Vad är GPT-agenter och hur fungerar de?

Utvecklingen av Artificiell Intelligens: En Djupdykning i GPT-agenter

Artificiell intelligens (AI) utvecklas i rasande fart och omformar grundläggande strukturer inom flera branscher och sektorer.

Den globala marknaden för AI beräknas uppnå en anmärkningsvärd summa av 1 811,8 miljarder dollar, med en imponerande årlig tillväxttakt på 37,3 %. Denna statistik indikerar inte bara en snabb teknisk utveckling utan också en allt bredare användning av AI, där en särskilt intressant nyhet är GPT-agenter.

Du har troligen stött på och använt verktyg som ChatGPT, som hanterar en uppgift i taget – den mottar en fråga och ger ett svar.

GPT-agenter tar det ett steg längre. De använder avancerade algoritmer för att generera svar som liknar mänskliga. Dessa autonoma agenter hanterar frågor, villkor och händelser oberoende av den ursprungliga frågan som användaren ställde. De fortsätter att producera svar tills den ställda frågan är fullständigt besvarad och användarens intention är tillfredsställd.

Om detta låter komplicerat, var inte orolig.

I den här artikeln ska vi utforska vad GPT-agenter är genom exempel, hur de fungerar, deras fördelar, användningsområden och den potentiella framtiden för denna avancerade AI-teknik.

Vad är GPT-agenter?

Låt oss först definiera begreppen GPT och agenter separat innan vi granskar dem tillsammans.

GPT, som står för Generative Pre-trained Transformer, är en kärnmodell för djupinlärning och maskininlärning (ML). Den driver stora språkmodeller (LLM) som ChatGPT och är tränad på omfattande datamängder för att generera mänskliga svar på specifika frågor.

En agent är en stor språkmodell som arbetar och fortsätter att iterera tills en given uppgift är slutförd. Dessa agenter består av komplexa arbetsflöden där LLM interagerar med sig själv utan mänsklig inblandning. Det skiljer dem från verktyg som ChatGPT, som bara ger ett enstaka svar på en fråga.

Med utgångspunkt i dessa definitioner kan GPT-agenter beskrivas som AI-drivna program som, när de tilldelas en specifik uppgift, kan skapa, slutföra, prioritera och omvärdera uppgifter genom självstyrda instruktioner i en kontinuerlig loop. Denna loop genererar handlingar vid varje iteration tills det slutliga målet är uppnått.

Eftersom GPT-agenter tränas med omfattande datamängder har de förmågan att förstå kontext, känna igen mönster och tolka språkliga nyanser. Denna förmåga gör dem i stånd till att generera relevanta och sammanhängande svar. Med hjälp av djupinlärningsteknik kan GPT-agenter efterlikna mänskliga beteenden och konversationer. Det gör dem ovärderliga inom kundsupport, virtuell assistans och för automatisering och skapande av innehåll.

Betydelsen av GPT-agenter i NLP

GPT-agenter har en betydande inverkan på området för naturlig språkbehandling (NLP). De genererar svar som liknar mänskliga och kan prestera utmärkt i en mängd olika uppgifter. Detta inkluderar textkomplettering, språköversättning, sentimentanalys, frågesvar och mer.

Deras mångsidighet och förmåga att producera människoliknande text bidrar till innehållsproduktion, chatbots, virtuell assistans och kreativt skrivande. De kan tolka sammanhang och formulera relevanta prompts, vilket är avgörande inom NLP.

GPT-agenter spelar också en viktig roll i översättning och flerspråkiga applikationer inom NLP. Dessa agenter finjusteras ofta för att hantera översättning, vilket gör kommunikation över språkgränser möjlig.

Dessutom kan GPT-agenter bidra till att lösa utmaningar inom NLP, såsom partiskhet och diskriminering, för att främja inkludering och skapa en mer rättvis samhällspåverkan.

Den höga effektiviteten hos storskaliga, förtränade språkmodeller, som förbättrar innehållsgenerering och automatisering samt främjar forskning och utveckling, gör GPT-agenter till en grundpelare inom modern NLP.

Hur fungerar GPT-agenter?

