Итак, давайте начнем с того, что вы уже знаете.
Искусственный интеллект можно использовать для выполнения очень специфических задач, таких как рекомендация контента, написание копий, ответы на вопросы и даже создание фотографий, неотличимых от реальных.
Вы говорите искусственному интеллекту выполнить одну задачу, он ее выполняет. Все просто.
Но что, если вы не хотите придумывать все задачи для ИИ? Что если вы хотите, чтобы он был не просто инструментом, а партнером по команде? Что если вы хотите, чтобы ИИ думал сам за себя?
По-настоящему думал за себя.
Представьте, что вы создали ИИ, которому можно поставить цель, даже такую неопределенную, как «Создать лучшее мороженое в мире», а ИИ составит список дел, выполнит их, добавит новые дела, основываясь на своем прогрессе, а затем продолжит этот процесс, пока цель не будет достигнута.
Именно этим занимаются «автономные агенты», и они являются самым быстрорастущим направлением среди ИИ-разработчиков, однако большинство людей о них не знают.
(На момент написания этой статьи ни одна крупная публикация не писала об автономных агентах, а после публикации лишь несколько изданий рассказали о них, так что если вы читаете эту статью… вы ранняя пташка).
Что такое автономные агенты? Почему они представляют собой такую большую возможность? Как они работают? Как это выглядит в будущем? Как я могу создать или использовать его? Как я могу познакомиться с другими людьми, заинтересованными в автономных агентах?
На эти вопросы я собираюсь ответить для вас прямо сейчас.
Готовы? Давайте сделаем это.
[Интеллектуальные] автономные агенты являются естественной конечной точкой автоматизации в целом. В принципе, агент может быть использован для автоматизации любого другого процесса. Когда эти агенты станут очень сложными и надежными, легко представить экспоненциальный рост автоматизации во всех областях и отраслях, — Боян Тунгуз, Машинное обучение в NVIDIA.
P.S. Я генеральный директор и соучредитель компании Octane AI, где в течение семи лет мы создавали продукты разговорного ИИ, а в последнее время создаем генеративный ИИ и автономные агентские решения для брендов. В 2016 году я предсказал, что примерно сейчас чатботы взлетят и начнут заменять стандартные пользовательские интерфейсы веб-сайтов, и сейчас более 100 миллионов человек пользуются ChatGPT и подобными ему сайтами. Сейчас я точно так же предсказываю, что автономные агенты получат широкое распространение в будущем, но это предсказание не сбудется через семь лет, а произойдет молниеносно.
P.P.S. После написания этой статьи я показал черновик 125 самым умным и интересным людям, которых я знаю, включая Эмада Мостаке (основателя Stability AI), Тони Ху (бывшего исполняющего обязанности главы отдела новых технологий ФБР и основателя Bondoo AI), Троя Картера (бывшего менеджера Леди Гаги), Сахила Лавингиа (основателя Gumroad), Элизабет Йин (соучредитель Hustlefund VC), Хью Хоуи (автор книги «Иллюзия»), Крис Йех (автор книги «Блицскейлинг»), экспертам из NVIDIA, Meta, инвесторам, таким как Райан Гувер (создатель Product Hunt) и Эрика Брешиа (директор Redpoint Ventures, в прошлом COO Github), и многим-многим другие. Их мысли и мнения разбросаны по всему тексту, они дадут вам уникальные знания, впервые представленные миру.
Что такое автономные агенты?
Автономные агенты — это программы на базе ИИ, которые, получив цель, способны создавать для себя задачи, выполнять задачи, создавать новые задачи, изменять приоритеты в списке задач, выполнять новую главную задачу и так до тех пор, пока цель не будет достигнута.
Прочитайте это описание еще раз, потому что, хотя оно простое, оно дикое.
Будущее автономных агентов выглядит так, что каждый станет менеджером, — Йохей Накаджима, создатель BabyAGI.
Автономные агенты могут быть разработаны для выполнения любого количества задач, от управления аккаунтом в социальных сетях, инвестирования на рынке до придумывания лучшей детской книги.
«И это, типа, реально? Они существуют прямо сейчас?»
Да, я знаю, что это звучит как научная фантастика, но они функционируют и существуют. Если вы умеете программировать, вы можете сделать такую штуку всего за несколько минут. И это только начало.
Люди тратят огромное количество времени на выполнение утомительной и ручной работы, в то время как ее могли бы делать компьютеры и освободить их для более творческих занятий или для выполнения вещей, которые в настоящее время могут делать только люди. Автономные агенты позволят людям делать гораздо больше за гораздо меньшее время и — надеюсь — со временем проводить гораздо меньше времени перед экранами!, — Эрика Брешиа, управляющий директор Redpoint.
Методы программирования и ИИ, необходимые для работы автономных агентов, являются реальными и чрезвычайно новыми. Существует множество проектов с открытым исходным кодом, таких как AutoGPT, BabyAGI и Jarvis от Microsoft, которые являются популярными на Github, в сообществах и отделах ИИ.
