Jaka jest różnica pomiędzy pojedynczym modelem ML a agentem AI? Budowanie agentów AI.
07.01.2025 | admin
Różnica między pojedynczym modelem uczenia maszynowego (ML) a agentem sztucznej inteligencji (AI) polega na poziomie złożoności, celach, oraz sposobie działania i podejmowania decyzji. Oto szczegółowe porównanie:
1. Pojedynczy model ML
Pojedynczy model uczenia maszynowego to matematyczna konstrukcja, która jest zaprojektowana do rozwiązywania konkretnego problemu na podstawie danych. Model ML jest statyczny w sensie, że po jego wytrenowaniu działa na danych wejściowych, aby generować przewidywania, klasyfikacje lub inne odpowiedzi.
Charakterystyka modelu ML:
- Zadanie:
Rozwiązywanie jednego, specyficznego problemu (np. klasyfikacja obrazów, prognoza wartości). - Wejście i Wyjście:
Otrzymuje dane wejściowe (np. obrazy, tekst, liczby) i generuje wyjście (np. etykiety, liczby, rekomendacje). - Sposób działania:
Uczy się na podstawie danych treningowych i stosuje modelowanie statystyczne lub algorytmy optymalizacyjne. - Brak kontekstu lub pamięci:
Model ML nie zachowuje stanu, nie podejmuje decyzji na podstawie długoterminowego kontekstu ani nie podejmuje interakcji z otoczeniem w sposób ciągły.
Przykład:
Model klasyfikacji obrazów (np. CNN - sieć konwolucyjna) rozpoznaje, czy na obrazie znajduje się pies, kot czy ptak, ale nie "rozumie" kontekstu ani nie podejmuje decyzji, co zrobić z tymi informacjami.
2. Agent AI
Agent sztucznej inteligencji to system, który nie tylko podejmuje decyzje na podstawie danych, ale także posiada zdolność do interakcji z otoczeniem, posiadania celów (pragnień), działań oraz strategii, aby te cele osiągnąć. Agent AI może wykorzystywać różne modele uczenia maszynowego w ramach swojej struktury, ale jest to bardziej złożony system, który operuje na wyższym poziomie.
Charakterystyka agenta AI:
- Zadanie:
Agent AI ma zdolność do podejmowania decyzji, planowania, reagowania na zmiany w otoczeniu, interakcji z użytkownikami oraz uczenia się z doświadczeń
. - Zdolność do interakcji: Agent AI aktywnie wchodzi w interakcje z otoczeniem (np. poprzez roboty, aplikacje), reagując na zmieniające się warunki.
- Pamięć i stan:
Agenci AI mogą mieć pamięć o przeszłych działaniach i decyzjach (np. śledzenie celów, strategii) oraz wykorzystywać te informacje w długoterminowym planowaniu. - Cele i motywacja:
Agenci AI często mają cele do osiągnięcia i działają w sposób autonomiczny, podejmując decyzje na podstawie swojego "przekonania" o stanie otoczenia oraz priorytetów.
Przykład:
Agent w systemie rekomendacyjnym może nie tylko sugerować produkty na podstawie historii zakupów, ale również dynamicznie dostosowywać rekomendacje w czasie, biorąc pod uwagę zmiany w preferencjach użytkownika, a także modyfikować swoje zachowanie na podstawie informacji o jego reakcjach na wcześniejsze rekomendacje.
Załóżmy, że mamy aplikację webową dla systemu rekomendacji produktów, która wykorzystuje dwa różne modele:
-
Model 1:
Model rekomendacji oparty na uczeniu maszynowym (np. algorytm filtracji współpracy lub sieć neuronowa), który prognozuje, jakie produkty będą najbardziej odpowiadały preferencjom użytkownika, na podstawie jego historii zakupów i podobieństwa do innych użytkowników. -
Model 2:
Model oceny ryzyka, który ocenia, czy użytkownik jest skłonny do zakupu na podstawie jego zachowań w aplikacji, np. czasu spędzonego na stronie, liczby kliknięć czy działań z poprzednich sesji.
Jak oba modele współpracują w agencie AI?
- Krok 1:
Model 1 generuje rekomendacje produktów na podstawie danych o użytkowniku. - Krok 2:
Model 2 ocenia, które z tych rekomendacji mają najwyższe prawdopodobieństwo zakupu, biorąc pod uwagę ocenę ryzyka. - Krok 3:
Agent AI decyduje, które rekomendacje wysłać użytkownikowi, biorąc pod uwagę zarówno wynik rekomendacji, jak i ocenę ryzyka.