GPT-agenter, eller autonoma agenter, använder transformatorarkitekturen för att bearbeta sekventiell data. De förstår och genererar text som liknar mänsklig, baserat på det indata de får.

I grund och botten förstår och analyserar GPT-agenter det övergripande målet och skapar en serie uppgifter som utförs i ordning för att nå det slutliga målet.

Utöver detta har GPT-agenter en rad förmågor som gör att de kan utföra digitala uppgifter som liknar dem en människa kan utföra, inklusive:

• Tillgång till internet och användning av plugins och applikationer.
• Tillgång till både korttids- och långtidsminne.
• Möjlighet att använda betalningsmetoder som kreditkort.
• Tillgång till stora språkmodeller (LLM) som GPT för att svara, analysera, sammanfatta eller ge åsikter.

Dessa GPT-agenter arbetar på olika sätt. Vissa agerar i bakgrunden, utan att användaren är medveten om vad som sker. Andra agenter är synliga och låter användaren följa varje steg i AI-processen.

Grunderna för GPT-agenters arbete är en omfattande datamängd som fungerar som kunskapsbas, minne samt tekniker för förstärkningsinlärning och beslutsfattande.

Här följer en steg-för-steg-representation av ett ramverk som en GPT-agent följer:

Källa: topapps.ai

• Användaren ger en uppgift eller ett mål till GPT-agenten.
• Uppgiften går till uppgiftskön och skickas därefter till ”Execution Agent”.
• Från exekutionsagenten lagras uppgiften i minnet.
• Kontext läggs till målet och agenten lär sig från sin kunskapsbas. Denna information skickas sedan till Exekutionsagenten och vidare till ”Task Creation Agent”.
• Baserat på målet och kontexten skapar Task Creation Agent nya uppgifter och skickar dem till uppgiftskön.
• Uppgifterna går till ”Task Prioritization Agent”, som prioriterar dem.
• När uppgifterna är prioriterade skickar uppgiftsprioriteringsagenten den ordnade uppgiftslistan till uppgiftskön. Processen fortsätter tills målet är uppnått och användaren får ett svar på sin fråga.

GPT-agenter demonstrerar kraften i AI-drivna LLM:er att självständigt skapa nya uppgifter, prioritera och omvärdera dem tills målet är uppfyllt. Detta understryker de AI-drivna språkmodellernas anpassningsförmåga.

Låt oss illustrera hur en GPT-agent fungerar med ett exempel för att få en tydligare förståelse:

Tänk dig en GPT-agent som får följande instruktion: ”Hitta de senaste framstegen inom AI och skriv en sammanfattning om det.”

• Det första steget är att ge GPT-agenten en relevant instruktion.
• GPT-agenten läser och försöker förstå målet med hjälp av OpenAI:s GPT-4 och skapar uppgifter för att slutföra målet.
• Till exempel kan agentens första uppgift vara att ”Söka på Google efter de senaste framstegen inom AI”.
• Agenten söker på Google efter de senaste framstegen inom AI, hittar en lista med relevanta artiklar och skickar ut listan med länkar, och avslutar därmed den första uppgiften.
• Detta är dock inte det slutliga målet. Därför analyserar agenten målet igen: att hitta de senaste AI-framstegen och sedan skriva en sammanfattning om det. Baserat på detta och den första uppgiften som är utförd, skapar GPT-agenten en ny uppsättning uppgifter.
• Till exempel: 1. Skriv en sammanfattning av den genomförda forskningen. 2. Läs igenom innehållet i topplänkarna för att hitta de senaste framstegen inom AI.
• Innan agenten går vidare inser den att den inte ska skriva en sammanfattning, utan istället läsa igenom innehållet och sedan skriva sammanfattningen. Baserat på denna insikt prioriterar agenten därför uppgifterna till: 1. Läs igenom innehållet i topplänkarna för att hitta de senaste framstegen inom AI, och 2. Skriv en sammanfattning av den genomförda forskningen.
• GPT-agenten läser igenom artikelns innehåll och kontrollerar uppgiftskön för nästa uppgift: att skriva en kort sammanfattning.
• Slutligen skriver agenten sammanfattningen och levererar den som ett slutligt resultat, vilket uppfyller intentionen och det övergripande målet.