За первые две недели создания открытой кодовой базы для создания автономных агентов, почти 100,000 разработчиков создали свои проекты, совершенствуя их и доводят до предела, и это только в первые несколько недель после изобретения этих концепций. Число разработчиков, работающих с этой технологией, растет все быстрее.
ИИ-агенты будут повсюду. Компании с миллиардными оборотами появятся благодаря небольшой команде, внедряющей ИИ-агентов, — Бен Тосселл, основатель информационного бюллетеня Ben’s Bites AI Newsletter.
Проект стал больше, чем давно существующие и популярные кодовые базы, включая laravel, bitcoin, django и pytorch.
Популярность Auto-GPT Github растет экспоненциально, быстрее, чем любая кодовая база в истории
Это не научная фантастика. Многие считают, что эти автономные агенты — начало настоящего общего искусственного интеллекта, обычно называемого AGI (Artificial General Intelligence), что является термином, используемым для описания ИИ, который обрел разум и стал «живым».
Автономные агенты могут привести к тому, что все приложения фактических знаний станут коммодити. Если доступ к фактическим знаниям также станет всеобщим, то такие человеческие качества, как креативность, эмоциональность и стратегическое видение, станут еще более отличительными. Но также возможно, что знания становятся все более и более индивидуальными, поскольку отдельные люди и компании пытаются получить экономические преимущества в мире, где приложения фактических знаний становятся товаром, а коллективные знания человечества начинают стагнировать, — Тони Ху, бывший исполняющий обязанности руководителя отдела новых технологий ФБР, соучредитель Bondoo AI.
Посмотрите на этого автономного агента, который только что был выпущен компанией HyperWrite. Вы видите, как он живет в браузере и помогает вам заказать пиццу.
Вы просто говорите: «Закажите большую простую пиццу из Dominos в One Vanderbilt«, и он просто… делает это.
Или, возможно, еще более впечатляющий эксперимент, проведенный в сотрудничестве между Стэнфордом и Google, в котором они создали виртуальный город из 25 автономных агентов и поручили одному из них спланировать вечеринку в честь Дня святого Валентина.
Симулированные люди занимались своими делами, разговаривали друг с другом, формировали новые воспоминания, и в конце концов большинство из них узнали о вечеринке в честь Дня святого Валентина и явились на нее.
«Окей, эээ, безумие… Значит, автономные агенты существуют… И ты просто говоришь ему, какая у него цель, а потом он сам управляет собой вечно?»
Да.
Вы просто даете ему единственную цель, а автономный агент делает все остальное.
Прямо как хороший сотрудник или товарищ по команде.
Хотя, если вы захотите, вы также можете спроектировать автономного агента так, чтобы в определенные ключевые моменты принятия решений он отчитывался перед вами, и вы могли бы на время сотрудничать с ним.
Это «примитивный AGI». Замечательно, что просто обернув LLM в цикл, вы получаете автономного агента, который может рассуждать, планировать, думать, запоминать, учиться — все самостоятельно. Это демонстрирует неиспользованную мощь и гибкость того, что могут сделать LLM, если их обернуть в правильные структуры и подсказки. Всей концепции меньше месяца, поэтому мне не терпится увидеть, как все более сложные агенты, созданные на основе все более способных LLM, повлияют на мир, — Сици Чен, основатель и генеральный директор компании Runway.
«Но что могут делать автономные агенты, Мэтт? Например, когда вы говорите, что они выполняют задания, что вы под этим подразумеваете?»
Отличный вопрос!
Помимо анализа цели и постановки задач, автономные агенты могут обладать рядом способностей, которые позволяют им выполнять любые цифровые задачи, которые может выполнить человек, например:
- Доступ к просмотру Интернета и использованию приложений
- Долгосрочная и краткосрочная память
- Управление компьютером
- Доступ к кредитной карте или другой форме оплаты
- Доступ к большим языковым моделям (LLM), таким как GPT, для анализа, обобщения, составления мнений и ответов.
Кроме того, эти автономные агенты будут иметь разные формы и размеры. Некоторые будут работать за кулисами, где пользователь не будет знать, что они делают, а некоторые будут видимыми, как в примере выше, где пользователь может следить за каждой «мыслью» ИИ.
Автономные агенты позволят каждому жить как глава государства! Нужно что-то сделать? Просто попросите, и ваши агенты позаботятся обо всем остальном. Вам больше никогда не придется тратить мозговые силы на рутину и обыденность, — Крис Йех, соавтор книги «Блицскейлинг» вместе с Ридом Хоффманом.
«Мэтт, я читаю то, что вы пишете, мне кажется, я понимаю, о чем вы говорите, но не могли бы вы привести пример на простом языке, чтобы я мог убедиться, что понимаю«.
Да, конечно.
Вот суперпростой пример того, как может работать автономный агент.
Допустим, есть автономный агент, который помогает проводить исследования, и мы хотим получить сводку последних новостей по определенной теме, допустим, «Новости о Twitter».
- Мы говорим агенту: «Твоя задача — узнать последние новости о Twitter, а затем отправить мне сводку».
- Агент смотрит на цель, использует ИИ типа OpenAI GPT-4, который позволяет ему понять, что написано, и придумывает свою первую задачу. «Задача: Найти в Google новости, связанные с Twitter».
