería de palabras rápidas tendrán dificultades para maximizar las verdaderas capacidades del modelo grande . Los agentes de IA solo requieren que el usuario establezca un objetivo de trabajo y luego pueden completar gradualmente la tarea a través de herramientas de llamada y pensamiento independientes, lo que reduce en gran medida el umbral para la aplicación de tecnología de modelos grandes.
Agentes de IA tres módulos principales: cerebro, percepción y ejecución
Según el artículo de la Universidad de Fudan "El auge y el potencial de los agentes basados en modelos de lenguaje grandes: una encuesta", los agentes de IA se pueden dividir en tres capacidades modulares principales: cerebro (cerebro), percepción (percepción) y ejecución (acción).
（图片来源：《El auge y el potencial de los agentes basados en modelos de lenguaje grandes: una encuesta》）
1. Cerebro
El cerebro es el "centro central de procesamiento de información" de los agentes de IA y tiene la capacidad de comprender el entorno actual y formar "memoria", y también tiene la capacidad de almacenar y recuperar memoria a largo plazo. El "cerebro" puede realizar un razonamiento lógico basado en la "memoria" y la información recibida actualmente, y descomponer problemas complejos en subtareas realizables para hacer frente a tareas de escenarios complejos. Al mismo tiempo, a través de la tecnología RAG (Retrieval Augmented Generation), AI Agent puede tomar más decisiones basadas en el escenario actual y los objetivos establecidos por el usuario, logrando pensamiento, planificación (Planificación) y razonamiento (Razonamiento) independientes.
2. Percepción
El módulo de percepción permite a los agentes de IA obtener suficiente información basada en el entorno y los escenarios actuales, que es lo que lo distingue de los sistemas RPA tradicionales. Los sistemas RPA no pueden funcionar cuando se enfrentan a una gran cantidad de información desconocida y entornos impredecibles. Los agentes de IA pueden percibir, comprender y explorar el mundo de forma autónoma al detectar información y realizar los pensamientos y acciones correspondientes.
3. Ejecución (Acción)
El módulo de ejecución otorga a los agentes de IA la autoridad y la capacidad de realizar tareas. Después de recibir las instrucciones de las tareas del usuario, los agentes AI combinan la información de la escena actual recopilada por el módulo de percepción, resumen y razonan a través del cerebro y la envían al módulo de ejecución, de modo que los agentes AI puedan completar las instrucciones de acuerdo con las necesidades del usuario. Al mismo tiempo, los agentes de IA tienen la capacidad de llamar y utilizar herramientas que pueden ayudar a los agentes a completar tareas complejas de manera más eficiente, al mismo tiempo que mejoran su credibilidad y flexibilidad en ciertos escenarios específicos. Escenarios de aplicaciones relacionados Esto incluye permitir a los agentes de IA comprar aviones tickets, pedidos para llevar y completar tareas corporativas de TI/servicio al cliente/legales, etc.
Agentes del cielo
"Tiangong SkyAgents" está construido sobre la base del "Tiangong Large Model" de Kunlun Wanwei y tiene módulos exclusivos de "cerebro", "percepción" y "ejecución".
Los usuarios/desarrolladores individuales pueden realizar operaciones sencillas y en lenguaje natural a través de "Tiangong SkyAgents". Sin habilidades de codificación, pueden implementar sus propios agentes de IA en unos minutos para completar informes de investigación de la industria, completar documentos, diseñar marcas e incluso planes de acondicionamiento físico, viajes. reservas de vuelos y muchas otras necesidades personalizadas.
Los usuarios/desarrolladores empresariales pueden reunir las numerosas capacidades de "Tiangong SkyAgents" bajo demanda en muchas aplicaciones personalizadas, como TI empresarial, servicio al cliente inteligente, capacitación corporativa, recursos humanos, consultores legales, etc., y respaldar la implementación del servicio con un solo clic para garantizar su Acceso fluido en diferentes sistemas empresariales.
Detrás de las capacidades de IA de "Tiangong SkyAgents" se encuentra la acumulación de capacidades de la tecnología de los agentes de IA Kunlun Wanwei en los campos de componentes de tareas modulares, construcción de bases de conocimientos inteligentes, invocación de herramientas de terceros y uso compartido con un solo clic de agentes de IA personalizados. .
1. Componentes de tareas modulares, código cero para crear agentes de IA exclusivos
Actualmente, la mayoría de los usuarios no tienen experiencia en desarrollo de código ni capacidad para entrenar ingeniería de modelos grandes. Es difícil implementar rápidamente muchas necesidades prácticas de la vida diaria a través del diálogo y formatos de preguntas y respuestas, y no pueden maximizar las capacidades de los modelos grandes. . Para resolver este problema, "Tiangong SkyAgents" ha modularizado una gran cantidad de componentes de tareas y capacidades integradas como diálogo inteligente, procesamiento de información, extracción de información, clasificación de información, adquisición de datos de terceros y recuperación de vectores.
- Diálogo inteligente: el módulo de diálogo inteligente utiliza capacidades de IA para procesar el contenido enviado por el usuario a través de un modelo de lenguaje grande y responder al contenido especificado por el usuario.