Detta exempel illustrerar det grundläggande arbetsflödet för en GPT-agent.

Användningsfall för GPT-agenter

Låt oss granska några av de olika användningsområdena för GPT-agenter innan vi diskuterar deras fördelar:

• Personlig assistans/webbåtkomst: Autonoma agenter kan användas för att utföra en serie uppgifter, inklusive webbsökningar för att hitta svar, hantera ekonomi och kalendrar, boka resor eller andra evenemang samt övervaka hälsa och välbefinnande.
• Innehållsgenerering: GPT-agenter kan generera högkvalitativt innehåll, som långa blogginlägg, marknadsföringstexter och inlägg i sociala medier, vilket sparar tid för innehållsskapare och marknadsförare.
• Interaktivt spel: GPT-agenter kan användas för att utveckla adaptiva AI-karaktärer, skapa interaktiva NPC:er och erbjuda spelare kontextualiserad interaktion i spelet.
• Kundsupport: GPT-agenter kan effektivt hantera kundsupportförfrågningar via chatbots och ger support på webbplatser, applikationer och meddelandeplattformar. De kan hantera kundfrågor om tidigare transaktioner, betalningar eller produkt- och tjänstefrågor.
• Ekonomisk förvaltning: GPT-agenter kan ge finansiell assistans, erbjuda rådgivning, automatisera bedrägeridetektering och riskbedömning, kreditkortsutvärderingar, efterlevnadshantering och rapportering.

Dessa användningsfall illustrerar mångsidigheten hos GPT-agenter, men deras tillämpningar sträcker sig till en lång rad andra områden, inklusive prediktiv analys, interaktivt berättande, forskning och dataanalys, sjukvård och medicinska applikationer.

Fördelar med GPT-agenter

GPT-agenter revolutionerar företag. Här är några viktiga fördelar:

• Förbättrad effektivitet: Genom att automatisera upprepande uppgifter, som produktforskning, skapande av artikelöversikter eller hantering av kundsupport, kan GPT-agenter effektivisera processer och förbättra den totala produktiviteten.
• Förbättrat beslutsfattande: Eftersom GPT-agenter är tränade på omfattande datamängder kan de ge värdefulla insikter genom att använda ML-funktioner och dataanalys. Detta leder till bättre och mer välgrundade beslut.
• Konkurrensfördelar: Genom att generera viktiga insikter och automatisera arbetsflöden kan GPT-agenter hjälpa företag att ligga steget före konkurrenterna.
• Skalbarhet: GPT-agenter kan enkelt anpassa sig och utvecklas i takt med ett företags växande behov. Det gör dem skalbara och mångsidiga.
• Kostnadseffektivitet: GPT-agenter hjälper företag att minska drifts- och personalkostnader genom att automatisera processer, identifiera förbättringsområden och effektivisera resursanvändningen.
• Komplex problemlösning: GPT-agenters förmåga att minnas tidigare handlingar och erfarenheter samt bearbeta stora datamängder gör dem till en idealisk lösning för att lösa komplexa problem.

Låt oss nu undersöka begränsningarna för GPT-agenter.

Begränsningar för GPT-agenter

GPT-agenter har också vissa nackdelar och begränsningar, inklusive:

• Säkerhetsproblem: Många GPT-agenter baserade på LLM saknar de inbyggda verktyg och säkerhetsåtgärder som krävs för att skydda datasekretessen. Det gör säkerheten till en viktig fråga vid användning av GPT-agenter.
• Säkerhetsrisker: När GPT-agenter används för trafikkontroll och autonoma fordon finns det en risk för olyckor på grund av begränsad mänsklig kontroll och ytterligare sensorer.
• Potentiell Rogue AI: Ett av de största bekymren med GPT-agenter är att de kan användas i skadligt syfte. De kan agera i strid med den ursprungliga utbildningens intention, vilket kan göra dem svåra att kontrollera.
• Partiskhet och etiska problem: GPT-agenter kan ge opassande och partiska resultat på grund av den partiskhet som kan finnas i deras träningsdata. Att mildra dessa etiska utmaningar och säkerställa rättvisa är en stor utmaning, särskilt om träningsdata innehåller fördomar.
• Brist på multimediahantering: GPT-agenter är främst designade för att arbeta med textdata och textinmatning. Det begränsar deras förmåga att hantera multimedia, som ljud, bilder och video, utan specialiserade modeller.

