Em 25 de dezembro, a versão beta da plataforma de desenvolvimento Kunlun Wanwei AI Agents "Tiangong SkyAgents" foi oficialmente aberta para teste. Os usuários podem experimentá-la imediatamente em https://model-platform.tiangong.cn/ .
A plataforma de desenvolvimento de agentes de IA "Tiangong SkyAgents" de Kunlun Wanwei é construída com base no "Tiangong Large Model" de Kunlun Wanwei e possui aprendizagem independente e capacidades de pensamento independente, desde a percepção até a tomada de decisão, desde a tomada de decisão até a execução. Os usuários podem construir seus próprios "assistentes pessoais" únicos ou múltiplos por meio de linguagem natural e podem modularizar diferentes tarefas e implementar a execução por meio de módulos do sistema operacional, incluindo predefinições de perguntas, respostas designadas, criação e recuperação de base de conhecimento e reconhecimento de intenção. , extração de texto, solicitação http e outras tarefas.
Numa altura em que a tecnologia de grandes modelos está a desenvolver-se rapidamente e a aplicação de agentes de IA continua a avançar, os "Tiangong SkyAgents" de Kunlun Wanwei são a nossa exploração e tentativa no campo dos agentes inteligentes. Esta plataforma pode não ser perfeita, mas esperamos trabalhar com desenvolvedores para construir e crescer juntos e continuar a expandir os limites de aplicação da tecnologia de inteligência artificial. A imperfeição agora é em prol da perfeição no futuro. Sempre acreditamos e ousamos fazer avanços no processo de busca tecnológica.
Trabalhar em conjunto para explorar e cooperar para criar
Na era dos grandes modelos, espera-se que a IA interativa se torne a principal direção de implementação da tecnologia de grandes modelos no futuro. A história diz-nos que a evolução das coisas emergentes encontrará sempre um termo estável para descrever esta transportadora, e os Agentes de IA (agentes inteligentes) têm demonstrado um grande potencial.
Atualmente, a atenção mundial aos agentes é extremamente entusiasmada. A OpenAI presta grande atenção ao campo dos agentes e lançou GPTs personalizados e API de assistência na conferência OpenAI dev day; o cofundador da DeepMind também mencionou recentemente a próxima geração de inteligência artificial A direção do desenvolvimento será a IA interativa, e não a IA generativa. Este tipo de IA interativa é amplamente consistente com a descrição de um agente: os usuários podem solicitar ao agente que conclua várias tarefas, e o agente pode operar software ou colaborar com humanos para concluir o trabalho em cenários complexos.
Em termos de paradigma tecnológico, Kunlun Wanwei também pensa constantemente nas tecnologias e arquitetura subjacentes que impulsionam o rápido desenvolvimento da tecnologia de agentes. Também percebemos claramente que mesmo com o apoio das capacidades de interação linguística de grandes modelos, ainda estamos longe de um agente inteligente que possa tomar decisões e executar tarefas de forma totalmente automática.
Hoje, Kunlun Wanwei abriu oficialmente a versão beta do "Tiangong SkyAgents" como uma exploração de nossas capacidades técnicas e de aplicação de Agentes de IA . Esperamos que, através desta exploração, mais e mais usuários e desenvolvedores sejam capazes de aplicar tecnologia de grandes modelos ao seu trabalho e à sua vida, criando agentes de IA exclusivos que atendam às necessidades diárias e inspirem a inovação. Também esperamos que mais amigos interessados em Agentes de IA possam se juntar a nós para criarmos juntos. Aceitamos sugestões e comentários de nossos parceiros.
O que são agentes de IA?
Agente é geralmente traduzido como "corpo inteligente" ou "agente". O conceito foi proposto pela primeira vez por Marvin Minsky, um dos fundadores do Laboratório de Inteligência Artificial do MIT (MIT AI Lab), em seu livro "The Society of Thinking" publicado em 1986. propor. É introduzido nos sistemas computacionais a partir dos conceitos de sociedade e comportamento social, e refere-se a entidades computacionais que podem continuar a funcionar de forma autônoma em um determinado ambiente.
