Sposoby przekazywania danych między modelami a agentami AI. Budowanie agentów AI.

Sposoby przekazywania danych między modelami a agentami AI

Przekazywanie danych między modelami a agentami AI odbywa się w różnych formach i zależy od architektury systemu oraz specyficznych wymagań zadania. Poniżej przedstawiam kilka głównych metod przekazywania danych oraz wyzwalaczy, które inicjują ten proces.

Sposoby przekazywania danych:

1. Interfejsy API (REST, GraphQL, gRPC, SOAP):

   • REST API to najczęściej stosowana metoda wymiany danych między agentami a modelami AI. Standardowe metody HTTP (GET, POST, PUT, DELETE) umożliwiają przesyłanie danych w formacie JSON, XML lub innych.
     
     
   • gRPC zapewnia wyższą wydajność w porównaniu do REST, szczególnie w systemach wymagających szybkiej komunikacji w czasie rzeczywistym. Użycie protokołów takich jak Protobuf sprawia, że transmisja jest szybka i efektywna.
     
     
   • GraphQL może być używane, gdy chcemy precyzyjnie określić, które dane mają zostać przekazane, co jest szczególnie przydatne w bardziej złożonych systemach.

2. Kolejki wiadomości (Message Queues):

   • Kolejki wiadomości, takie jak RabbitMQ, Apache Kafka, Amazon SQS, umożliwiają asynchroniczną wymianę danych między komponentami systemu. Agent może wysłać wiadomość do kolejki, z której inne modele mogą ją pobrać i przetworzyć. Jest to typowe w architekturach mikroserwisowych, gdzie różne komponenty mogą działać niezależnie.
     
     
   • Apache Kafka jest preferowana w przypadku obsługi dużych ilości danych w czasie rzeczywistym, zapewniając skalowalność i wysoką dostępność.

3. Zdarzenia i systemy oparte na zdarzeniach (Event-Driven Systems):

   • W systemach opartych na zdarzeniach, dane są przekazywane w odpowiedzi na konkretne zdarzenie (np. zmiana w danych wejściowych, zakończenie procesu, otrzymanie nowego zapytania). Event bus (np. AWS EventBridge, Apache Kafka) może być użyty do propagowania zdarzeń między agentami a modelami AI.
     
     
   • Webhooks to przykład zastosowania zdarzeń, gdzie jeden system (np. agent AI) wysyła żądanie HTTP do drugiego systemu (modelu AI) w momencie, gdy spełnione są określone warunki (np. zakończenie procesu analizy).

4. Pamięć współdzielona:

   • W systemach działających w tej samej przestrzeni pamięci (np. aplikacje lokalne, monolityczne systemy), dane mogą być przekazywane przez shared memory. To rozwiązanie jest szybkie, ale wymaga synchronizacji dostępu do danych, co może stanowić wyzwanie w większych systemach.

5. Rurociągi danych (Data Pipelines):

   • W systemach opartych na procesach ETL (Extract, Transform, Load), dane mogą przechodzić przez szereg etapów przetwarzania, gdzie wyniki jednego modelu są używane przez kolejne. Apache Airflow, Luigi czy Kubeflow Pipelines to popularne narzędzia do automatyzacji i orkiestracji rurociągów danych w systemach AI.

6. Model Sharing i Versioning:

   • W bardziej zaawansowanych systemach, gdzie modele są rozwijane i aktualizowane, dane mogą być przekazywane w formie modeli zapisanych w formatach takich jak ONNX lub TensorFlow SavedModel. Taki model może być ładowany i wykorzystywany przez inne komponenty systemu, np. agenta AI.

Wyzwalacze (Triggers) danych:

1. Przyjście nowych danych wejściowych:

   • Zdarzenia zewnętrzne, takie jak przybycie nowych danych lub zmiana stanu danych, mogą wyzwalać przekazywanie danych między agentami a modelami AI. Na przykład, w systemie monitorującym wykrycie anomalii może spowodować przekazanie danych do modelu klasyfikującego.

2. Zakończenie procesu obliczeniowego:

   • Po zakończeniu zadania w jednym modelu (np. analiza danych wejściowych, przetwarzanie obrazu), agent AI lub inny komponent systemu może wyzwolić przekazanie wyników do kolejnego modelu. Na przykład, model predykcyjny może wysłać swoje wyniki do systemu rekomendacji.

3. Zmiana stanu lub warunków w systemie:

   • System może reagować na zmiany w stanie otoczenia, takie jak wprowadzenie nowych parametrów, zmiany w konfiguracji lub aktualizacje danych wejściowych. Wówczas model AI może otrzymać dane, aby dostosować swoje prognozy lub decyzje.

4. Interakcje użytkownika (request-response):

   • Agent AI może czekać na zapytania od użytkowników lub innych systemów, np. zapytania o rekomendacje produktów, prognozy czy odpowiedzi na pytania. Gdy użytkownik zainicjuje interakcję, dane są przekazywane do odpowiednich modeli do przetworzenia.

5. Progi aktywacji (Thresholds/Triggers):

   • Wiele systemów AI działa na podstawie określonych progów, które wyzwalają działanie agenta lub modelu. Przykładem może być system wykrywania oszustw, gdzie przekroczenie określonego progu (np. kwoty transakcji) wyzwala uruchomienie modelu predykcyjnego.