Dzięki tej współpracy, agent AI nie tylko rekomenduje produkty, ale również dynamicznie dostosowuje swoje rekomendacje w zależności od zachowań użytkownika, co sprawia, że system jest bardziej inteligentny i adaptacyjny.
Decyzja o zastosowaniu pojedynczych modeli AI lub agentów AI zależy od charakterystyki problemu, stopnia złożoności zadań, wymagań środowiska oraz oczekiwań w zakresie interakcji i adaptacyjności. Oba podejścia mają swoje specyficzne zastosowania i zalety.
Pojedyncze modele AI
Pojedyncze modele AI są odpowiednie, gdy zadanie ma jasno określony cel i nie wymaga dynamicznej adaptacji do zmieniających się warunków. Są najczęściej stosowane w przypadku rozwiązań o ograniczonej złożoności, w których dane wejściowe są dobrze zdefiniowane i przetworzone. Przykłady to prognozowanie sprzedaży za pomocą modeli szeregów czasowych (np. ARIMA, Prophet), klasyfikacja obrazów z wykorzystaniem konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), czy analiza sentymentu w tekście przy użyciu modeli językowych, takich jak BERT.
Ich największą zaletą jest prostota implementacji i interpretowalność wyników. Modele te działają w izolacji, a ich implementacja zwykle opiera się na popularnych frameworkach, takich jak scikit-learn, TensorFlow czy PyTorch. W kontekście wdrożeń dobrze sprawdzają się w środowiskach o niskiej dynamice, takich jak prognozowanie wsadowe czy scoring ryzyka kredytowego.
Jednak w sytuacjach, gdzie wymagane jest podejmowanie decyzji wieloetapowych lub interakcja w czasie rzeczywistym, pojedyncze modele stają się niewystarczające. Ograniczenia wynikają z ich statyczności i braku zdolności do zarządzania złożonymi przepływami danych.
Agenci AI
Agenci AI są stosowani w środowiskach, które charakteryzują się dużą dynamiką, wielozadaniowością i wymagają zaawansowanej adaptacji do zmieniających się warunków. Kluczową cechą agentów jest zdolność do integracji różnych modeli AI oraz interakcji z użytkownikami i środowiskiem. Działają one na zasadzie orkiestracji – wykorzystując różne modele i technologie, takie jak LLM (np. GPT-4), Reinforcement Learning (np. Proximal Policy Optimization, DQN) czy systemy do przetwarzania strumieni danych.
Agenci są szczególnie przydatni, gdy zadania wymagają ciągłego uczenia się z nowych danych lub interakcji w czasie rzeczywistym, na przykład w chatbotach opartych na wielkoskalowych modelach językowych, systemach rekomendacyjnych, czy autonomicznych systemach zarządzania procesami. Dzięki integracji technologii takich jak REST API, GraphQL czy wektorowe bazy danych (np. FAISS), mogą dynamicznie przetwarzać dane i podejmować decyzje kontekstowe.
Ich zalety to modularność, elastyczność i zdolność do zarządzania złożonymi przepływami pracy. Wyzwaniem jest jednak zwiększona złożoność implementacji i potrzeba optymalizacji zasobów obliczeniowych, szczególnie w przypadku integracji wielu modeli działających w czasie rzeczywistym.
Podsumowanie
- Pojedyncze modele AI sprawdzają się najlepiej w zadaniach jednowymiarowych o jasno określonych celach i danych statycznych.
- Agenci AI są konieczni w złożonych środowiskach wymagających wieloetapowego podejmowania decyzji, adaptacyjności i interakcji z użytkownikami.
W praktyce oba podejścia często się uzupełniają. Pojedyncze modele mogą stanowić kluczowe komponenty agentów AI, pełniąc rolę wyspecjalizowanych narzędzi w ramach większej architektury.
Specjalizujemy się w tworzeniu nowoczesnych ekosystemów Agentów AI oraz Multi-Agentów, które usprawniają procesy biznesowe, zarządzają danymi i wspierają podejmowanie decyzji w organizacji. Tworzymy dedykowane, szyte na miarę rozwiązania zarówno w oparciu o platformy Low/No-Code, jak i indywidualnie projektowane technologie, dostosowane do specyficznych potrzeb i wymagań Twojej organizacji. Integrujemy nasze rozwiązania się z istniejącymi systemami, podnosząc ich wydajność i innowacyjność.
Oferujemy także usługi konsultingowe w zakresie projektowania i wdrażania Agentów AI, zapewniając 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