- Затем агент ищет в Google новости о Twitter, находит лучшие статьи и возвращается со списком ссылок. Первая задача выполнена.
- Теперь агент оглядывается на свою основную цель (узнать последние новости о Twitter и затем отправить резюме) и на то, что он только что выполнил (получил кучу ссылок на новости о Twitter), и решает, какими должны быть его следующие задачи.
- Он придумывает две новые задачи. 1) Написать резюме новости. 2) Прочитать содержание ссылок на новости, найденных через Google.
- Теперь агент останавливается на секунду, прежде чем продолжить, ему нужно убедиться, что эти задачи расположены в правильном порядке. Действительно ли он должен сначала написать резюме? Нет, он определяет, что главным приоритетом является чтение содержания новостных ссылок, найденных через Google.
- Агент читает содержание статей, а затем снова возвращается к списку дел. Он думает добавить новую задачу по обобщению содержания, но эта задача уже есть в списке дел, поэтому он не добавляет ее.
- Агент проверяет список дел, в нем остается только один пункт — обобщить прочитанный контент, что он и делает. Он отправляет вам резюме, как вы и просили.
Вот схема, показывающая, как это работает.
Очень круто, правда?
Не забывайте, что это только начало новой парадигмы. Она не совершенна, она еще не захватила мир, но концепция пугающе мощная, и с ростом разработок и экспериментов она быстро войдет в нашу повседневную жизнь.
Вскоре это изменит многие отрасли. С помощью автономных агентов людям будет намного проще делать много дел одновременно. Просто дайте ему задание, и он его выполнит. Такая мощная концепция…, — Барси, основатель информационного бюллетеня The AI Valley Newsletter.
Итак, теперь вы понимаете на высоком уровне, что такое автономный агент, но почему именно они представляют собой такую большую возможность?
Давайте разберемся в этом.
Если мы сможем быстрее получать необходимую нам информацию, позволит ли это нам высвободить время, которое можно посвятить размышлениям, а не действиям? Появятся ли еще лучшие и более креативные идеи в результате того, что мы будем тратить меньше времени на задачи, которые может выполнять агент ИИ?», — Марина Перес, директор по работе с клиентами в Octane AI.
Почему автономные агенты — это такая большая возможность
Совершенно очевидно, что скоро у вас будет не только возможность нанимать людей в качестве сотрудников, но и нанимать искусственный интеллект в виде автономных агентов.
В среднесрочной перспективе, я полагаю, вы увидите огромный рост стартапов, состоящих из 1-2 человек, которые используют комбинацию AutoGPT и таких инструментов, как ChatGPT. И они смогут добиться такого прогресса, который раньше можно было ожидать от стартапа из 100 человек. В долгосрочной перспективе я верю, что большая часть работы может быть и будет заменена AutoGPT, — Натан Ландс, основатель компании Lore.
И они не будут (даже близко) такими дорогостоящими, как люди, они не будут спать, не будут увольняться и будут работать чрезвычайно эффективно.
Когда в 2013 году я основал Product Hunt, частью моего тезиса была вера в то, что барьер для создания программных продуктов будет продолжать снижаться, позволяя небольшим командам (или одному человеку) создавать больше и быстрее, чем когда-либо прежде. Сегодня это как никогда актуально, что ускоряется благодаря ИИ и автономным агентам. Это создает тревогу для одних и возможности для других, которые используют эту технологию для масштабирования своих идей с меньшим количеством людей и капитала. В конечном итоге потребители только выиграют от роста конкуренции и экспериментов по поиску новых решений своих проблем, — Райан Гувер, основатель Weekend Fund и ProductHunt.
Эти автономные агенты будут существовать в каждой отрасли и для каждой задачи, которую только можно себе представить.
Это лишь несколько примеров. Дайте волю своему воображению.
Список можно продолжать и продолжать. Все, что может сделать человек, автономный агент (со временем, но скоро, а в некоторых случаях уже сейчас) сможет сделать лучше.
Музыкальная индустрия навязала слишком много ненужных слоев, которые стоят между артистом и успехом. Эти слои обходятся артисту почти в 35% от его чистого дохода. Автономные агенты смогут строить и реализовывать маркетинговые стратегии, взаимодействовать с поклонниками, создавать сообщества, планировать туры, бронировать площадки и заключать контракты. Это сэкономит деньги и время артиста, — Трой Картер, соучредитель Venice Music, бывший менеджер Леди Гага.
Что же делать с этой информацией?
Есть две вполне реальные возможности.
- Вы создаете автономных агентов и предоставляете их другим для найма.
- Вы нанимаете автономных агентов и теперь можете позволить себе быть более продуктивным в личной жизни или в бизнесе.
Автономные агенты — это следующая волна не только в технологиях, но и в бизнесе в целом. Я предсказываю, что в течение 10 лет появятся многомиллиардные компании, полностью управляемые автономными агентами. Это неизбежно, — Бен Парр, соучредитель и президент Octane AI.
