przepustowość i wydajność są istotnymi parametrami przy ocenie systemów opartych na AI, zwłaszcza gdy modele są używane w systemach rzeczywistych, które muszą działać w czasie rzeczywistym i obsługiwać dużą liczbę operacji. W przypadku agentów AI, wydajność i przepustowość wpływają na zdolność systemu do skutecznego i efektywnego wykonywania zadań w rozproszonych środowiskach.

Tworzenie hierarchicznej struktury agentów AI wymaga uwzględnienia kilku kluczowych zasad, aby system był efektywny, skalowalny i łatwy w zarządzaniu. Oto podstawowe zasady, które należy przestrzegać:

Modele strażnicze (ang. Guard Models) to dodatkowe warstwy ochronne stosowane w systemach wykorzystujących modele LLM. Ich celem jest analiza, monitorowanie i modyfikowanie wygenerowanych odpowiedzi, aby zapewnić zgodność z określonymi zasadami i celami. Wprowadzenie takich modeli obejmuje kilka kluczowych kroków.

Wdrożenie "alignment layers" w modelach LLM (Large Language Models) ma na celu dostosowanie działania modelu do określonych zasad, celów lub wartości. Alignment layers pełnią rolę kontrolną i mogą obejmować różne techniki i mechanizmy.

Hakowanie modeli LLM (Large Language Models) za pomocą monitów, znane jako "prompt injection", jest techniką manipulacji wejściem tekstowym, aby skłonić model do działania w sposób niezamierzony przez jego twórców. To rodzaj ataku, który może obejmować różne podejścia, od wywoływania nieoczekiwanych odpowiedzi po ujawnianie poufnych informacji przechowywanych przez model.

Ważne jest projektowanie odpornych modeli i mechanizmów obronnych w systemach AI, które coraz częściej są wykorzystywane w wrażliwych obszarach.

Practical Reasoning Agent (PRA) to rodzaj agenta sztucznej inteligencji, który jest zaprojektowany do podejmowania decyzji i wykonywania działań w oparciu o rozumowanie praktyczne. Jego głównym celem jest osiągnięcie zamierzonych celów w realnym świecie, poprzez odpowiednie analizowanie dostępnych informacji, wybieranie najwłaściwszych działań oraz ich realizowanie.

Agenci rozumowania dedukcyjnego (deductive reasoning agents) to systemy oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystują reguły logiki formalnej do wyciągania wniosków na podstawie dostępnych informacji i ustalonych zasad. W przeciwieństwie do modeli probabilistycznych, które operują na niepewności, agenci dedukcyjni pracują w ramach deterministycznego świata, w którym reguły są jednoznaczne, a wnioskowanie jest bezbłędne, o ile dane wejściowe są poprawne.

Współczesne strony internetowe oferujące wakacje last minute zazwyczaj działają w sposób pasywny – umożliwiają wyszukiwanie ofert, ale nie angażują się w aktywne negocjacje w czasie rzeczywistym. Wyobraźmy sobie jednak system, który samodzielnie wybiera najlepszą ofertę, negocjuje cenę, sprawdza prognozę pogody i dokonuje rezerwacji, wszystko na podstawie naszych preferencji.

Protokóły MQTT, gRPC i AMQP są powszechnie stosowane w systemach rozproszonych, w tym w systemach opartych na agentach AI. Każdy z tych protokołów ma swoje unikalne właściwości i zastosowania. Oto szczegóły: