Agent అంటే ఏమిటి మరియు అది ఏమి చేయగలదు?

Agent ఖచ్చితంగా ఏమిటి మరియు అది సాధారణ ప్రశ్నోత్తరాల నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?

Agent (ఇంటెలిజెంట్ Agent) అనేది ఒక పెద్ద భాషా మోడల్ చుట్టూ కేంద్రీకృతమైన ఒక అప్లికేషన్ సిస్టమ్, ఇది పని లక్ష్యం వైపు స్వతంత్రంగా నిర్ణయాలు తీసుకోగలదు మరియు కార్యాచరణలు నిర్వహించగలదు. పెద్ద మోడల్ Agentకు భాషా అవగాహన, రీజనింగ్ మరియు కంటెంట్ జనరేషన్ వంటి ప్రాథమిక సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, దీని వల్ల ఇది వినియోగదారుని పనులను అర్థం చేసుకోగలదు మరియు ప్రస్తుత సమాచారాన్ని విశ్లేషించగలదు. ఈ ఆధారంపై, Agent మోడల్ యొక్క రీజనింగ్ సామర్థ్యాన్ని పని అమలుపై మరింత వర్తింపజేస్తుంది: ఒక లక్ష్యం ముందు ఉన్నప్పుడు, ఇది ప్రతిస్పందనను జనరేట్ చేయడం మాత్రమే కాకుండా, లక్ష్యాన్ని సాధించడానికి ఏమి చేయాలో నిర్ణయించాలి మరియు సాధనాల ద్వారా బాహ్య సమాచారాన్ని పొందాలి లేదా నిర్దిష్ట కార్యాచరణలు నిర్వహించాలి. పనిలో బహుళ దశలు ఉన్నప్పుడు, Agent మునుపటి దశ యొక్క ఫలితాలను ఉపయోగించి తదుపరి చర్యను నిర్ణయించగలదు. కాబట్టి, Agent అనేది పెద్ద భాషా మోడల్ నుండి స్వతంత్రంగా ఉన్న కొత్త మోడల్ కాదు, బదులుగా పెద్ద మోడల్‌లను అవగాహన మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడం యొక్క కేంద్రంగా ఉపయోగించే మరియు మోడల్‌లను బాహ్య సామర్థ్యాలతో కలిపే పని అమలు వ్యవస్థ.

Agent బహుళ దశలు, బాహ్య సమాచారం లేదా సాధనాల ఉపయోగం అవసరమైన మరియు మధ్యవర్తి ఫలితాల ఆధారంగా అమలు ప్రక్రియ మారవచ్చును కలిగి ఉన్న పనుల కోసం ప్రత్యేకంగా అనుకూలంగా ఉంటుంది. సాధారణ అనువర్తన దృశ్యాలలో సమాచార పునరుద్ధరణ, డేటా విశ్లేషణ, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి మరియు వ్యాపార ప్రక్రియ ఆటోమేషన్ ఉన్నాయి.

Agent సహకరించడానికి ఏ భాగాలు అవసరం?

LLM: పనులను అర్థం చేసుకోవడం మరియు తదుపరి దశను నిర్ణయించడం

Agent యొక్క కేంద్రం, వినియోగదారుని ఇన్పుట్‌ను ప్రాసెస్ చేయడం, ప్రతిస్పందనలు జనరేట్ చేయడం మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడం బాధ్యత — మూలతః Agent యొక్క "మెదడు". Agent ముందే సెట్ చేయబడిన మార్గాలను అనుసరించవు బదులుగా రియల్ టైమ్ పరిస్థితుల ఆధారంగా వాటి ప్రవర్తన వ్యూహాన్ని డైనమిక్‌గా సర్దుబాటు చేస్తుంది కాబట్టి, LLM కంటెంట్‌ను అర్థం చేసుకోవడం మరియు జనరేట్ చేయడం మాత్రమే కాకుండా, ప్రస్తుత పని మరియు అమలు ఫలితాల ఆధారంగా తదుపరి ఆపరేషన్‌ను నిర్ణయించాలి. Agent ప్రాంప్ట్‌లను ఉపయోగించి LLM యొక్క పాత్ర, పని లక్ష్యాలు, ప్రవర్తన నియమాలు మరియు అనుమతి పరిధులను నిర్దిష్టం చేస్తుంది.

ప్రణాళిక: పనులను అమలు చేయగల దశలుగా విభజించడం

Agent యొక్క చర్య ప్రణాళికను రూపొందించడానికి బాధ్యత, సంక్లిష్ట పనులను బహుళ ఉప-పనులుగా విభజించడం మరియు తదుపరి అమలు దశలను నిర్ణయించడం చేర్చబడింది. బహుళ-దశ పనులను ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు, Agent ఒక చర్య ప్రణాళికను రూపొందించడం మాత్రమే కాకుండా పని అమలు ఆధారంగా దానిని సర్దుబాటు చేయాలి.

స్మృతి: పని పురోగతి మరియు అవసరమైన సమాచారాన్ని గుర్తుంచుకోవడం

Agent యొక్క స్మృతిని నిల్వ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు, ఇందులో స్వల్పకాలిక స్మృతి మరియు దీర్ఘకాలిక స్మృతి ఉన్నాయి. స్వల్పకాలిక స్మృతి ప్రధానంగా ప్రస్తుత సెషన్ లేదా పని సమాచారాన్ని సేవ్ చేస్తుంది, అయితే దీర్ఘకాలిక స్మృతి దీర్ఘకాలం ఉంచాల్సిన సమాచారాన్ని సేవ్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు.

సాధనాలు: మోడల్‌ను నిజంగా కార్యాచరణలు అమలు చేయడంలో సహాయం చేయడం

Agent కు అందుబాటులో ఉన్న వివిధ సాధనాలు, వెతుకు ఇంజిన్లు, డేటాబేస్‌లు, కాలిక్యులేటర్లు, కోడ్ అమలు వాతావరణాలు మరియు API ల ద్వారా అందించబడిన వివిధ బాహ్య సేవలు ఉన్నాయి. సాధనాల మాడ్యూల్ యొక్క ప్రధాన విధి Agent యొక్క బాహ్య వాతావరణంతో సంభాషించే సామర్థ్యాన్ని విస్తరించడం.