Представьте себе мир, в котором один человек создает компанию, в команде которой работают только автономные агенты. В течение вашей жизни вы, вероятно, увидите, как команда из одного человека сделает это и достигнет рыночной стоимости более миллиарда долларов, для чего сейчас требуется много людей, работающих вместе.
Персонализация в масштабе будет очень интересным вариантом использования. Вы сможете поставить на автопилот многоэтапные процессы, которые сегодня выполняют люди и которые включают в себя создание персонализированных изображений, видео, сайтов, электронных писем или даже звонков в масштабе. Один из вариантов использования, который вызвал большой интерес, — это продажи, — Омар Пера, руководитель направления ИИ в Meta*.
Сейчас, в самом начале пути, будет период, когда те, кто первыми создадут автономные агенты или будут их использовать, будут иметь огромное преимущество перед конкурентами, которые еще не используют эти системы.
В ближайшем будущем я ожидаю, что встречи за обедом, телефонные звонки и собеседования будут появляться в моем календаре без моего участия. Мои агенты и их агенты сделают это, позаботившись обо всех деталях. Мне нужно будет только присутствовать на встрече, — Хью Хоуи, автор бестселлера «Иллюзия».
Прочитав эту статью, вы уже опередили 99% всего мира.
Давайте более подробно рассмотрим, как работают эти автономные агенты.
Автономные агенты способны увеличить производительность мелких создателей контента и членов сообществ, особенно тех, кто обладает творческим воображением. Это будет благом для многих проектов Web3, — Джеффри Цирлин, сооснователь Axie Infinity.
Как работают автономные агенты
Вы уже прочитали о том, как работают автономные агенты, но я подумал, что будет полезно дать вам одну из версий общего фреймворка, а также пошагово разобрать пару примеров автономных агентов.
Я вижу ИИ в целом прямо сейчас, и мы находимся на стадии строительных блоков, которые будут развиваться, чтобы стать искусственными интеллектуальными помощниками, как мы видели в фильмах — как Джарвис из «Железного человека» или TARS из «Интерстеллара».
Сейчас самое время создавать основы, потому что сам ИИ все еще совершенствуется. Ответы могут быть не очень хорошими. У него могут быть ошибки. Но, глядя на то, насколько улучшился ИИ за последние 6 месяцев, я думаю, что мы едва можем представить, как все будет в ближайшие 1-2 года. Так что речь идет о том, чтобы экспериментировать раньше, быстро и кататься там, куда движется шайба, — Дженни Рис, специалист по пользовательским инсайтам в Microsoft.
Сначала приведем обобщенную схему работы автономного агента:
- Инициализация цели: определение цели для ИИ.
- Создание задачи: ИИ проверяет свою память на наличие последних X выполненных задач (если таковые имеются), а затем использует свою цель и контекст недавно выполненных задач для создания списка новых задач.
- Выполнение задач: ИИ выполняет задачи автономно.
- Хранение в памяти: задание и результаты выполнения хранятся в векторной базе данных.
- Сбор отзывов: ИИ собирает отзывы о выполненном задании в виде внешних данных или внутреннего диалога с ИИ. Эта обратная связь будет использована для следующей итерации адаптивного технологического цикла.
- Генерация новых задач: ИИ генерирует новые задачи на основе собранной обратной связи и внутреннего диалога.
- Расстановка приоритетов задач: ИИ изменяет приоритеты в списке задач, анализируя цель и просматривая последнюю выполненную задачу.
- Выбор задачи: ИИ выбирает из списка приоритетных задач самые важные и приступает к их выполнению, как описано в шаге 3.
- Итерация: ИИ повторяет шаги с 4 по 8 в непрерывном цикле, позволяя системе адаптироваться и развиваться на основе новой информации, обратной связи и меняющихся требований.
Довольно невероятно.
Но теперь давайте применим это к нескольким различным случаям использования, которые я решил экстраполировать.
Автономные агенты по-настоящему привлекают меня, потому что они олицетворяют собой конечный стимулятор производительности. Как человек, который высоко ценит автоматизацию утомительных или повторяющихся задач, я считаю, что эти агенты способны совершить революцию в нашей работе, позволяя нам направить нашу умственную энергию на более значимые занятия, — Габриэль Менезес, директор по инженерным вопросам Octane AI.
Пример №1: Автономный агент — менеджер социальных сетей
Допустим, вместо того чтобы нанимать менеджера социальных сетей для управления вашими аккаунтами в социальных сетях, вы хотите, чтобы автономный агент делал все за вас за меньшую цену и круглосуточо.
Это не просто виртуальные помощники. Это революция в ускорении всей работы, исследований и даже игр в Интернете. Все, что вы можете делать в Интернете, на что уходят часы, дни, месяцы, теперь может быть выполнено в фоновом режиме за считанные минуты, — Шэрон Чжоу, преподаватель CS в Стэнфорде и бывший менеджер по продуктам машинного обучения в Google.
Вот как может выглядеть фреймворк для такого автономного агента.
- Инициализация цели: установка начальных параметров, такие как целевая аудитория, платформы социальных сетей, категории контента и частота публикации.