Att vara medveten om GPT-agenters begränsningar är avgörande för att använda dem på ett ansvarsfullt, säkert och etiskt sätt.

Flera verktyg för GPT-agenter finns tillgängliga, inklusive Agent GPT och Auto GPT, vilka visar hur GPT-agenter används i verkligheten.

#1. Agent GPT

Agent GPT är ett mångsidigt och kraftfullt AI-verktyg med öppen källkod som används för att konfigurera, skapa och distribuera autonoma AI-agenter utan kontinuerlig inmatning från användaren. Du behöver bara ange ditt mål och Agent GPT, baserat på GPT 3.5-arkitekturen, sköter resten.

Verktyget genererar högkvalitativ text i realtid genom att koppla samman flera LLM. Det gör att varje agent kan minnas tidigare uppgifter och erfarenheter.

Agent GPT lär sig av sina egna tidigare erfarenheter och ger mer exakta resultat med tiden.

#2. Auto-GPT

Auto-GPT är en autonom agent med öppen källkod som bygger på OpenAI:s GPT-4-modell och utför självständigt uppgifter för att uppfylla användarens övergripande mål.

Auto-GPT, som skapats av Toran Bruce Richards, är tillgänglig på GitHub och kommer snart att lanseras som en webbapplikation med GUI. Den kan interagera med applikationer, programvara och lokala tjänster samt onlinetjänster, som ordbehandlare och webbläsare, för att slutföra en specifik uppgift. Läs mer om hur du installerar Auto-GPT med denna enkla steg-för-steg-guide.

#3. BabyAGI

BabyAGI är ett oberoende Python-skript med öppen källkod på GitHub, inspirerat av mänsklig kognitiv utveckling.

Detta AI-drivna uppgiftshanteringssystem använder OpenAI och vektoriserade databaser som Weaviate och Chroma för att skapa, prioritera och genomföra uppgifter. Det fokuserar på språkinlärning, förstärkningsinlärning och kognitiv utveckling för att lära sig och utföra komplexa uppgifter.

#4. SuperAGI

SuperAGI är ett autonomt AI-ramverk som underlättar snabb, enkel och pålitlig utveckling och distribution av autonoma GPT-agenter.

Tusentals företag, inklusive jättar som Amazon, Microsoft, Google, Tesla och IBM, litar på SuperAGI för att automatisera affärsprocesser och bygga autonoma applikationer.

SuperAGI erbjuder också mallar för att bygga och skapa enkla mjukvaruapplikationer med hjälp av specifika mål och instruktioner. Andra viktiga funktioner inkluderar agentminneslagring, resurshanterare, prestandatelemetri, flera vektoriserade databaser och heuristik för att upptäcka loopar.

Hur ser framtiden ut för GPT-agenter?

GPT-agenter befinner sig i ett tidigt utvecklingsstadium där forskare och utvecklare utforskar nya användningsområden och försöker integrera autonoma agenter i affärsflöden.

Än så länge har inga kommersialiserade produkter med GPT-agenter lanserats, men detta kommer sannolikt att förändras snart. Det förväntas att GPT-agenter kommer att användas inom många sektorer för att automatisera processer som forskning och dataanalys, utbildning, hälsovård, medicin och bilindustrin.

När tekniken för autonoma GPT-agenter utvecklas är det avgörande att säkerställa etisk hantering, transparens, ansvarsfullhet. Detta är en utmaning som måste övervinnas.

Det ska bli spännande att följa utvecklingen av GPT-agenter och se hur de kommer att påverka affärsprocesser och arbetsflöden.

Kolla även in ChatGPT med VS-kod: det första steget mot enklare kodning.