6. Zdarzenia z systemu zewnętrznego:

   • Agenci AI mogą również reagować na zewnętrzne sygnały lub zdarzenia. Na przykład, integracja z systemami zewnętrznymi może przesłać dane do systemu AI, który w odpowiedzi wyzwala proces predykcji lub klasyfikacji.

Podsumowanie:

Przekazywanie danych między modelami a agentami AI odbywa się za pomocą różnych technologii, takich jak API, kolejki wiadomości, systemy oparte na zdarzeniach czy pamięć współdzielona. Wyzwalacze, które inicjują te procesy, mogą pochodzić od nowych danych wejściowych, zakończenia obliczeń, zmian stanu systemu lub interakcji użytkownika. Efektywne zarządzanie tymi procesami wymaga odpowiedniej architektury systemu oraz integracji różnych komponentów AI.

Tworzymy zaawansowane ekosystemy Agentów AI i Multi-Agentów, które pomagają optymalizować procesy, efektywnie zarządzać danymi i wspierać decyzje. Nasze dedykowane rozwiązania, projektowane zarówno z wykorzystaniem platform Low/No-Code, jak i technologii szytych na miarę, integrują się z istniejącymi systemami, zwiększając ich funkcjonalność i wydajność.

Oferujemy również konsulting w zakresie projektowania i wdrażania Agentów AI, dostarczając wsparcie na każdym etapie realizacji projektu

Przygotowaliśmy dla Ciebie zbiór artykułów, które krok po kroku wprowadzą Cię w proces budowy agentów AI. Rozpoczynając od podstawowych pojęć, przejdziemy przez bardziej zaawansowane techniki, które umożliwią Ci zrozumienie wszystkich etapów tworzenia efektywnych agentów AI. Z każdym artykułem będziesz poszerzać swoją wiedzę i umiejętności w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

1. Wprowadzenie do systemów wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems)

• Jaka jest różnica pomiędzy pojedynczym modelem ML a agentem AI?
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Wspólna i rozproszona wiedza w systemach wieloagentowych.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Modelowanie logiki w systemach wieloagentowych (MAS – Multi-Agent Systems).
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Zasady komunikacji między agentami AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Ontologia w komunikacji agentów AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Tworzenie ontologii w agentowych systemach AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Protokóły MQTT, gRPC i AMQP w systemach opartych na agentach AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Definiowanie punktów eskalacji w systemach wieloagentowych i strukturach decyzyjnych, Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie

2. Architektura systemów wieloagentowych. Budowa agentów AI

• Projektowanie architektury systemu wieloagentowego.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Zasady tworzenia hierarchicznej struktury agentów AI.
  Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Projektowanie hierarchii agentów AI. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Orkiestracja w systemach agentów AI. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie
  
  
• Badanie przepustowości i wydajności agentów AI w hierarchicznym systemie agentów. Budowa dedykowanego agenta AI na zamówienie

3. Wybór lidera i zarządzanie współpracą agentów. Budowa agentów AI

• Wybór lidera w systemach multiagentowych. 
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Wybór lidera na podstawie "głosowania" agentów (Voting-based Leader Election) w systemach wieloagentowych.  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Heartbeat w systemach rozproszonych.( w trakcie przygotowania)
  
  
• Relacje zależności w systemach wieloagentowych. 
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Logika zarządzania blokadami w systemach, w których wiele procesów lub agentów AI może współdzielić zasoby. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Zarządzanie kolizjami agentów AI. Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.
  
  
• Negocjacje w zadaniach orientowanych na cele (ang. task-oriented domain)
  Tworzenie dedykowanego agenta AI na zamówienie.

4. Budowanie i testowanie agentów AI. Budowa agentów AI

• Rozwiązania szyte na miarę" czy platformy no low-code? Co wybrać do budowy agenta AI?
  
  
• Testowanie agentów multimodalnych. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Sposoby przekazywania danych między modelami a agentami AI. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Komunikacja w ekosystemie agentów AI. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.

5. Uczenie się i adaptacja agentów AI. Budowa agentów AI.

• Uczenie się indywidualne i zespołowe w środowisku agentów AI. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Federated Learning (FL).Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Czy zastosowanie agentów AI pozwala uniknąć zjawiska halucynacji? 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.

6. Modele, kontrola i bezpieczeństwo. Budowa agentów AI

• Practical Reasoning Agent (PRA). Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Agenci rozumowania dedukcyjnego. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
• Implemetacja modeli strażniczych (Guard Models) w modelach LLM
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Rola kontrolna alignment layers w modelach LLM. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Hakowanie modeli LLM za pomocą monitów prompt injection. 
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Sposoby manipulacji i łamania zabezpieczeń modeli w systemach AI.
  Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  

7. Zastosowania systemów agentowych. Budowa agentów AI

• Budowa systemu agentów AI przykład.  - System Multiagentowy dla Automatyzacji Rezerwacji Wakacyjnych.
  
  
• Vertical AI agent. Tworzenie dedykowanych agentów AI na zamówienie.
  
  
• Mechanism Design. Budowa agenta AI

8. Weryfikacja i optymalizacja systemów. Budowa agentów AI

• Weryfikacja implementacji systemów wieloagentowych przy użyciu metod formalnych. Budowa agentów AI
• Metody formalne w inżynierii oprogramowania zorientowanej na agentów AI.Budowa agentów AI
•