- Сбор данных: сбор данных о прошлых постах в социальных сетях, взаимодействии пользователей и тенденциях, характерных для конкретной платформы. Это могут быть лайки, шаринг, комментарии и другие показатели вовлеченности.
- Анализ контента: анализ собранных данных для выявления закономерностей, популярных тем, хэштегов и влиятельных лиц, имеющих отношение к вашей целевой аудитории. Этот этап может включать обработку естественного языка и методы машинного обучения для понимания контента и его контекста.
- Создание контента: на основе анализа генерируются идеи контента и создаются посты в социальных сетях с учетом платформы и предпочтений аудитории. Для этого можно использовать сгенерированный ИИ текст, изображения или видео, а также включается пользовательский контент или контент, собранный из других источников.
- Составление расписания: определяется оптимальное время для размещения каждого фрагмента контента на основе тенденций, характерных для конкретной платформы, активности аудитории и желаемой частоты. Составляется соответствующее расписание постов.
- Мониторинг эффективности: отслеживается эффективность каждого поста с точки зрения показателей вовлеченности, таких как лайки, доли, комментарии и количество переходов по ссылкам. По возможности собираются отзывы пользователей для дальнейшего уточнения понимания предпочтений аудитории.
- Итерации и улучшения: анализируются данные о производительности и отзывы пользователей, чтобы определить области для улучшения. Обновляется стратегию контента, процессы создания и планирования, чтобы учесть эти идеи. Проходятся этапы 2-7, чтобы постоянно совершенствовать систему управления социальными сетями и повышать ее эффективность с течением времени.
Люди будут владеть персональными агентами, которые будут общаться с агентами, принадлежащими другим людям и компаниям. Большинство вычислительных устройств будут в первую очередь служить в качестве коммуникационных устройств для общения с агентами, — Коннер Рул, старший инженер-программист в Stability AI.
Включив эту систему циклов в управление социальными сетями, вы сможете создать динамичную и адаптивную стратегию, которая будет развиваться в соответствии с предпочтениями вашей аудитории и постоянно меняющимся ландшафтом социальных сетей. Это поможет увеличить вовлеченность, охват и общую эффективность ваших усилий в социальных сетях.
Еще один случай использования автономного агента, который меня восхищает, — это его применение в сфере сочинения музыки. Используя мощь алгоритмов, управляемых искусственным интеллектом, эти агенты могут анализировать мои личные предпочтения, любимые жанры и даже конкретные музыкальные элементы, которые вызывают у меня резонанс. Затем они могут генерировать оригинальные мелодии, гармонии и ритмы, фактически создавая музыку вместе со мной. Такое творческое сотрудничество способно расширить мои музыкальные горизонты, позволяя мне исследовать новые стили и жанры, о которых я, возможно, раньше не задумывался. Более того, автономный агент может предоставить ценную обратную связь по моим композициям и предложить варианты по их улучшению, способствуя моему росту как музыканта. Слияние искусственного интеллекта и человеческого творчества в процессе сочинения музыки может привести к инновационным и уникальным результатам, расширяя границы художественного выражения, — Катя Сапожнина, директор по продуктам Octane AI.
Пример №2: Автономный агент — менеджер политической кампании
Что если вы баллотируетесь на политическую должность и хотите использовать умного и никогда не спящего помощника, чтобы помочь вам победить?
Я в восторге от агентов, которые выполняют работу, не обязательно сложную, но просто требующую некоторого времени и усилий, например, такие вещи, как бронирование авиабилетов, я бы с удовольствием передал агенту, — Сахил Лавингия, основатель и генеральный директор Gumroad.
Вот как может выглядеть автономный агент, который помогает вам выиграть выборы.
- Инициализация цели: победить на выборах, набрав большинство голосов.
- Сбор данных: сбор данные об избирателях, демографических показателях, ключевых вопросах, сообщениях кампании и другой необходимой информацию.
- Анализ контекста: анализ собранных данных, чтобы выявить тенденции, возможности и проблемы. На основе этого анализа уточняется первоначальная цель, разбивая ее на конкретные подцели, такие как привлечение неопределившихся избирателей, повышение явки избирателей в ключевых районах или улучшение сообщений кампании по конкретным вопросам.
- Формирование задач: составление задач, связанных с уточненными подцелями, например, планирование мероприятий по работе с избирателями, создание целевой рекламы или разработка политических предложений.
- Расстановка приоритетов задач: ранжирование задач на основе их потенциального влияния на достижение подцелей и общей цели — победы на выборах.
- Выполнение задач: решение задач с наивысшим приоритетом, распределение ресурсов и назначение членов команды по мере необходимости.
- Мониторинг эффективности: оценка эффективности выполненных задач, отслеживание ключевых показателей эффективности, таких как вовлеченность избирателей, общественное мнение и показатели сбора средств. Оценка успеха отдельных задач и общего прогресса кампании в достижении подцелей и первоначальной цели.
- Итерации и улучшения: анализ данных о результатах работы, чтобы определить области для улучшения. Обновление стратегии кампании, чтобы учесть эти идеи. Повторение этапов 2-8, чтобы постоянно совершенствовать систему управления политической кампанией и повышать ее эффективность с течением времени.