Agentes de IA referem-se a entidades inteligentes impulsionadas por tecnologia de inteligência artificial que podem perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações.
Os Agentes de IA não são um conceito emergente. Desde o estabelecimento da disciplina de tecnologia de inteligência artificial, as pesquisas em torno dos Agentes de IA surgiram uma após a outra. Após o surgimento da onda de redes neurais profundas em 2012, nasceu uma facção acadêmica que usa aprendizado por reforço para treinar agentes de IA. O mundialmente famoso robô Go AlphaGo pode ser considerado o resultado da pesquisa desta escola. No entanto, este tipo de Agentes de IA é mais adequado para cenários de jogos de confronto e é difícil de implementar no mundo real.
Porém, o surgimento de modelos grandes mudou tudo isso.
Em 2023, com os avanços da tecnologia de grandes modelos nas áreas de compreensão de linguagem natural, capacidades de engenharia, capacidades de dados, capacidades de armazenamento, etc., surgirá um grande número de interação conversacional "GPT". Agentes de IA impulsionados por tecnologia de grandes modelos surgirão ser mais avançado em versatilidade, praticidade, implementabilidade e outros aspectos foram desenvolvidos rapidamente, desencadeando outra onda de mania de Agentes de IA em todo o mundo.
Os aplicativos tradicionais de modelos grandes são implementados principalmente com base em prompts (palavras de prompt do usuário). A qualidade dos prompts afetará diretamente o efeito de resposta do modelo grande. Os usuários comuns que não possuem recursos de engenharia de palavras de prompt terão dificuldade em maximizar os verdadeiros recursos do modelo grande . Os Agentes de IA exigem apenas que o usuário estabeleça uma meta de trabalho e, então, eles podem completar gradualmente a tarefa por meio de pensamento independente e ferramentas de chamada, o que reduz bastante o limite para a aplicação de tecnologia de grande modelo.
AI Agents tem três módulos principais: cérebro, percepção e execução
De acordo com o artigo da Universidade Fudan "The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey", os agentes de IA podem ser divididos em três capacidades modulares principais: cérebro (Cérebro), percepção (Percepção) e execução (Ação).
（图片来源：《A ascensão e o potencial de agentes baseados em grandes modelos de linguagem: uma pesquisa》）
1. Cérebro
O cérebro é o "centro central de processamento de informações" dos agentes de IA, tem a capacidade de compreender o ambiente atual e formar "memória", e também tem a capacidade de armazenar e recuperar memória de longo prazo. O "cérebro" pode realizar o raciocínio lógico com base na "memória" e nas informações recebidas atualmente, e decompor problemas complexos em subtarefas realizáveis para lidar com tarefas de cenários complexos. Ao mesmo tempo, por meio da tecnologia RAG (Retrieval Augmented Generation), o AI Agent pode tomar novas decisões com base no cenário atual e nas metas estabelecidas pelo usuário, alcançando pensamento, planejamento (Planejamento) e raciocínio (Raciocínio) independentes.
2. Percepção
O módulo de percepção permite que os Agentes de IA obtenham informações suficientes com base no ambiente e cenários atuais, o que o distingue dos sistemas RPA tradicionais. Os sistemas RPA não podem funcionar quando confrontados com uma grande quantidade de informações desconhecidas e ambientes imprevisíveis. Os agentes de IA podem perceber, compreender e explorar autonomamente o mundo, detectando informações e realizando pensamentos e ações correspondentes.
