AI-агенты быстро развиваются от простых текстовых моделей до мощных систем рассуждения. Каждый этап их развития добавляет контекст, память, инструменты и возможности принятия решений, приближая их к человеческому интеллекту. Давайте разберёмся 👇
𝟏. 𝐌аленькое окно контекста для LLМ Ранние LLM работали с ограниченным вводом, создавая полезные выводы, но испытывали трудности с длинными диалогами или сложным контекстом.
𝟐. 𝐁ольшое окно контекста для LLМ Расширенные окна контекста улучшили непрерывность, позволяя моделям обрабатывать более длинные тексты и поддерживать более богатые, связные выводы.
𝟑. 𝐋𝐋𝐌 + использование инструментов Интеграция инструментов позволила LLM получать данные, выполнять вычисления и генерировать выводы, выходящие за рамки простого текста.
𝟒. 𝐌ульти-модальные LLМ + использование памяти Добавление мультимодальных возможностей (текст, изображение, аудио), а также памяти позволило LLM запоминать контекст и адаптироваться к разным задачам.
𝟓. 𝐀гент с рассуждающей памятью Самая продвинутая стадия — агенты теперь объединяют мультимодальные входы, инструменты, а также краткосрочную и долгосрочную память. Они принимают решения, планируют действия и выполняют задачи автономно.
От небольших моделей с ограниченным контекстом до рассуждающих агентов — AI постепенно движется к адаптивному, автономному интеллекту. Какой этап вызывает у вас наибольший интерес к будущему AI-агентов?
Следите за обновлениями для получения большего контента подобного этому
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Эволюция AI-агентов
AI-агенты быстро развиваются от простых текстовых моделей до мощных систем рассуждения.
Каждый этап их развития добавляет контекст, память, инструменты и возможности принятия решений, приближая их к человеческому интеллекту. Давайте разберёмся 👇
𝟏. 𝐌аленькое окно контекста для LLМ
Ранние LLM работали с ограниченным вводом, создавая полезные выводы, но испытывали трудности с длинными диалогами или сложным контекстом.
𝟐. 𝐁ольшое окно контекста для LLМ
Расширенные окна контекста улучшили непрерывность, позволяя моделям обрабатывать более длинные тексты и поддерживать более богатые, связные выводы.
𝟑. 𝐋𝐋𝐌 + использование инструментов
Интеграция инструментов позволила LLM получать данные, выполнять вычисления и генерировать выводы, выходящие за рамки простого текста.
𝟒. 𝐌ульти-модальные LLМ + использование памяти
Добавление мультимодальных возможностей (текст, изображение, аудио), а также памяти позволило LLM запоминать контекст и адаптироваться к разным задачам.
𝟓. 𝐀гент с рассуждающей памятью
Самая продвинутая стадия — агенты теперь объединяют мультимодальные входы, инструменты, а также краткосрочную и долгосрочную память. Они принимают решения, планируют действия и выполняют задачи автономно.
От небольших моделей с ограниченным контекстом до рассуждающих агентов — AI постепенно движется к адаптивному, автономному интеллекту.
Какой этап вызывает у вас наибольший интерес к будущему AI-агентов?
Следите за обновлениями для получения большего контента подобного этому
-----------------------
#AI #ChatGPT #Gemini #BuyTheDipOrWaitNow?