Меня больше всего радует возможность рекурсивного самоклонирования. Агент ИИ может создать копию самого себя, передать директивы по выполнению задачи и начать разговаривать со своим собратом, чтобы выполнить работу. Это весьма примечательная, но чуждая эмерджентная способность, — Джим Фан, научный сотрудник NVIDIA по ИИ.
Сначала один кандидат может использовать автономного агента и иметь огромное преимущество над всеми, но представьте, как это будет выглядеть, когда у каждого кандидата будет один… или много агентов.
Я не думаю, что все будут использовать автономных агентов. Они будут повсюду, но по мере того, как ИИ станет повсеместным, произойдет возрождение 100% человеческой работы. Многие люди вновь откроют для себя ручку и бумагу, захотят, чтобы искусство создавалось только человеком… Мы увидим множество продуктов и творений, которые будут рекламировать «сделано только человеком». Очень скоро это станет очень популярным лейблом. Чем больше развиваются технологии, тем больше я наслаждаюсь длительными периодами полностью автономного времени, а вскоре и времени «вне ИИ», — Лоик Ле Мер, основатель и генеральный директор PAWA | loic.
Пример №3: Автономный агент — репетитор по математике
Здесь опишем автономного агента, предназначенного для обучения ребенка математике.
Это прорывная парадигма, которая имеет много возможностей для исследования. Хотя ранние эксперименты ограничивали агентов поисковыми запросами, мы увидим широкий спектр исследований и побочных проектов, вооружающих автономных агентов новыми инструментами. Каждый набор инструментов будет значительно расширять потенциальные сценарии использования, — Пит Хуанг, основатель The Neuron Daily AI Newsletter, Ex Airtable.
- Инициализация цели: определить текущий уровень математических навыков ребенка и установить индивидуальный путь обучения, чтобы помочь ему улучшиться.
- Сбор данных: сбор информации о стиле обучения ребенка, его прогрессе и успеваемости с помощью оценок, взаимодействия и обратной связи.
- Анализ контекста: анализ собранных данных для выявления сильных и слабых сторон, предпочтений в обучении, а также любых внешних факторов, влияющих на прогресс ребенка.
- Генерация заданий: генерирование заданий на основе потребностей и пути обучения ребенка, например, выбор подходящих упражнений, предоставление объяснений или примеров из реальной жизни.
- Определение приоритетов заданий: ранжирование заданий на основе их потенциального влияния на обучение и развитие навыков ребенка, обеспечивая баланс между сложностью и увлекательностью.
- Выполнение заданий: выполнение наиболее приоритетные задачи, адаптируя подход к обучению и подачу материала по мере необходимости, чтобы максимально повысить эффективность обучения и вовлеченность ребенка.
- Мониторинг эффективности: оценка эффективности репетиторства путем отслеживания ключевых показателей эффективности, таких как прогресс в достижении целей обучения, улучшение математических навыков, вовлеченность и удовлетворенность ребенка.
- Петля обратной связи: постоянно отслеживать успеваемость ребенка и обновлять шаги по анализу контекста, формированию задач и определению их приоритетности на основе новых данных и представлений. При необходимости корректировать первоначальную цель и траекторию обучения, чтобы лучше поддерживать развитие математических навыков ребенка.
- Итерация и совершенствование: анализ результатов работы ребенка и обновление этапов контекстного анализа, создания заданий и определения приоритетов заданий на основе новых данных и представлений. При необходимости корректировка первоначальной цели и траектории обучения, чтобы лучше поддерживать развитие математических навыков ребенка. Повторить этапы 2-9, чтобы постоянно совершенствовать систему управления обучением и повышать его эффективность с течением времени.
Эта система типа автономного агентного цикла описывает процесс для образовательного репетитора по математике, который адаптивно поддерживает и направляет процесс обучения ребенка, фокусируясь на постоянном совершенствовании и персонализации на основе потребностей и прогресса ребенка.
Будущее автономных агентов
Сейчас человечество находится в самом начале разработки автономных агентов. Мы копаемся в них, ломаем, экспериментируем, делаем плохие и хорошие вещи.
Автономные агенты воплотят ваши идеи в жизнь, просто по запросу о помощи. Эти агенты могут служить друзьями, коллегами и сотрудниками, обеспечивая вам огромное количество свободного времени. Мне интересно узнать, как бы вы решили потратить эту вновь обретенную свободу?, — Казуки Накаясики, соучредитель и генеральный директор компании Glasp.
Почти ни один коммерческий продукт еще даже не выпущен, все по-прежнему находятся в режиме разработки.
Но скоро все изменится. Автономные агенты начнут появляться повсюду, и в один прекрасный день будет невероятно странно, если кто-то не будет иметь одного или нескольких автономных агентов, помогающих ему в любой момент времени.
