Hva er GPT-agenter, og hvordan fungerer de?

Kunstig intelligens (AI)-teknologier utvikler seg raskt – revolusjonerer flere sektorer og avdelinger.

Det globale AI-markedet forventes å nå 1811,8 milliarder dollar– ekspanderer med en sammensatt årlig vekstrate (CAGR) på 37,3 %. Denne statistikken viser den raske utviklingen og økende bruken av AI-teknologier, og en slik ny-alderteknologi er GPT Agents.

Du har kanskje definitivt hørt om og brukt verktøy som ChatGPT, som fullfører bare én oppgave om gangen – tar innspill for en spørring og returnerer en utdata for det samme.

Men GPT-agenter jobber utover det, tenker utover det og genererer menneskelignende svar ved hjelp av avanserte algoritmer. Også kjent som autonome agenter, svarer GPT-agenter på spørringer, tilstander og hendelser uavhengig av den opprinnelige spørringen fra brukeren – genererer svarene til den svarer på spørsmålet og tilfredsstiller brukerens hensikt.

Hvis dette var for vanskelig å forstå, ikke bekymre deg.

Vi vil fordype oss mer i å forstå hva GPT-agenter er med eksempler, hvordan de fungerer, deres fordeler og brukstilfeller, og det fremtidige omfanget av denne avanserte AI-teknologien.

Hva er GPT-agenter?

Før vi forstår GPT-agenter samlet, la oss først bryte vilkårene ned og se hva GPT og agenter betyr hver for seg.

GPT, eller Generative Pre-trained Transformer, er en kjernemodell for dyp læring og maskinlæring (ML) som driver store språkmodeller (LLM) som ChatGPT og er trent på store datasett for å generere menneskelignende svar for en gitt forespørsel.

En agent er et stort språkmodelloppsett som opererer og fortsetter å kjøre iterativt for å fullføre den definerte oppgaven. De består av komplekse arbeidsflyter der LLM snakker til seg selv uten menneskelig avbrudd – noe som gjør det annerledes enn de som brukes i ChatGPT, hvor du får ett enkelt svar på et spørsmål som stilles.

Med tanke på de to tolkningene ovenfor, kan vi definere GPT-agenter som AI-drevne programmer som, når de gis en spesifikk oppgave, kan opprette, fullføre, prioritere og omprioritere oppgaver gjennom selvstyrte instruksjoner i en løkke – som produserer handlinger ved hver iterasjon for å nå sluttmålet.

Siden GPT-agenter er opplært på omfattende data, kan de enkelt forstå konteksten og lære mønstrene og språknyansene – noe som gjør at de genererer relevante og sammenhengende svar. Med den underliggende dyplæringsteknologien kan GPT-agenter tett etterligne menneskelig atferd og samtale – noe som gjør dem ekstremt nyttige for kundestøtte og service, virtuell assistanse og innholdsautomatisering og -oppretting.

Betydningen av GPT-agenter i NLP

GPT-agenter har betydelig innvirkning på Natural Language Processing (NLP) på grunn av deres evne til å generere menneskelignende utdata og toppmoderne ytelse for flere oppgaver, inkludert tekstfullføring, språkoversettelse, sentimentanalyse, spørsmålssvar og mer.

På grunn av sin allsidighet og evne til å generere menneskelignende tekst, bidrar GPT-agenter i stor grad til innholdsgenerering, chatbots og virtuell assistanse, og kreativ skriving – forstå kontekst og generere relevante spørsmål, som er verdifulle i NLP.

Dessuten spiller GPT-agenter også en stor rolle i oversettelse og flerspråklige applikasjoner i NLP. GPT-agenter er vanligvis finjustert for oversettelse, noe som muliggjør kommunikasjon på tvers av språk.

Dessuten kan GPT-agenter også adressere utfordringer i NLP, inkludert skjevhet og diskriminering, for å muliggjøre inkludering og skape en etisk og bedre sosial innvirkning.

På grunn av effektiviteten til storskala forhåndstrente språkmodeller som forbedrer innholdsgenerering og automatisering, overføre læring og fremme forskning og utvikling, har GPT-agenter blitt en hjørnestein for moderne NLP.

Hvordan fungerer GPT-agenter?

GPT-agenter eller autonome agenter bruker transformatorarkitekturen til å håndtere sekvensielle data og forstå og generere menneskelignende utdatatekst basert på mottatte input.