3. Execução (Ação)
O módulo de execução dá aos Agentes de IA autoridade e capacidade para executar tarefas. Depois de receber instruções de tarefas do usuário, os Agentes de IA combinam as informações da cena atual coletadas pelo módulo de percepção, resumem e raciocinam através do cérebro e as enviam para o módulo de execução, para que os Agentes de IA possam completar as instruções de acordo com as necessidades do usuário. Ao mesmo tempo, os Agentes de IA têm a capacidade de ligar e usar ferramentas. Essas ferramentas podem ajudar os Agentes a concluir tarefas complexas com mais eficiência, ao mesmo tempo que melhoram sua credibilidade e flexibilidade em determinados cenários específicos. Cenários de aplicativos relacionados Isso inclui permitir que Agentes de IA comprem aviões ingressos, pedidos para retirada e conclusão de tarefas corporativas de TI/atendimento ao cliente/jurídicas, etc.
Agentes Sky
"Tiangong SkyAgents" é construído com base no "Tiangong Large Model" de Kunlun Wanwei e possui módulos exclusivos de "cérebro", "percepção" e "execução".
Usuários/desenvolvedores individuais podem realizar operações simples e em linguagem natural por meio de "Tiangong SkyAgents". Sem habilidades de codificação, eles podem implantar seus próprios agentes de IA em poucos minutos para concluir relatórios de pesquisa do setor, preenchimento de documentos, design de marcas registradas e até mesmo planos de condicionamento físico, viagens reservas de voos e muitas outras necessidades personalizadas.
Os usuários/desenvolvedores corporativos podem reunir os muitos recursos do "Tiangong SkyAgents" sob demanda em muitos aplicativos personalizados, como TI corporativa, atendimento inteligente ao cliente, treinamento corporativo, RH, consultores jurídicos, etc., e apoiar a implantação de serviços com um clique para garantir sua Acesso contínuo em diferentes sistemas de negócios.
Por trás dos recursos de IA dos "Tiangong SkyAgents" está o acúmulo de recursos da tecnologia Kunlun Wanwei AI Agents nas áreas de componentes de tarefas modulares, construção inteligente de base de conhecimento, invocação de ferramentas de terceiros e compartilhamento com um clique de agentes de IA personalizados .
1. Componentes de tarefas modulares, código zero para criar agentes de IA exclusivos
Atualmente, a maioria dos usuários não tem experiência em desenvolvimento de código nem capacidade de treinar engenharia de prompt de modelos grandes.É difícil perceber rapidamente muitas necessidades práticas da vida diária por meio de diálogo e formatos de perguntas e respostas, e não pode maximizar as capacidades de modelos grandes. . Para resolver este problema, "Tiangong SkyAgents" modularizou um grande número de componentes de tarefas e recursos integrados, como diálogo inteligente, processamento de informações, extração de informações, classificação de informações, aquisição de dados de terceiros e recuperação de vetores.
- Diálogo inteligente: O módulo de diálogo inteligente usa recursos de IA para processar o conteúdo enviado pelo usuário por meio de um grande modelo de linguagem e responder ao conteúdo especificado pelo usuário.
- Processamento de informações: Usando palavras de prompt predefinidas (Prompt), o modelo grande processa entradas de informações específicas para obter conteúdo que atenda às necessidades.
- Extração de informações: Através da compreensão da semântica por grandes modelos, as informações de destino podem ser extraídas das informações de entrada
- Classificação da informação: Com a ajuda da análise inteligente de grandes modelos, os problemas do usuário são classificados e diferentes operações são realizadas para diferentes tipos de problemas para facilitar o processamento personalizado;
- Aquisição de dados de terceiros: O acesso a dados de terceiros carregará parâmetros relevantes. O sistema envia uma solicitação POST para o endereço especificado e recebe uma resposta. Embora carregue parâmetros relevantes, o sistema pode realizar interconexão de dados e interoperabilidade com outros serviços de aplicação. Com base em módulos de aquisição de dados de terceiros, as capacidades dos Agentes de IA podem ser bastante expandidas, abrindo mais cenários, como operações de banco de dados e pesquisas online.
- Recuperação de vetores: Para perguntas comuns dos usuários, o sistema pode adicionar perguntas à base de conhecimento para facilitar a pesquisa e recuperação. Para o módulo "base de conhecimento", os usuários podem inserir perguntas e o sistema procurará perguntas e respostas relevantes na base de conhecimento e as exibirá em linguagem natural.
