Внутри цикла агента: Ядро автономных AI систем

Цикл агента – это ключевая концепция в мире ИИ, которая позволяет автономным агентам не сбиваться с пути и адаптироваться к изменениям. Этот цикл представляет собой замкнутую последовательность действий, которая позволяет ИИ-агенту непрерывно работать над достижением цели, наблюдая, размышляя и действуя. Цикл состоит из четырех основных этапов: наблюдение, принятие решения, действие и рефлексия. Этап наблюдения включает сбор новой информации из различных источников, таких как память, инструменты, датчики, журналы или базы данных. Этап принятия решения обновляет внутреннее состояние агента и определяет, что делать дальше на основе собранной информации. Этап действия включает выполнение действий на основе принятого решения, а этап рефлексии анализирует результат действия и сохраняет обновленные знания в памяти или журналах. Этот цикл наблюдения, принятия решения, действия и рефлексии наделяет ИИ-агентов адаптивным поведением, позволяя им реагировать на динамичные среды, учиться на обратной связи и исправлять ошибки. Цикл агента важен, потому что он позволяет ИИ-агентам работать автономно в течение длительного времени, в отличие от статических скриптов, которые выполняют одно действие и останавливаются. Реальные примеры циклов агентов можно увидеть в чат-ботах, роботизированных системах и агентах рабочих процессов в инструментах для разработчиков, которые используют циклы для поддержания разговоров, навигации в физическом пространстве и выполнения задач. Понимание цикла агента необходимо для построения систем, которые могут действовать непрерывно и разумно, становясь лучше с каждым циклом, и это актуально не только для исследователей или инженеров машинного обучения, но и для разработчиков программного обеспечения, работающих с большими языковыми моделями (LLM), автоматизацией задач или реактивными системами.