Med enkle ord forstår og analyserer GPT-agenter kjernemålet og kommer opp med sekvensielle oppgaver for å fullføre dem én etter én og nå det endelige målet.

Men i tillegg til dette omfatter GPT-agenter også en rekke andre evner som gjør dem i stand til å fullføre enhver digital oppgave et menneske er i stand til, inkludert:

• Tilgang til å surfe på internett og bruke plugins og applikasjoner

• Tilgang til korttids- og langtidsminne

• Tilgang til betalingsformer som kredittkort

• Tilgang til store språkmodeller (LLM) som GPT for å svare, analysere, oppsummere eller gi en mening.

Disse GPT-agentene fungerer på forskjellige måter. Mens noen opererer bak kulissene – uten at brukeren er klar over hva som skjer i ettertid, er noen autonome agenter synlige, slik at brukerne kan se og følge med på hvert trinn og gjennom prosessen bak AI.

Et godt nok datasett som fungerer som en kunnskapsbase, minne, teknikker som forsterkende læring og beslutningstaking er grunnlaget for arbeidet bak en GPT-agent.

Her er en representasjon av rammeverket en GPT-agent følger med trinnvis oversikt over hvert trinn.

Kilde: topapps.ai

• Brukeren gir en oppgave eller et mål til en GPT-agent.

• Oppgaven går deretter til oppgavekøen, som sender målet til «Execution Agent».

• Fra utførelsesagenten går oppgaven til «minnet» og lagres der.

• Deretter legger den kontekst til målet, og lærer av kunnskapsbasen, som deretter sendes til utførelsesagenten og sendes videre til «Task Creation Agent».

• Task Creative Agent tar mål og kontekst i betraktning, og oppretter nå nye oppgaver og sender dem over til oppgavekøen.

• Oppgavene går deretter til «Task Prioritization Agent», som prioriterer oppgavene.

• Når oppgavene er prioritert, sender oppgaveprioriteringsagenten den rensede oppgavelisten til oppgavekøen, og prosessen fortsetter til målet er nådd og brukeren får svar på spørsmålet som stilles.

Dermed demonstrerer GPT-agenter kraften til AI-drevne LLM-er til autonomt å lage nye oppgaver, prioritere oppgaver og omprioritere dem igjen til målet er nådd – noe som viser den tilpasningsdyktige naturen til de AI-drevne store språkmodellene.

Mens dette forklarte den tekniske funksjonen til den store språkmodellen, la oss se på et eksempel for en bedre og klarere forståelse av hvordan en GPT-agent fungerer.

La oss vurdere en GPT-agent som vi gir en melding, «Finn de siste fremskrittene innen AI og skriv et sammendrag om det.»

• Det første åpenbare trinnet er å gi en relevant melding til GPT-agenten.

• GPT-agenten leser og prøver å forstå målet gjennom OpenAIs GPT-4 og lager oppgaver for å fullføre målet.

• For eksempel er den første oppgaven agenten kan komme på «Søk på Google for de siste fremskrittene innen AI.»

• Agenten søker på Google etter de siste fremskrittene innen kunstig intelligens, finner en liste over de beste artiklene og sender ut listen over lenker – og fullfører den første oppgaven.

• Dette er imidlertid ikke sluttmålet og oppfyller ikke kjernemålet. Derfor analyserer GPT-agenten målet igjen: å finne de siste AI-fremskritt og deretter skrive et kort sammendrag om det. Basert på denne forståelsen og den første oppgaven er fullført, kommer GPT-agenten med sitt neste sett med oppgaver.

• For eksempel kan det komme opp med oppgaver som 1. Skriv et sammendrag av forskningen som er gjort, 2. Les gjennom innholdet i topplenkene for å finne de siste fremskrittene innen AI.

• Før han går videre, innser GPT-agenten at den ikke bør skrive et sammendrag, men i stedet lese gjennom innholdet og deretter skrive sammendraget. Derfor, basert på denne forståelsen, prioriterer agenten oppgavene til 1. Les gjennom innholdet i topplenkene for å finne de siste fremskrittene innen AI, og 2. Skriv et sammendrag av forskningen som er gjort.

• GPT-agenten leser gjennom artikkelens innhold og går deretter tilbake til oppgavekøen for å sjekke den neste oppgaven: å skrive et kort sammendrag.

• Agenten skriver deretter sammendraget og sender det som en endelig utgang, som tilfredsstiller intensjonen og oppfyller sluttmålet.

Dermed er dette den enkle GPT-agentarbeidsflyten med et enkelt eksempel.