2. Construção inteligente de base de conhecimento para apoiar a importação de conhecimento em larga escala
Embora os modelos grandes sejam poderosos, eles também têm suas fraquezas inerentes. Por um lado, o conhecimento obtido por grandes modelos através do treinamento de parâmetros só pode permanecer em um determinado momento, e o custo de atualização é muito alto; por outro lado, os dados de treinamento de grandes modelos são geralmente baseados em conhecimento geral, e muitas vezes faltam dados em campos subdivididos. Para resolver este problema, o "Tiangong SkyAgents" suporta a importação de mais formatos e dados e conhecimentos em maior escala, adicionando um "cérebro de base de conhecimento" a modelos grandes.
- Suporta uma variedade de formulários de importação de dados: texto, arquivos, sites, pares de perguntas e respostas, documentos on-line, etc., para importar facilmente o conhecimento existente
- Incorporação da base de conhecimento: Representa elementos de conteúdo na base de conhecimento como vetores de baixa dimensão, tornando mais fácil para os elementos da base de conhecimento realizar operações matemáticas, como calcular semelhanças e encontrar entidades adjacentes, melhorando assim a base de conhecimento na operabilidade dos Agentes de IA.
- Vinculação gratuita de bases de conhecimento: Cada Agente de IA pode vincular-se livremente à sua própria base de conhecimento e receber conteúdo de diversas bases de conhecimento ao mesmo tempo. Cada base de conhecimento também pode vincular-se a vários Agentes de IA ao mesmo tempo. O conteúdo da base de conhecimento pode ser ativado e desativado conforme necessário. Permita um gerenciamento de conteúdo de conhecimento mais flexível.
3. Chame ferramentas de terceiros para lidar com vários cenários conforme desejar
- Chamada de ferramenta de terceiros: A capacidade de chamada de ferramenta é um dos principais recursos que distinguem os Agentes de IA de um grande número de GPTs de conversação. Por exemplo, no cenário de reserva de passagens aéreas, além de analisar e julgar as necessidades do usuário e as informações de voo, Os agentes de IA também precisam ligar para diversas ferramentas de emissão de bilhetes, como plataformas e pagamentos eletrônicos. Portanto, além dos módulos básicos, "Tiangong SkyAgents" também suporta a chamada de diversas ferramentas de terceiros. Os usuários podem desenvolver ferramentas de acordo com suas próprias necessidades, dando-lhes mais flexibilidade na construção de Agentes de IA.
4. Agentes de IA personalizados compartilham com um clique
- Compartilhamento com um clique: para retribuir aos usuários e desenvolvedores e facilitar a criação e uso de agentes de IA, "Tiangong SkyAgents" lançou um evento exclusivo de Ano Novo e lançou três modelos oficiais de Ano Novo: Parceiro Ideal, Parceiro de Oportunidade e Warm Home. O processo de distribuição e utilização é completamente simplificado. Os Agentes de IA projetados pelos usuários com base em sua própria criatividade podem ser compartilhados com mais pessoas por meio de links. Os usuários só precisam clicar no link para ter acesso aos Agentes de IA. Clique para criar: https://model-platform.tiangong.cn/
Os recursos são mais abrangentes, os aplicativos são mais inteligentes, o compartilhamento é mais conveniente e a plataforma é mais fácil de usar. O conteúdo oficialmente aberto da versão beta de "Tiangong SkyAgents" promoverá ainda mais a universalização da tecnologia de grandes modelos, ajudará indivíduos e pequenas e médias empresas que não possuem recursos de desenvolvimento de código a adotar ativamente a tecnologia de grandes modelos e ajudará grandes modelos a entrar em milhares das famílias.Contribuir para o desenvolvimento ecológico da inteligência artificial.
Digitalize o código QR para entrar na "Plataforma Aberta Tiangong" e crie rapidamente o Agente AI