Вместо того чтобы сосредоточиться на замене работы людей, сосредоточьтесь на расширении того, что они могут делать. Сделать что-то «умным» раньше означало сделать его данные доступными через API. Следующим поколением «умного» продукта будет вопрос о том, как этот продукт может лучше помочь вам. Например, «умный» адрес электронной почты может быть способен предпринимать интересные действия в зависимости от ваших предпочтений. Если вы любите делать покупки, возможно, он будет отслеживать электронную почту, когда интересующий вас товар поступит в продажу, сравнивать цены или даже вести переговоры о цене от вашего имени, зная в частном порядке, в какой степени вы цените товар и сколько готовы заплатить, — Мэтт Хартман, управляющий партнер Factorial Capital, инвестор HuggingFace.
Люди будут двигаться по жизни с помощью всевозможных автономных агентов, дополняющих их движения, решения и действия. Если в какой-то момент у нас появятся нейронные имплантаты, то все это будет происходить беспрепятственно, так же как сегодня работает мышление в собственной голове.
Каждый будет иметь доступ к виртуальному исследователю, помощнику, писателю или работнику бесплатно или за небольшую плату. Доступ демократизируется, — Джеремайя Овьянг, ИИ-инвестор.
Вот мои прогнозы относительно будущего автономных агентов:
- 2023 год — множество коммерциализированных автономных агентов для игр, личного пользования, маркетинга и продаж.
- 2024 — коммерциализация автономных агентов для каждой категории, но не массовое внедрение.
- 2025 — массовое внедрение автономных агентов во всех категориях для всего, что только можно себе представить.
- 2026 — большинство людей в странах первого мира живут повседневной жизнью при поддержке армии автономных агентов.
В ближайшие 2-5 лет большинство людей будут работать не на человека, а на автономного агента.
Я вижу использование дополненной реальности Holodeck, почти полностью управляемой ИИ, где множество вещей происходит как автоматически, так и с вашей ручной подсказкой. Да, люди будут работать на ИИ. Да, все будут его использовать, но лишь немногие будут знать, что это такое и как его создавать. Мир глубоко изменится благодаря LLM и грядущим автономным агентам и системам. LLM (Large Language Models) — это самая демократизирующая сила, когда-либо изобретенная человеком. Почему? LLM теперь могут работать на дешевых компьютерах без подключения к центральному серверу. Этот маленький движок, по сути, включает в себя все человеческие знания. Невероятно, что его можно запустить на чем-то, что не подключено к Интернету. Автономные агенты просто заставляют этот Holodeck работать почти автоматически. Все, от погоды до доставки пиццы, будет происходит почти автоматически с минимальным участием человека, — Роберт Скобл, директор по AI-First стратегии в Infinite Retina.
«Мэтт, это уже очень много, будущее будет интересным. Но с чего я могу начать работу с автономными агентами уже сегодня?»
Это лучший вопрос, который можно задать. У меня есть все необходимые вам ресурсы.
Позвольте мне показать вам.
В этом будущем все, вероятно, будут использовать автономных агентов в том или ином качестве, будь то для личной продуктивности, бизнес-операций или творческих начинаний. По большей части люди будут выступать в роли «мэтров» для этих агентов ИИ, определяя их цели и подталкивая их. Мы также будем «работать на агентов ИИ» точно так же, как мы должны работать в рамках ограничений компаний, процессов и других систем. Однако я думаю, что во многих случаях агенты ИИ будут работать гораздо лучше, чем компании и системы в обществе сегодня, они создадут возможности, от которых выиграют все, — Джо Хайтцеберг, сооснователь Crowd Cow.
Как создавать и использовать автономные агенты
Теперь вы готовы с головой окунуться в мир автономных агентов. Я собираюсь предоставить вам ресурсы, необходимые для того, чтобы начать создавать или использовать автономные агенты самостоятельно.
Найдите конкретный сценарий использования в B2B с большим количеством повторяющихся задач. Sales ops. Ad ops. Event ops. Бухгалтерские ops. Сейчас их так много, что есть из чего выбрать, — Элизабет Йин, соучредитель Hustlefund.
Мне не терпится увидеть, что вы сможете с этим сделать, и если вы создадите что-то крутое, я с удовольствием на это посмотрю.
Сначала сузьте свой сценарий использования, насколько это возможно. Затем разработайте продукт, который предполагает наличие человека в контуре, и способ оценки успешности процесса. И шаг за шагом повышайте уровень автоматизации. И только потом расширяйте сферу применения, — Итамар Фридман, соучредитель и генеральный директор Codium AI.
Создание автономных агентов
Здесь у вас есть несколько вариантов.
- Создать самому: посмотрите на схему, которую я предоставил ранее, и отправляйтесь в путешествие, чтобы построить все с нуля! Вы определенно сможете это сделать, это не так страшно, как может показаться. Некоторые рекомендуемые программные решения — это GPT-4 от OpenAI, векторная база данных Pinecone и фреймворк LangChain.
- Auto-GPT: это популярный вариант с открытым исходным кодом, созданный Тораном Ричардсом. Он включает в себя опции для подключения к интернету, использования приложений, долгосрочной и краткосрочной памяти и многое другое.
- BabyAGI: еще один популярный вариант с открытым исходным кодом, созданный Йохеем Накаджимой. Хотя этот вариант пока не подключается к Интернету, он очень элегантен и содержит менее 200 строк кода.