Brukstilfeller av GPT-agenter

Før vi går inn på fordelene, la oss se på de forskjellige brukstilfellene til GPT-agenter.

• Personlig assistanse/tilgang til nettet: Du kan bruke autonome agenter til å fullføre flere oppgaver i en sekvens, inkludert å søke på nettet for å se etter lenker/svar på spørsmål, administrere økonomi og kalendere, bestille reiser eller andre arrangementer, og overvåke velvære og sunne aktiviteter .

• Innholdsgenerering: GPT-agenter kan generere innhold av høy kvalitet, for eksempel langformede blogger, markedsføringskopier og innlegg i sosiale medier – noe som sparer tid for innholdsmarkedsførere og skapere.

• Interaktivt spill: GPT-agenter kan også brukes mye til å håndtere interaktive spill, som å utvikle adaptive AI-karakterer, lage interaktive og intelligens NCP-er, og tilby kontekstualisert interaksjon i spillet til spillere.

• Kundestøtte: GPT-agenter kan effektivt håndtere kundestøtteforespørsler via chatbots – og gir støtte på nettsteder, applikasjoner og meldingsplattformer. De tar kundehenvendelser om tidligere transaksjoner, betalinger eller spørsmål om nettstedets produkter eller tjenester.

• Økonomistyring: GPT-agenter tilbyr også økonomisk bistand, som å tilby undersøkt økonomisk rådgivning, automatisere svindeloppdagelse og risikovurdering, kredittkortvurderinger, overholdelsesstyring, rapportering, etc.

Dette er bare noen få brukstilfeller av GPT-agenter, men brukstilfellene deres strekker seg til en lang rekke andre formål, inkludert prediktiv analyse, interaktiv historiefortelling, forskning og dataanalyse, helsetjenester og medisinske applikasjoner og mer.

Fordeler med GPT-agenter

GPT-agenter revolusjonerer forretningsdriften. Her er de avgjørende fordelene med GPT-agenter:

• Forbedret effektivitet: Ved å automatisere overflødige oppgaver, som produktundersøkelser, lage en artikkeloversikt eller håndtere kundestøtte – GPT-agenter kan strømlinjeforme flere sekvensielle oppgaver, og forbedre den generelle produktiviteten og effektiviteten til virksomheten.

• Forbedret beslutningstaking: Siden GPT-agenter er opplært i store datasett, gir de verdifull innsikt til bedrifter ved å utnytte ML-kapasiteter og dataanalyse, slik at de kan ta bedre informerte beslutninger.

• Konkurransefortrinn: Ved å generere nøkkelinnsikt og automatisere arbeidsflyter kan GPT-agenter hjelpe bedrifter med å holde seg i forkant og slå det konkurranseutsatte markedet.

• Skalerbarhet: GPT-agenter kan enkelt tilpasse og utvikle seg etter en virksomhets endrede behov og krav ettersom prosessene deres blir mer komplekse – noe som gjør dem skalerbare og svært allsidige løsninger.

• Kostnadseffektivitet: GPT-agenter hjelper bedrifter med å redusere arbeids- og driftskostnader ved å automatisere prosesser, identifisere forbedringsområder og forbedre ressursallokeringen.

• Kompleks problemløsning: GPT-agenters evne til å huske tidligere handlinger og erfaringer og behandle et stort datasett gjør det til en ideell løsning for å løse komplekse problemer.

Nå skal vi utforske begrensningene til GPT-agenter.

Begrensninger for GPT-agenter

GPT-agenter har også en betydelig mengde ulemper og begrensninger, inkludert:

• Sikkerhetsbekymringer: Mange GPT-agenter bygget på LLM-grunnlagsmodusene mangler innebygde verktøy eller sikkerhetstiltak som kreves for å sikre datasikkerhet og integritet – noe som gjør sikkerhet til et stort problem når du bruker GPT-agenter.

• Sikkerhetsbekymringer: Når vi bruker GPT-agenter for trafikkkontroller og autonome kjøretøy, er det alltid en sikkerhetsbekymring, som mindre eller større skader på grunn av begrensede menneskelige kontroller og ekstra sensorer.

• Rogue AI-muligheter: En av de største bekymringene til GPT-agenter er at de blir brukt og trent til ondsinnede formål og blir useriøse enn den opprinnelige treningsintensjonen – noe som gjør det vanskelig å ta kontrollen tilbake.