- Procesamiento de información: utilizando palabras de aviso preestablecidas (Prompt), el modelo grande procesa la entrada de información específica para obtener contenido que satisfaga las necesidades.
- Extracción de información: mediante la comprensión de la semántica mediante modelos grandes, la información objetivo se puede extraer de la información de entrada.
- Clasificación de la información: Con la ayuda del análisis inteligente de modelos grandes, se clasifican los problemas del usuario y se realizan diferentes operaciones para diferentes tipos de problemas para facilitar el procesamiento personalizado;
- Adquisición de datos de terceros: el acceso a datos de terceros llevará parámetros relevantes. El sistema envía una solicitud POST a la dirección especificada y recibe una respuesta. Si bien lleva parámetros relevantes, el sistema puede realizar la interconexión de datos y la interoperabilidad con otros servicios de aplicaciones. Basado en módulos de adquisición de datos de terceros, las capacidades de los agentes de IA se pueden ampliar enormemente, abriendo más escenarios, como operaciones de bases de datos y búsquedas en línea.
- Recuperación de vectores: para preguntas comunes de los usuarios, el sistema puede agregar preguntas a la base de conocimientos para facilitar la búsqueda y recuperación. Para el módulo "base de conocimientos", los usuarios pueden ingresar preguntas y el sistema buscará preguntas y respuestas relevantes en la base de conocimientos y las generará en lenguaje natural.
2. Construcción inteligente de una base de conocimientos para respaldar la importación de conocimientos a gran escala
Aunque los modelos grandes son poderosos, también tienen sus debilidades inherentes. Por un lado, el conocimiento obtenido por modelos grandes a través del entrenamiento de parámetros solo puede permanecer en un determinado momento y el costo de actualización es muy alto; por otro lado, los datos de entrenamiento de modelos grandes generalmente se basan en conocimientos generales. y a menudo faltan datos en campos subdivididos. Para resolver este problema, "Tiangong SkyAgents" admite la importación de más formatos y datos y conocimientos a mayor escala, añadiendo un "cerebro de base de conocimientos" a los modelos grandes.
- Admite una variedad de formularios de importación de datos: texto, archivos, sitios web, pares de preguntas y respuestas, documentos en línea, etc. para importar fácilmente el conocimiento existente.
- Incrustación de la base de conocimientos: represente elementos de contenido en la base de conocimientos como vectores de baja dimensión, lo que facilita que los elementos de la base de conocimientos realicen operaciones matemáticas como calcular similitudes y encontrar entidades adyacentes, mejorando así la operatividad de la base de conocimientos en los agentes de IA.
- Vinculación gratuita de bases de conocimiento: cada agente de IA puede vincularse libremente a su propia base de conocimiento y recibir contenido de múltiples bases de conocimiento al mismo tiempo. Cada base de conocimiento también puede vincularse a múltiples agentes de IA al mismo tiempo. El contenido de la base de conocimiento puede habilitarse y deshabilitarse según sea necesario Habilitar una gestión de contenido de conocimiento más flexible.
3. Llame a herramientas de terceros para manejar múltiples escenarios como desee
- Llamada a herramientas de terceros: la capacidad de llamada a herramientas es una de las capacidades principales que distingue a los agentes de IA de una gran cantidad de GPT conversacionales. Por ejemplo, en el escenario de reserva de boletos aéreos, además de analizar y juzgar las necesidades del usuario y la información del vuelo, Los agentes de IA también necesitan llamar a diferentes herramientas de emisión de boletos, como plataformas y pagos electrónicos. Por lo tanto, además de los módulos básicos, "Tiangong SkyAgents" también admite la llamada de varias herramientas de terceros. Los usuarios pueden desarrollar herramientas según sus propias necesidades, lo que les brinda más flexibilidad a la hora de crear agentes de IA.
4. Los agentes de IA personalizados comparten con un solo clic
- Compartir con un clic: para retribuir a los usuarios y desarrolladores y facilitar la creación y el uso de agentes de IA, "Tiangong SkyAgents" lanzó un evento exclusivo de Año Nuevo y lanzó tres plantillas oficiales de Año Nuevo: Socio ideal, Socio de oportunidad y Warm Home: El proceso de distribución y uso está completamente simplificado. Los agentes de IA diseñados por los usuarios en función de su propia creatividad se pueden compartir con más personas a través de enlaces. Los usuarios solo necesitan hacer clic en el enlace para obtener acceso a los agentes de IA. Haga clic para crear: https://model-platform.tiangong.cn/
Las capacidades son más completas, las aplicaciones son más inteligentes, compartir es más conveniente y la plataforma es más fácil de usar. El contenido oficialmente inaugurado de la versión beta de "Tiangong SkyAgents" promoverá aún más la universalización de la tecnología de modelos grandes, ayudará a las personas y a las pequeñas y medianas empresas que carecen de capacidades de desarrollo de código a adoptar activamente la tecnología de modelos grandes y ayudará a que los modelos grandes ingresen a miles. de los hogares Contribuir al desarrollo ecológico de la inteligencia artificial.
Escanee el código QR para ingresar a la "Plataforma abierta Tiangong" y cree rápidamente AI Agent