- Jarvis от Microsoft: очень похож на Auto-GPT и BabyAGI, но гораздо более надежен и разработан Microsoft и HuggingFace.
Я думаю, что вначале у нас будут автономные агенты, ориентированные на вертикальную специфику, настроенные на определенный набор данных, который позволит им выполнять определенную роль в данной области. Две (единственные?) области LLM, в которых мы пока наблюдаем большое внедрение — это копирайтинг и программирование. Экстраполируя дальше, имеет смысл думать, что ИИ, которые мы имеем в этих двух областях, начнут становиться более автономными. В ближайшем будущем это может произойти следующим образом: вместо того, чтобы человек давал подсказку для инициализации написания текста или завершения кода, ИИ будет автономно давать вам новые предложения каждый день для просмотра, без необходимости начинать или подсказывать их, — Лонис Хамаили, создатель сайта godmode.space
Использование автономных агентов
Готовы завести собственного агента? Вот несколько вариантов.
- Используйте любой из вариантов в разделе «Создай свой собственный» выше!
- AgentGPT: создайте и запустите автономный агент (AutoGPT) на сайте, логин не требуется.
- HyperWrite Assistant: расширение для хрома, позволяющее отдавать браузеру команды, а браузер их выполняет.
Люди из всех слоев общества могут воспользоваться опытом и эффективностью, которые раньше были доступны только высшим слоям общества. Такая демократизация персональной помощи может привести к повышению производительности и более сбалансированному отношению между работой и личной жизнью, позволяя людям сосредоточиться на своих увлечениях, творчестве и личностном росте, в то время как их помощники с искусственным интеллектом будут заботиться о более обыденных аспектах их повседневной жизни, — Мэтт Шумер, основатель и генеральный директор HyperWrite.
Неважно, умеете ли вы кодить или еще не умеете, я призываю вас потратить несколько часов на эксперименты. Это не так сложно или трудно, как может показаться, и чем быстрее вы испачкаете руки, тем быстрее вы узнаете об автономных агентах.
Как инвестора, использование автономных агентов для выполнения работы аналитиков и юристов или, по крайней мере, их суперзарядки меня очень радует. Они могут быть запрограммированы на поиск сделок при определенных условиях, анализ по определенным факторам, а затем составление индивидуальных электронных писем для меня, чтобы начать разговор, — Брейтон Уильямс, соучредитель Boost VC.
Ландшафт автономных агентов широко открыт для интерпретаций и инноваций. 99% сценариев использования еще не созданы или не опробованы, возможности безграничны, и вы можете воспользоваться ими.
Меня очень интересует оркестровка и модульное решение небольших задач программирования для достижения более масштабной конечной цели. Мы знаем, что LLM хорошо программируют на основе проблем, но мы не видели доказательств того, что они могут, например, перенести всю кодовую базу с Android на iOS или даже создать приложение с нуля. Я подозреваю, что агент с правильной схемой оркестровки и структурой памяти может это сделать, — Нил Хосла, соучредитель и генеральный директор Curai.
Это пространство развивается невероятно быстро, быстрее, чем все, что я когда-либо видел раньше. Кажется, что каждый час появляется новая информация, новые эксперименты и новые релизы.
Как же за всем этим угнаться?
Я позабочусь об этом. Пойдемте со мной.
Как познакомиться с людьми, заинтересованными в автономных агентах
Вы находитесь только в начале пути автономных агентов, и я знаю, что вы все еще горите вопросами и идеями, которыми хотите поделиться.
Если вы сидите и думаете о чем-нибудь из перечисленного ниже, то у меня есть для вас идеальное решение:
«Я хотел бы быть в курсе новых разработок в области автономных агентов».
«У меня есть идея для автономного агента, я хочу поделиться ею с кем-нибудь и посмотреть, что они думают!»
«Я создал автономного агента, я бы хотел поделиться им с людьми!»
«Я хочу инвестировать в людей, создающих автономных агентов».
Если это похоже на вас, и ваше любопытство к автономным агентам разгорелось, вот что вам следует делать дальше.
- Подпишитесь на мою рассылку и подпишитесь на мой новый канал на YouTube, чтобы продолжать получать больше информации, новостей и мыслей о продуктах, связанных с ИИ и автономными агентами. Я создаю продукты (используемые тысячами компаний) в этой области с 2016 года и стараюсь всегда быть на переднем крае происходящего.
- Присоединяйтесь к группе «Автономные агенты» на Facebook*. Здесь вы можете делиться контентом, проектами и мнениями об автономных агентах.
Например, когда я говорил об автономных агентах с Эмадом Мостаке, основателем и генеральным директором Stability AI, его ответ был таким: «Роевой интеллект победит AGI». Что он имел в виду? Подпишитесь на мою рассылку, и мы изучим этот вопрос глубже.
Мир быстро меняется, и я очень хочу вместе с вами окунуться с головой в слияние человечества и искусственного интеллекта.
Создавайте то, что нужно людям. Постарайтесь не разрушить мир случайно. Скоро еще поговорим.