• Bias og etiske bekymringer: GPT-agenter kan gi upassende og partiske resultater på grunn av skjevheter som er arvet i treningsdataene deres. Derfor er det å redusere etiske forskjeller og skjevheter og sikre rettferdighet en stor utfordring bedrifter står overfor, spesielt når opplæringsdatasettene inneholder skjevheter.

• Mangel på multimediehåndtering: GPT-agenter er først og fremst designet for å jobbe med tekstdata og input, noe som begrenser deres evne til å jobbe med multimedia og håndtere multimodale data, som lyd, bilder og video, uten å kreve ytterligere spesialiserte modeller.

Å være klar over GPT-agentens begrensninger er også viktig for å bruke dem ansvarlig, trygt og etisk.

Flere GPT-agentverktøy er tilgjengelige, inkludert Agent GPT og Auto GPT, som demonstrerer den virkelige bruken av GPT-agenter.

#1. Agent GPT

Agent GPT er et allsidig og kraftig AI-verktøy med åpen kildekode for å konfigurere, lage og distribuere autonome AI-agenter uten kontinuerlig brukerinput. Du trenger bare å spesifisere målet ditt, og Agent GPT, basert på GPT 3.5-arkitekturen, gjør resten.

Den genererer tekst av høy kvalitet i sanntid ved å lenke sammen flere LLM-er, slik at hver utplassert agent kan huske tidligere oppgaver og erfaringer.

Dette gjør at Agent GPT lærer av sine egne tidligere erfaringer og produserer mye bedre og mer nøyaktige resultater over tid.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT er en åpen kildekode autonom agent basert på OpenAIs GPT-4-modell som autonomt fullfører oppgaver for å møte brukerens sluttmål.

Laget av Toran Bruce Richards, Auto-GPT er offentlig tilgjengelig på GitHub og vil snart være tilgjengelig på GUI/webapp. Den kan sømløst samhandle med applikasjoner, programvare og lokale og elektroniske tjenester, som tekstbehandlere og nettlesere, for å fullføre en gitt oppgave.
Lær mer om å installere Auto-GPT gjennom denne enkle og trinnvise veiledningen.

#3. BabyAGI

BabyAGI er et åpen kildekode, uavhengig administrert og GitHub-basert Python-skript inspirert av menneskelig kognitiv utvikling.

Dette AI-drevne oppgavebehandlingssystemet bruker OpenAI og vektordatabaser, som Weaviate og Chroma, for å opprette, prioritere og utføre oppgaver. Den fokuserer på språklæring, forsterkende læring og kognitiv utvikling for å lære og utføre komplekse oppgaver.

#4. SuperAGI

SuperAGI er et autonomt AI-rammeverk som hjelper deg med å utvikle og distribuere autonome GPT-agenter raskt, enkelt og pålitelig.

Tusenvis av selskaper, inkludert giganter som Amazon, Microsoft, Google, Tesla og IBM, stoler på og bruker SuperAGI for å automatisere forretningsprosessene og bygge autonome applikasjoner.

SuperAGI tilbyr også maler for å bygge og lage enkle programvareapplikasjoner ved å bruke spesifikke mål og instruksjoner. Andre viktige funksjoner inkluderer agentminnelagring, ressursbehandling, ytelsestelemetri, flere vektordatabaser og heuristikk for loopingdeteksjon.

Hvordan ser fremtiden ut for GPT-agenter?

For øyeblikket er GPT-agenter på startstadiet av eksperimentering, utvikling, fiasko og suksess, der forskere og utviklere prøver nye ting og bruker caser for å inkorporere autonome agenter i forretningsarbeidsflytene.

Selv om ingen kommersialiserte produkter som bruker GPT-agenter har blitt utgitt ennå, da det fortsatt er i utviklingsfasen, vil dette snart endre seg. GPT-agenter er spådd å dukke opp i alle sektorer, og automatiserer prosesser som forskning og dataanalyse, utdanning og læring, helsevesen og medisiner og bilindustrien.

Men med utviklingen og teknologiske fremskritt til autonome GPT-agenter, vil det å sikre etisk skjevhet, åpenhet, ansvar og ansvarlighet være avgjørende og en stor utfordring å overvinne.

Det skal bli morsomt og spennende å se hva GPT-agenter har i fremtiden og hvordan de vil transformere hverdagslige forretningsprosesser og arbeidsflyter.

Deretter kan du sjekke ut ChatGPT med VS-kode: det første trinnet mot uanstrengt koding.